java调用hbase前提，java调用hadoop

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hbase使用标准的sql进行操作

大型数据存储：HBase可以处理PB级别的数据量，适合存储大规模的数据，例如日志数据、监控数据、交易数据等。时序数据：HBase可以用于存储时序数据，如速度的展示，天气、温度、风速、车流量等。

对HBase的读写操作，实际上就是对这张表进行增删改查操作。对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。例如，我们可以创建一个Put对象，指定行键，然后添加需要写入的列族、列限定符和值，最后通过Table对象的put方法将其写入HBase。

执行命令`start-hbase.sh`启动HBase集群，执行命令`jps`可以查看HBase的进程是否正常启动。HBase的基本操作创建表使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。例如，创建一个名为student的表，包含一个列族info。

目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。

Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

hbase的核心数据结构

1、hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。HBase是介于MapEntry(key&value)和DBRow之间的一种数据存储方式。

2、全表扫描(scan)RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，RowKey保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。

3、HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。

4、HBase数据结构是什么？hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。HBase是介于Map Entry(key & value)和DB Row之间的一种数据存储方式。

如何用MapReduce程序操作hbase

HFile生成阶段：运行一个MapReduce任务，map需要自己实现，将HDFS文件中的数据读取出来组装一个复合KV，其中Key是rowkey，Value可以是KeyValue对象、Put对象甚至Delete对象；reduce由HBase负责，他会根据表信息配置一个全局有序的partitioner，将partitioner文件上传到HDFS集群，设置reduce task个数为目标表的Region个数。

通常向HBase批量导入数据有三种常用方式使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。一次性入库大量数据时，特别占用资源，所以都不是很有效。

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。hbase的mapreduce接口里面好像也有对应的api可以直接导入的。

使用Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。

首先我们在Map程序中会接受到这批文档每一行的数据，然后我们编写的Map程序把这一行按空格切开成一个数组。并对这个数组遍历按1用标准的输出输出来，代表这个单词出现了一次。在Reduce中我们来统计单词的出现频率。

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。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。

：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）。

复制 hadoop安装目录/src/example/org/apache/hadoop/example/WordCount.java到刚才新建的项目下面。第四步：上传模拟数据文件夹。为了运行程序，我们需要一个输入的文件夹，和输出的文件夹。

最后我将向您展示如何将 Redis 作为一个传统数据存储用于模型对象。Redis 和 memcached Memcached 是一个众所周知的内存对象缓存系统，通过将目标键和值导入内存缓存运行。因此，Memcached 能回避读取磁盘时发生的 I/O 成本问题。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。

eclipse+jdk是Java开发程序员必备的工作环境，那么习惯了在windows环境下开发，现在转换到Linux系统下该如何搭建环境呢？请看后续的详细安装步骤说明。

如何加快hbase读取数据的效率

1、lockSize默认值 64K 或 65536字节数据块大小，即每次读请求读取的最小数据大小将数据块调大可以提高扫描的性能，将数据块调小可以增加随机读的速度。如果业务请求以Get请求为主，可以考虑将块大小设置较小；如果以Scan请求为主，可以将块大小调大。LRUBlockCache是HBase目前默认的BlockCache机制。

2、opentsdb是基于Hbase的，最后找到解决的方法可以把Hbase的BucketCache增大。原理是什么呢？其实就是增大查询时候的缓存。HBase数据按照block块存储，默认是64K，HBase中提供两种BlockCache的实现：默认on-heap LruBlockCache和BucketCache(通常是off-heap)。

3、Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。Compaction则是一种数据压缩和合并技术，可以帮助HBase节省存储空间，提高存储效率。

4、其次hbase本身的数据读写服务没有单点的限制，服务能力可以随服务器的增长而线性增长，达到几十上百台的规模。LSM-Tree模式的设计让hbase的写入性能非常良好，单次写入通常在1-3ms内即可响应完成，且性能不随数据量的增长而下降。region(相当于数据库的分表)可以ms级动态的切分和移动，保证了负载均衡性。

5、例如，如果一个公司的用户数量和数据量迅速增长，可以使用HBase来存储和管理这些数据。通过添加更多的服务器和存储设备，可以扩展系统的容量和性能，以满足业务需求。稀疏：HBase是一个稀疏数据库，这意味着它可以有效地存储稀疏数据（即数据中存在大量的空值）。

6、个左右，RDD后续可以partition设置task数；spark读parquet按默认的bolck个数生成task个数，例如128M一个bolck，差不多就是300多个task，初始载入情况就比hbase快，而且直接载入parquet文件到spark的内存，而hbase还需要同regionserver交互把数据传到spark的内存也是需要消耗时间的。

hbase是怎么进行读写的

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、一般地：HBase集群由一个专门的账号用来管理HBase数据，该账号拥有HBase集群的所有表的最高权限，同时可以读写HBase root目录下的所有文件，假设这个账号为：hbase_srv 权限设置通过MapReduce任务生成HFile，HFile文件的owner为u_mapreduce。 u_load需要HFile文件以及目录的读、写权限。

4、以及 RegionServer的服务器地址。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。交易历史纪录查询很适合用Hbase作为底层数据库。

5、client整个HBase集群的访问入口；使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信；client与HMaster进行通信进行管理表的操作；client与HRegionServer进行数据读写类操作；包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问。

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