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    如何使用Lily HBase Indexer对HBase中的数据在Solr中建立索引

    HBase存储文本文件》，我们将文本文件存储到HBase中，文件名作为HBase表的Rowkey，每个文件转为二进制字节流存储到HBase表的一个column中。...Lily HBase Indexer提供了快速、简单的HBase的内容检索方案，它可以帮助你在Solr中建立HBase的数据索引，从而通过Solr进行数据检索。...2.首先你必须按照上篇文章《如何使用HBase存储文本文件》的方式将文本文件保存到HBase中。 3.在Solr中建立collection，这里需要定义一个schema文件对应到HBase的表结构。...3.在Solr中建立collection ---- 1.准备建立Solr collection的schema文件，主要是content列对应到HBase中存储的column内容。...7.总结 ---- 1.使用Lily Indexer可以很方便的对HBase中的数据在Solr中进行索引，包含HBase的二级索引，以及非结构化文本数据的全文索引。

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    Spark读写HBase之使用Spark自带的API以及使用Bulk Load将大量数据导入HBase

    从HBase读数据 以下代码使用newAPIHadoopRDD()算子 package com.bonc.rdpe.spark.hbase import org.apache.hadoop.hbase...写数据的优化：Bulk Load 以上写数据的过程将数据一条条插入到Hbase中，这种方式运行慢且在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据，解决办法就是使用 Bulk...Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性，直接在 HDFS 中生成持久化的 HFile 数据格式文件，然后完成巨量数据快速入库的操作，配合...与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。 接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。...参考文章： Spark读取Hbase中的数据 使用Spark读取HBase中的数据 在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase

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    HBase 数据存储结构

    在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀,...他的数据是如何进行存储的呢? HBase 数据物理结构 在介绍其物理结构之前, 要先简单提一下 LSM 树 LSM树 和 MySQL 所使用的B+树一样, 也是一种磁盘数据的索引结构....在内存中维护一个有序的数据 将内存中的数据push 到磁盘中 将磁盘中的多个有序文件进行归并, 合成一个较大的有序文件 HBase存储 在「HBase」中, 数据的存储就使用了 「LSM 树」进行存储....其中每一条数据都是一条操作记录. 那么在「HBase」实现中的部分内容如下....用于对索引进行二分查找, 快速定位到指定的数据块 数据块在文件中的位置 数据块的大小 布隆过滤器. 用户在扫描时快速过滤不存在的数据块 数据块. 其中存储了每一条 KV 数据.

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    使用Spark通过BulkLoad快速导入数据到HBase

    Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在项目中有需求需要将Hive表中的数据存储在...使用Spark访问Hive表，将读表数据导入到HBase中，写入HBase有两种方式：一种是通过HBase的API接口批量的将数据写入HBase，另一种是通过BulkLoad的方式生成HFile文件然后加载到...本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase。...本篇文章主要使用HBase中hbase-spark包提供的HBaseContext来实现，需要准备hbase-spark的依赖包并部署到Spark集群。...2.使用bulkload的方式导入数据到HBase表时，在load HFile文件到表过程中会有短暂的时间导致该表停止服务（在load文件过程中需要先disable表，load完成后在enable表。

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    如何使用HBase存储图片

    HBase存储文本文件》和《如何使用Lily HBase Indexer对HBase中的数据在Solr中建立索引》，实现了文本文件保存到HBase中，并基于Solr实现了文本文件的全文检索。...2.然后通过Java程序遍历所有图片生成一个Sequence File，然后把Sequence File入库到HBase，在入库过程中，我们读取图片文件的文件名作为Rowkey，另外将整个图片内容转为bytes...存储在HBase表的一个column里。...4.运行代码 ---- 1.首先我们在HBase中建一张表用来保存文本文件 create 'picHbase', {NAME=>'picinfo'} （可左右滑动） ?...5.使用HBase shell检查，入库12条，全部入库成功。 ? 5.Hue中查询验证 ---- 1.从Hue中进入HBase的模块 ? 单击某个column，可以查看整个图片 ?

    3.7K20

    如何使用scala+spark读写hbase？

    最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...hbase1.2.0 公司有一些实时数据处理的项目，存储用的是hbase，提供实时的检索，当然hbase里面存储的数据模型都是简单的，复杂的多维检索的结果是在es里面存储的，公司也正在引入Kylin作为...接着上面说的，hbase存储着一些实时的数据，前两周新需求需要对hbase里面指定表的数据做一次全量的update以满足业务的发展，平时操作hbase都是单条的curd，或者插入一个批量的list，用的都是...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

    1.7K70

    HBase中的数据压缩与存储优化策略

    HFile是HBase存储在HDFS上的底层文件格式，每个HFile文件都包含一个或多个数据块（Block），这些数据块可以使用不同的压缩算法进行压缩。...，适合对延迟敏感的场景 压缩率相对较低，适合对存储空间要求不高的场景 HBase数据压缩的适用场景 1 大量存储密集型应用 在需要存储大量数据的场景中，数据压缩可以有效减少磁盘存储空间的使用...例如，日志存储、传感器数据采集等应用中，通常会生成大量的结构化或半结构化数据，这些数据具有一定的冗余性，适合通过压缩来减少存储需求。...2 高性能读取应用 在某些场景中，虽然数据压缩会增加写入时的CPU开销，但在读取时，由于数据块较小，读请求可以更快地加载到内存中，从而提升读取性能。...特别是在一些以查询为主的应用中，使用压缩算法如SNAPPY或LZ4可以在保证性能的前提下节省存储空间。

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    在控制流中存储数据

    如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。...控制流状态始终可以保留为显式数据，但显式数据形式实质上是在模拟控制流。大多数情况下，使用编程语言中内置的控制流功能比在数据结构中模拟它们更容易理解、推理和维护。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储为数据，特别是在名为 state 的变量中。当可以在代码中存储状态时，这通常会导致程序更清晰。...局限性 这种在控制流中存储数据的方法不是万能的。以下是一些注意事项： 如果状态需要以不自然映射到控制流的方式发展，那么通常最好将状态保留为数据。...通常，在控制流中存储数据是编写干净、简单、可维护程序的宝贵工具。像所有工具一样，它对某些工作非常有效，而对其他工作则不然。 使用并发性来对齐一对二叉树的想法已有 50 多年的历史。

    2.5K31

    如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS

    年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...2.测试环境 ---- 1.HBase表 create 'picHbase', {NAME => 'picinfo'} （可向右拖动） [7mvyrrot4e.jpeg] 2.向表中插入测试数据 put...： [dmbntpdpnv.jpeg] 6.总结 ---- 示例中我们自定义了SparkStreaming的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver...这里需要注意一点我们在提交Spark作业时指定了多个executor，这样我们的Receiver会分布在多个executor执行，同样的逻辑会导致重复获取相同的HBase数据。

    4.3K40

    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据

    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中，MongoDB是一个常用的数据库选择，它提供了许多特性和功能，使其成为推荐系统的理想选择。...为什么选择MongoDB： 灵活的数据模型：MongoDB是一个文档型数据库，它使用JSON格式存储数据，可以轻松地存储和查询复杂的数据结构。...在推荐系统中，用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构，使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...代码示例： 下面是一个简单的代码示例，演示了如何使用MongoDB存储和查询用户的观看历史数据。...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例，我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。

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    Spark如何读取Hbase特定查询的数据

    最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...注意上面的hbase版本比较新，如果是比较旧的hbase，如果自定义下面的方法将scan对象给转成字符串，代码如下： 最后，还有一点，上面的代码是直接自己new了一个scan对象进行组装，当然我们还可以不自己...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。

    2.8K50

    Hadoop Hbase适合存储哪类数据？

    Hadoop Hbase适合存储哪类数据？         最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。...Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过...在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。...Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同？...Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int

    1.8K40

    ZooKeeper在HBase中的应用

    RootRegion管理 对应HBase集群来说，数据存储的位置信息是记录在元数据region，也就是RootRegion上的。...分布式SplitWAL任务管理 当某台RegionServer服务器挂掉时，由于总有一部分新写入的数据还没有持久化到HFile中，因此在迁移该RegionServer的服务时，一个重要的工作就是从WAL...中恢复这部分还在内存中的数据，而这部分工作最关键的一步就是SplitWAL，即HMaster需要遍历该RegionServer服务器的WAL，并按Region切分成小块移动到新的地址下，并进行日志的回放...但事实上，HBase对ZooKeepr的依赖还不止这些，比如HMaster还依赖ZooKeeper来完成Table的enable/disable状态记录，以及HBase中几乎所有的元数据存储都是放在ZooKeeper...由于ZooKeeper出色的分布式协调能力及良好的通知机制，HBase在各版本的演进过程中越来越多地增加了ZooKeeper的应用场景，从趋势上来看两者的交集越来越多。

    2.4K30

    使用Spark读取Hive中的数据

    使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。

    11.3K60

    2021年大数据HBase（十三）：HBase读取和存储数据的流程

    HBase读取和存储数据的流程 一、HBase读取数据的流程 1、由客户端发起读取数据的请求, 首先先连接 zookeeper , 从zookeeper获取hbase:meta表被哪个regionServer...所管理meta表中主要记录了 hbase中各个表有那些region,以及每个region被哪个regionServer所管理hbase中非常特殊的元数据存储表, 此表只会有一个region 2、连接...client , client根据需要过滤出需要的数据, 最后展示给调用者 二、HBase存储数据的流程 客户端的同步流程:  1、客户端发起写入数据的请求, 首先会先连接zookeeper, 从zookeeper...和endKey来确定) 3、连接对应region的regionServer的地址, 开始进行数据的写入 4、首先先将数据写入到这个regionServer的Hlog日志中, 然后在将数据写入到...对应的region中store模块的memStore中, 当这个两个地方都写入完成后, 客户端就会认为数据写入完成了 异步服务器端执行过程: 5、客户端不断的进行数据的写入工作, memStore数据也会不断的增多

    1.9K10

    如何使用HBase存储文本文件

    Solr对HDFS中的JSON数据建立全文索引》和《如何使用Flume准实时建立Solr的全文索引》，假如我们有大量的文本文件，我们应该如何保存到Hadoop中，并实现文本文件的全文检索呢。...为了介绍如何对文本文件进行全文检索，本文会先介绍如何使用HBase保存文本文件。...虽然HDFS中也可以直接保存这种非结构化数据，但是我们知道像这种文本文件，一般都是10KB~1MB的小文件，因为HDFS并不擅长存储大量小文件，所以这里选择HBase来保存。...2.然后通过Java程序遍历本地的文件夹所有文本文件入库到HBase，在入库过程中，我们读取文本文件的文件名作为Rowkey，另外将整个文本内容转为bytes存储在HBase表的一个column里。...4.运行代码 ---- 1.首先我们在HBase中建一张表用来保存文本文件 create 'TextHbase', {NAME=>'textinfo'} （可左右滑动） ?

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