java实现hbase数据备份方法，hbase写数据到hdfs

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如何用eclipse中java控制linux中虚拟机中的hbase数据库

步骤1：新创建一个Java Project 。步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入。步骤3：修改开发机的hosts文件，在文件莫为增加一行虚拟机IP的映射信息。

：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。

在 Web 应用程序和数据库之间粘贴 memcached 时会产生更好的读取性能。因此，对于那些需要快速数据查询的应用程序，Memcached 是一个不错的选择。

步骤4：修改虚拟机的配置文件，修改虚拟机的设备名称，名称需要与之前两个配置文件的映射名称一致。步骤5：实现查询、新建、删除等。

先导入hbase的相关jar包。再根据api进行操作。

对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

其中的一个例子为股票查询服务，需要另外访问数据库获取相对静态数据，如股票名称或价格信息。

HBase为筛选数据提供了一组过滤器，通过这个过滤器可以在HBase中的数据的多个维度(行，列，数据版本)上进行对数据的筛选操作，也就是说过滤器最终能够筛选的数据能够细化到具体的一个存储单元格上(由行键，列明，时间戳定位)。

与关系型数据库（如MySQL，PostgreSQL等）不同，HBase并不支持标准的SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）进行操作。SQL是一种用于操作关系型数据库的标准语言，用于查询、插入、更新和修改数据。

1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

2、Hbase数据是按列存储-每一列单独存放。列存储的优点是数据即是索引。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O 。并且每一列由一个线索来处理，可以实现查询的并发处理。基于Hbase数据类型一致性，可以实现数据库的高效压缩。

3、HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。

4、HBase数据写入通常会遇到两类问题，一类是写性能较差，另一类是数据根本写不进去。

5、hbase里面有两种读操作：pread and seek+read. pread是一个函数，用于带偏移量地原子的从文件中读取数据。

对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

先导入hbase的相关jar包。再根据api进行操作。

HBase的读写操作基础是其数据存储结构，它采用了一种类似于Google Bigtable的稀疏、分布式、持久化存储的多维映射表。

多数 NoSQL 实现本质上都是键值对，但是 Redis 支持非常丰富的值集，其中包括字符串、列表、集以及散列。因此，Redis 通常被称为数据结构服务器。Redis 也以异常快速而闻名，这使得它成为某一特定类型使用案例的最优选择。

首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。

1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

2、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

3、HBase将数据分布在多台服务器上，通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型，将数据按照行和列的方式进行存储，支持快速的随机读写操作。

4、HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。

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