hbase編程實例

❶ Hadoop與Hbase集群編程，在對Hbase集群編程是出現問題，輸出的日誌，求大神講解問題所在

hadoop的path路徑沒有配置給hbase，把少的jar拷貝到hbase/lib目錄下也行

❷ hbase的特點

hbase的特點：高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的。

HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。

HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關系資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。

(2)hbase編程實例擴展閱讀

訪問介面：

1. Native java API，最常規和高效的訪問方式，適合Hadoop MapRece Job並行批處理HBase表數據

2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最簡單的介面，適合HBase管理使用

3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技術，支持C++，PHP，python等多種語言，適合其他異構系統在線訪問HBase表數據

4. REST Gateway，支持REST 風格的Http API訪問HBase, 解除了語言限制

5. Pig，可以使用Pig Latin流式編程語言來操作HBase中的數據，和Hive類似，本質最終也是編譯成MapRece Job來處理HBase表數據，適合做數據統計。

❸ hbase實戰 hbase權威指南哪本好書

《HBase原理與實踐》、《HBase實戰》、《HBase權威指南》、《HBase企業應用開發實戰》、《HBase入門與實踐》。以上書籍都是與hbase相關的專業性書籍，作者由淺入深地介紹了hbase的技術與應用。

5、《HBase入門與實踐》：全書共分為3個部分。前兩個部分分別介紹了分布式系統和大規模數據處理的發展歷史；第三部分通過真實的應用和代碼示例以及支持這些實踐技巧的理論知識，進一步探索HBase的一些實用技術。

❹ hbase執行一條語句插入一行數據，java編程實現類似executeUpdate(sql);

可以一次插入一行啊，HTableInterface.put(Put p)插入一個Put對象
public Put(byte [] row) 一個對象就是一行

public Put add(byte [] family, byte [] qualifier, long ts, byte [] value);繼續添加列

❺ hbase 資料庫概念設計怎麼寫

資料庫設計報告對資料庫管理和維護來說是很重要的。不過資料庫設計完成的話，設計報告還是比設計資料庫簡單點的。首先要把資料庫的設計初衷和最終需要實現的效果說明清楚，然後闡明為了實現這些初衷和效果建立了哪些表以及這些表的結構、欄位類型等等，還需要說明一些庫設計中遇到的問題和注意點，如果有存儲過程等編程方面的設計，也要說明清楚。最後可以有一些設計時的心得體會。
資料庫設計報告是存技術性的，條理要很清楚，說明思路要清晰、全面，只要做到這些，寫好資料庫設計報告應該不難的。

❻ hbase是怎樣刪除和修改數據的

hbase提供了對hbase進行一系列的管理涉及到對表的管理、數據的操作java
api。
常用的api操作有：
1、
對表的創建、刪除、顯示以及修改等，可以用hbaseadmin，一旦創建了表，那麼可以通過htable的實例來訪問表，每次可以往表裡增加數據

❼ hbase是怎樣刪除和修改數據的

HBase提供了對HBase進行一系列的管理涉及到對表的管理、數據的操作java
api。
常用的API操作有：
1、
對表的創建、刪除、顯示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦創建了表，那麼可以通過HTable的實例來訪問表，每次可以往表裡增加數據

❽ hbase是什麼工具

將數據導入HBase中有如下幾種方式：使用HBase的API中的Put方法使用HBase 的bulk load 工具使用定製的MapRece Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易學習。但針對大部分情況，它並非都是最高效的方式。當需要將海量數據在規定時間內載入HBase中時，效率問題體現得尤為明顯。待處理的數據量一般都是巨大的，這也許是為何我們選擇了HBase而不是其他資料庫的原因。在項目開始之前，你就該思考如何將所有能夠很好的將數據轉移進HBase，否則之後可能面臨嚴重的性能問題。 HBase有一個名為 bulk load的功能支持將海量數據高效地裝載入HBase中。Bulk load是通過一個MapRece Job來實現的，通過Job直接生成一個HBase的內部HFile格式文件來形成一個特殊的HBase數據表，然後直接將數據文件載入到運行的集群中。使用bulk load功能最簡單的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是從TSV文件直接載入內容至HBase的一個內置工具。它通過運行一個MapRece Job，將數據從TSV文件中直接寫入HBase的表或者寫入一個HBase的自有格式數據文件。盡管importtsv 工具在需要將文本數據導入HBase的時候十分有用，但是有一些情況，比如導入其他格式的數據，你會希望使用編程來生成數據，而MapRece是處理海量數據最有效的方式。這可能也是HBase中載入海量數據唯一最可行的方法了。當然我們可以使用MapRece向HBase導入數據，但海量的數據集會使得MapRece Job也變得很繁重。若處理不當，則可能使得MapRece的job運行時的吞吐量很小。在HBase中數據合並是一項頻繁執行寫操作任務，除非我們能夠生成HBase的內部數據文件，並且直接載入。這樣盡管HBase的寫入速度一直很快，但是若合並過程沒有合適的配置，也有可能造成寫操作時常被阻塞。寫操作很重的任務可能引起的另一個問題就是將數據寫入了相同的族群伺服器（region server），這種情況常出現在將海量數據導入到一個新建的HBase中。一旦數據集中在相同的伺服器，整個集群就變得不平衡，並且寫速度會顯著的降低。我們將會在本文中致力於解決這些問題。我們將從一個簡單的任務開始，使用API中的Put方法將MySQL中的數據導入HBase。接著我們會描述如何使用 importtsv 和 bulk load將TSV數據文件導入HBase。我們也會有一個MapRece樣例展示如何使用其他數據文件格式來導入數據。上述方式都包括將數據直接寫入HBase中，以及在HDFS中直接寫入HFile類型文件。本文中最後一節解釋在向HBase導入數據之前如何構建好集群。本文代碼均是以Java編寫，我們假設您具有基本Java知識，所以我們將略過如何編譯與打包文中的Java示例代碼，但我們會在示例源碼中進行注釋。

❾ hbase是如何做到並發寫的和隨機寫的

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Hbase概述
hbase是一個構建在HDFS上的分布式列存儲系統。HBase是Apache Hadoop生態系統中的重要 一員，主要用於海量結構化數據存儲。從邏輯上講，HBase將數據按照表、行和列進行存儲。

如圖所示，Hbase構建在HDFS之上，hadoop之下。其內部管理的文件全部存儲在HDFS中。與HDFS相比兩者都具有良好的容錯性和擴展性，都可以 擴展到成百上千個節點。但HDFS適合批處理場景，不支持數據隨機查找，不適合增量數據處理且不支持數據更新。

Hbase是列存儲的非關系資料庫。傳統資料庫MySQL等，數據是按行存儲的。其沒有索引的查詢將消耗大量I/O 並且建立索引和物化視圖需要花費大量時間和資源。因此，為了滿足面向查詢的需求，資料庫必須被大量膨脹才能滿 足性能要求。
Hbase數據是按列存儲-每一列單獨存放。列存儲的優點是數據即是索引。訪問查詢涉及的列-大量降低系統I/O 。並且每一列由一個線索來處理，可以實現查詢的並發處理。基於Hbase數據類型一致性，可以實現資料庫的高效壓縮。
HBase數據模型

HBase是基於Google BigTable模型開發的， 典型的key/value系統。一個Row key對應很多Column Family，Column Family中有很多Column。其中，保存了不同時間戳的數據。

如圖所示，Rowkey cutting對應列簇info和roles。其中，info中有key-value對hight-9ft，state-CA。更清晰的結構如下圖所：
Hbase的所有操作均是基於rowkey的。支持CRUD（Create、Read、Update和Delete）和 Scan操作。 包括單行操作Put 、Get、Scan。多行操作包括Scan和MultiPut。但沒有內置join操作，可使用MapRece解決。

HBase物理模型

Hbase的Table中的所有行都按照row key的字典序排列。Table 在行的方向上分割為多個Region。、Region按大小分割的，每個表開始只有一個region，隨 著數據增多，region不斷增大，當增大到一個閥值的時候， region就會等分會兩個新的region，之後會有越來越多的 region。
Region是HBase中分布式存儲和負載均衡的最小單元。 不同Region分布到不同RegionServer上。

Region雖然是分布式存儲的最小單元，但並不是存儲 的最小單元。Region由一個或者多個Store組成，每個store保存一個 columns family。每個Strore又由一個memStore和0至多個StoreFile組成。memStore存儲在內存中，StoreFile存儲在HDFS上。
HBase基本架構

HBase構建在HDFS之上，其組件包括 Client、zookeeper、HDFS、Hmaster以及HRegionServer。Client包含訪問HBase的介面，並維護cache來加快對HBase的訪問。Zookeeper用來保證任何時候，集群中只有一個master，存貯所有Region的定址入口以及實時監控Region server的上線和下線信息。並實時通知給Master存儲HBase的schema和table元數據。HMaster負責為Region server分配region和Region server的負載均衡。如果發現失效的Region server並重新分配其上的region。同時，管理用戶對table的增刪改查操作。Region Server 負責維護region，處理對這些region的IO請求並且切分在運行過程中變得過大的region。

HBase 依賴ZooKeeper，默認情況下，HBase 管理ZooKeeper 實例。比如， 啟動或者停止ZooKeeper。Master與RegionServers 啟動時會向ZooKeeper注冊。因此，Zookeeper的引入使得 Master不再是單點故障。

Client每次寫資料庫之前，都會首先血Hlog日誌。記錄寫操作。如果不做日誌記錄，一旦發生故障，操作將不可恢復。HMaster一旦故障，Zookeeper將重新選擇一個新的Master 。無Master過程中，數據讀取仍照常進行。但是，無master過程中，region切分、負載均衡等無法進行。RegionServer出現故障的處理原理是定時向Zookeeper匯報心跳，如果一旦時 間內未出現心跳HMaster將該RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上。失效伺服器上「預寫」日誌由主伺服器進行分割並派送給新的 RegionServer 。Zookeeper是一個可靠地服務，一般配置3或5個Zookeeper實例。
尋找RegionServer定位的順序是ZooKeeper --ROOT-(單Region) -.META. -用戶表 。如上圖所示。-ROOT- 表包含.META.表所在的region列表，該表只會有一 個Region。 Zookeeper中記錄了-ROOT-表的location。 .META. 表包含所有的用戶空間region列表，以及 RegionServer的伺服器地址。
HBase應用舉例

Hbase適合需對數據進行隨機讀操作或者隨機寫操作、大數據上高並發操作，比如每秒對PB級數據進行上千次操作以及讀寫訪問均是非常簡單的操作。
淘寶指數是Hbase在淘寶的一個典型應用。交易歷史紀錄查詢很適合用Hbase作為底層資料庫。

❿ 有沒有Python寫的spark連接Hbase的例子

沒有sprak寫得連接hbase的例子
spark編程python實例
ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[])
1.pyspark在jupyter notebook中開發，測試，提交
1.1.啟動
IPYTHON_OPTS="notebook" /opt/spark/bin/pyspark11

下載應用，將應用下載為.py文件（默認notebook後綴是.ipynb）

在shell中提交應用
wxl@wxl-pc:/opt/spark/bin$ spark-submit /bin/spark-submit /home/wxl/Downloads/pysparkdemo.py11

!
3.遇到的錯誤及解決
ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[*])
d*
3.1.錯誤
ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[*])
d*
ValueError: Cannot run multiple SparkContexts at once; existing SparkContext(app=PySparkShell, master=local[*]) created by <mole> at /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/IPython/utils/py3compat.py:28811

3.2.解決，成功運行
在from之後添加
try:
sc.stop()
except:
pass
sc=SparkContext('local[2]','First Spark App')1234512345

貼上錯誤解決方法來源StackOverFlow
4.源碼
pysparkdemo.ipynb
{
"cells": [
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": [
"from pyspark import SparkContext"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": [
"try:\n",
" sc.stop()\n",
"except:\n",
" pass\n",
"sc=SparkContext('local[2]','First Spark App')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": [
"data = sc.textFile(\"data/UserPurchaseHistory.csv\").map(lambda line: line.split(\",\")).map(lambda record: (record[0], record[1], record[2]))"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {
"collapsed": false,
"scrolled": true
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Total purchases: 5\n"
]
}
],
"source": [
"numPurchases = data.count()\n",
"print \"Total purchases: %d\" % numPurchases"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true
},
"outputs": [],
"source": []
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 2",
"language": "python",
"name": "python2"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 2
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython2",
"version": "2.7.12"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0
}

pysparkdemo.py

# coding: utf-8

# In[1]:

from pyspark import SparkContext

# In[2]:

try:
sc.stop()
except:
pass
sc=SparkContext('local[2]','First Spark App')

# In[3]:

data = sc.textFile("data/UserPurchaseHistory.csv").map(lambda line: line.split(",")).map(lambda record: (record[0], record[1], record[2]))

# In[4]:

numPurchases = data.count()
print "Total purchases: %d" % numPurchases

# In[ ]: