首页>>数据库>>nosql->批量数据插入hbase数据库,hbase批量查询数据优化

批量数据插入hbase数据库,hbase批量查询数据优化

时间:2023-12-19 本站 点击:0

hbase使用标准的sql进行操作

如果要做的话。通常是使用hive(能够直接处理HBase中的数据),或者自己开发mapreduce程序;例子网上有很多。你这个逻辑如果不很复杂,通过hive简单些,写几条语句就搞定。另:如果就是验证下功能,那做做没问题。

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。

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。

HBase Shell:HBase自带的命令行工具,可以进行数据的增删改查、表的创建和删除等操作。 HBase Web UI:HBase自带的Web界面,可以进行表的创建和删除、数据的查询和导出等操作。

hbase表的特性

hbase的特点:高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的。HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制,可以保证数据的高可靠性。它将数据副本存储在不同的服务器上,并在主节点故障时自动切换到备用节点,确保数据的持久性和可用性。

稀疏性:由于 HBase 数据表中的列允许为空,并且空列不会占用存储空间,因此,数据表可以设计得非常稀疏。

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的主要用途

1、HBase的主要用途是作为大数据存储系统,用于存储非结构化和半结构化的稀疏数据。 大数据存储:HBase是一个分布式、可伸缩的大数据存储系统,能够存储数十亿行甚至更多的数据。

2、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。

3、HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

4、具体包括:管理用户对Table表的增、删、改、查操作;管理HRegion服务器的负载均衡,调整HRegion分布;在HRegion分裂后,负责新HRegion的分配;在HRegion服务器停机后,负责失效HRegion服务器上的HRegion迁移。

5、Zookeeper 分布式协调服务基础组件,Hbase 分布式海量数据库,离线分析和在线业务处理。Hive sql 数据仓库工具,使用方便,功能丰富,基于MR延迟大,可以方便对数据的分析,并且数据的处理可以自定义方法进行操作,简单方便。

6、现代数据库系统是一个不断发展的范畴,它是集成了传统关系数据库技术和计算机新技术,以适应现代工程型应用,从而形成新型数据库集合。数据库充分有效地管理和利用各类信息资源,是进行科学研究和决策管理的前提条件。

如何生成任意个数的base数据?

点击插入函数,选中一个空白的单元格,点击公式选项卡,点击插入函数。输入最小数字,选中里面的RANDBETWEEN函数,点击确定按钮,在第一个函数框内输入要返回的最小数字。

这时,可以先通过Base64编码来将二进制数据转换成字符串数据。由于符号+和符号/是不允许出现在Url中的,所以,产生了Url安全的Base64算法,所谓的Url安全的Base64算法,其实主要包含两个方面。

Base16编码的方式:将数据(根据ASCII编码,UTF-8编码等)转成对应的二进制数,不足8比特位高位补0。然后将所有的二进制全部串起来,4个二进制位为一组,转化成对应十进制数。

六、HBase写入流程

整个写入顺序图流程如下:1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey,查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase:meta表所在region。

和读相比,HBase写数据流程倒是显得很简单:数据先顺序写入HLog,再写入对应的缓存Memstore,当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后,系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

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。

该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理。

业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法:按照flume的流程:一个source ,三个channel, 三个sink,因为我需要三个列族,如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。

如何将excel的数据导入hbase

1、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。

2、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key,作为hbase表的rowkey。

3、可以使用Put 类的add()方法将数据插入到HBase。可以使用HTable类的put()方法保存。第1步:实例化配置类 Configuration类增加了 HBase 配置文件到它的对象。使用HbaseConfiguration类的create()方法,如下图所示的配置对象。

4、HBase保存数据的流程有以下几个步骤:HBase表的列族在创建之初只有一个Region,随着插入数据的增多Region变得越来越大。

5、copyTable也是属于HBase数据迁移的工具之一,以表级别进行数据迁移。copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的,与DistCp不同的时,它是利用MR去scan 原表的数据,然后把scan出来的数据写入到目标集群的表。

批量数据插入hbase数据库的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于hbase批量查询数据优化、批量数据插入hbase数据库的信息别忘了在本站进行查找喔。


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:/nosql/42286.html