正文
全量导出hbase海量数据库,hbase 全量表导出到本地文件
小程序:扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)
1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库,它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据,并提供高可靠性、高性能的读写操作。
2、HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”:一个结构化数据的分布式存储系统。
3、有了HDFS(Hadoop Distributed File System)之后,确实可以满足大规模数据存储和处理的基本需求,它提供了跨机器的数据共享和数据分布式的存储能力。
4、HBase 是典型的 NoSQL 数据库,通常被描述成稀疏的、分布式的、持久化的,由行键、列键和时间戳进行索引的多维有序映射数据库,主要用来存储非结构化和半结构化的数据。
5、Hbase是一种NoSQL数据库,这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。
hbase数据导出?求方法步骤
Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用!但是可以作为简单数据迁移的选择,直接写个代码批量处理,开发简单、方便、可控强。
导入:hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出:hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中,当不指定file前缀时。
它通过运行一个MapReduce Job,将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。
所以我们只能自己来写一个MR了,编写一个Hbase的MR,官方文档上也有相应的例子。我们用来加以化妆就得到我们想要的了。
hbase内部工具类批量导出报错
Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用!但是可以作为简单数据迁移的选择,直接写个代码批量处理,开发简单、方便、可控强。
直接将数据导出到hdfs目录中,当不指定file前缀时。另外:export,fs的参数为hdfs上的路径时,该路径必须不能已经存在,否则会报错。import的表必须是hbase中已经创建好的,否则会报错。
方法2:使用这种方法之前其实是需要先将数据导出到本地,以文本的形式保存,然后使用TableReudcer类编写MapReduce job。这种方法需要频繁的I/O操作,所以效率不高,容易导致HBase节点的不稳定。
Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的,通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表,然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。
两种方式:一,建立一个hive和hbase公用的表,这样可以使用hive操作hbase的表,但是插入数据较慢,不建议这样做。二,手写mapreduce,把hive里面的数据转换为hfile,然后倒入。
关于全量导出hbase海量数据库和hbase 全量表导出到本地文件的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。