HBase 是一个NoSQL数据库，用于处理海量数据，可以支持10亿行百万列的大表，下面就了解一下数据是如何存放在HBase表中的 关系型数据库的表结构 为了更好的理解HBase表的思路，先回顾一下关系数据库中表的处理方式...HBase的处理方式 HBase的表结构 建表时要指定的是：表名、列族 建表语句 create 'user_info', 'base_info', 'ext_info' 意思是新建一个表，名称是user_info...row key 是行键，每一行的ID，这个字段是自动创建的，建表时不需要指定 插入一条用户数据：name为‘a’，tel为‘123’ 插入语句 put 'user_info', 'row1', 'base_info...row2 name:c(v2)[name:b(v1)] addr:bj 小结 从上面建表、插入数据的过程可以看出 HBase 存储数据的特点了 和关系数据库一样，也是使用行和列的结构 建表时，定义的是表名和列族...（字段的集合），而不是具体字段 列族中可以包含任意个字段，字段名不需要预定义，每一行中同一列族中的字段也可以不一致 多维结构，关系数据库的表是二维的，通过指行、列定位一个数据，HBase中需要通过 行健
创建表，提示已经存在 [root@node1]# hbase shell 2017-04-07 14:13:46,230 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable...删除该表时，提示不存在 hbase(main):024:0> disable 'googlebook' ERROR: Table googlebook does not exist..../table-lock下的相关数据 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /hbase/table-lock [google, googlebook1, hbase:.../table下的相关数据 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 9] ls /hbase/table [google, googlebook1, hbase:namespace,...重新创建表 [root@node1]# hbase shell 2017-04-07 15:13:55,669 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to
在看这一章之前，建议大家先去看一下snapshot的使用。这一章是上一章snapshot的续集，上一章了讲了怎么做snapshot的原理，这一章就怎么从snapshot恢复表。...;throw new RestoreSnapshotException(msg, e); } } 从代码上看上面主要包括4个步骤： （1）更新表的定义 （2）恢复region （3）把变化了的...和现在的table的region逐个对比，分为三种情况： （1）以前没有的region，现在有的region，这个region是要删掉的 （2）以前有，现在也有的region，这个region要被恢复...下面有3点是我们要注意的: （1）相信看了上一章的朋友都有印象，它给hfile创建引用的时候，并未实际保存文件，而是创建了一个同名的空文件。...对于被删除了的表，处理起来就简单一些了，直接从走了restoreHdfsRegions的方法，这里的可能有点儿疑惑，为啥没建表，原来在它继承的CreateTableHandler的prepare方法里面把这活给干了
utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。...hbase的row key是分布式的索引，也是分片的依据。...据此，在HBase中使用宽表、高表的优劣总结如下： 查询性能：高表更好，因为查询条件都在row key中, 是全局分布式索引的一部分。高表一行中的数据较少。...所以查询缓存BlockCache能缓存更多的行，以行数为单位的吞吐量会更高。 分片能力：高表分片粒度更细，各个分片的大小更均衡。因为高表一行的数据较少，宽表一行的数据较多。HBase按行来分片。...过大的元数据开销，可能引起HBase集群的不稳定、master更大的负担（这方面后续再好好总结）。 事务能力：宽表事务性更好。
configuration=null; static{ configuration= HBaseConfiguration.create(); configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort...","2081"); configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.136.135"); configuration.set...("hbase.master","192.168.136.135:60000"); } /** * HBase 根据表名与列信息与配置信息创建表 * @param...hbaseAdmin=new HBaseAdmin(configuration); if(hbaseAdmin.tableExists(tableName)){ //如果表存在...hbaseAdmin.disableTable(tableName); //删除表 hbaseAdmin.deleteTable
正因为有了这样的思想就有了Hadoop生态圈体系中的NoSQL数据库HBase。提示：NoSQL数据库泛指所有的非关系型数据库。...视频讲解如下： 那么什么是BigTable大表呢？简单来说就是把所有的数据存入一张表中，这样做的目的就是为了提高查询的性能。但是这也将违背关系型数据库范式的要求。...而大表的思想正好与其相反，它是把所有的数据存入一张表中。大表的思想是通过牺牲存储空间来达到提高查询性能的目的。 下图展示了在关系型数据库中的表结构。...如果把上图中的部门-员工数据存入HBase的表中，那将会是什么样的呢？下图展示了HBase的表结构。 HBase的表由列族组成，上图的“emp”和“dept”都是列族，列族中包含列。...创建表的时候必须创建列族，不需要创建列。当执行插入语句插入数据到列族中的时候，需要指定rowkey和具体的列。如果列不存在，HBase会自动创建相应的列，再把数据插入到对应的单元格上。
尽管列名不需要在表创建中定义时，但在编写或读取数据时需要了解它们。 6、单元格（cells）应该存储什么信息？ 7、每个单元格（cell）应该存储多少个版本的数据？...2、表基于rowkey进行排序存储。表中的每个区域负责存储一部分rowkey范围，由开始行和结束行的rowkey标识。该区域包含从开始键到结束键的行排序列表。...3、HBASE表中的所有内容都存储为二进制字节（byte[]），没有类型。 4、原子性操作只在一行（row）上得到保证。没有跨行原子性保证，这意味着没有多行事务。 5、列簇必须在创建表之前定义。...让我们考虑集中表设计方式，看看它们的优缺点。从图1中所示的表设计开始。该表一行存储特定用户关注的所有用户列表，其中row key是关注者的用户ID，每列包含被关注用户的用户ID。...本文的主要内容是： row key是HBase表设计中最重要的一个方面，它决定了应用程序与HBase表的交互方式，还会影响您从HBase中提取数据的性能。
一.前述 今天分享一篇关于HBase的一对多和多对多的案例的分析。...PS：说明，两张表User表和Role表， User表中定义两个列族，第一个列族是名字，第二个列族中 多个列定义为具体的角色，列的内容定义为具体的值，即优先级（这里利用了列也能存信息，所以把角色Id定义为具体的列...PS：解释 一个表 rowkey中0代表顶级部门 1代表非顶级部门 因为顶级部门不是经常查 列族的列是具体的子部门列表。值是具体的名称。...案例三. 3、微博 添加关注 查看粉丝列表 发布微博 查看某个用户所有的微博 排序：时间降序排序 查看首页 时间降序排序 001小明 关注 韩梅梅、李雷 002李雷 关注... 韩梅梅 003韩梅梅 关注粉丝表 rowkey CF1 - 关注列表 CF2 - 粉丝列表 pid 小明 001 CF1:003=韩梅梅;CF1:002
1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键 3、点击[命令行窗口] 4、按<Enter>键 5、点击[命令行窗口] 6、按<Enter>键 7、...
因为之前公司项目里已经导入了很多数据，所以需要在客户端以及服务端开启phoenix的映射功能： ?...因为是关联表，所以要进行视图映射，而不是直接去创建表，因为这样删除你创建的表，hbase的表也会受损，所以用视图是一个很好的方法，建表语句如下： create view "data"."...hydrogen_factory_data";//删除语句 data是已经存在的表的命名空间，hydrogen_factory_data带引号是因为之前创建的表是小写的，hydrogen_factory_data...必须和你建的表名字一样，否则映射不了，“FAC”."...FAC.YieldPerDay_4000249"这个字段的.的前面是列族，后面的FAC.YieldPerDay_4000249是其中的某个列，因为我暂时只需要查询这一个字段，所以先拿这个做测试。
HBase查询一张表的数据条数的方法 0、写在前面 1、HBase-Shell的count命令 2、Scan操作获取数据条数 3、执行Mapreduce任务 4、Hive与HBase整合 5、协处理器...可以看到「使用count查询表的数据条数」这个操作可能需要消耗过长时间（运行'$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hbase.jar rowcount' 来运行计数 mapReduce...4、Hive与HBase整合 我们通过建立Hive和HBase关联表的方式，可以直接在Hive中执行sql语句统计出HBase表的行数。...Shell，建表 zhangsan@node01:/usr/local/hbase-1.1.5/bin$ hbase shell # HBase 建表 create 'hbase_hive_test'...> ["hive_hbase_test"] 5、协处理器Coprocessor实现 该方法是目前最快实现「查询一张表的数据条数」的方法 为什么利用协处理器后速度会如此之快？
解决方案： RowKey设计：使用随机化技术、哈希技术或时间戳技术来避免RowKey的集中。 预分区：在表创建时，根据预期的数据量和访问模式进行分区设计，避免数据集中在某些Region上。...不合理的预分区 陷阱描述：在创建表时，如果预分区设计不合理，会导致RegionServer负载不均、数据热点问题等。...创建表时设置numRegions为100，以避免热点问题。 动态调整分区 根据实际数据量和负载，动态调整表的Region分区数。...） 代码部署过程： 1 创建表： import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration...设置合理的预分区、动态调整分区 创建表时设置numRegions为100 版本控制问题 不合理的版本设置导致存储浪费和性能下降
for(Result row:table.getScanner("fam1".getBytes())){ // System.out.for...
用户信息维度 这个维表在Hbase中已经创建过创建，且已经通过Flink CDC与业务库MySQL实时关联。...： CREATE TABLE dim_user_info: 这部分指定了创建名为 dim_user_info 的 Flink 表。...该查询语句的含义是在 Flink 中创建了一个连接到 HBase 表 dim_user_info 的表，其中 username 字段作为主键，字段 f 是一个复合类型的字段，用于存储 HBase 表中的列族和列...此截图的实验是修改了MySQL业务库表中用户guoyachao的phone信息，从15516000447改为13253161303，然后重新通过kafka发送事件消息，得到新的维表关联结果。 6....，事件消息从kafka进入，经过hbase维表的关联，再从kafka消费者中出来，作为dwd层宽表明细。
hbase是一个KeyValue型的数据库，在《hbase实战》描述它的逻辑模型【行键，列族，列限定符，时间版本】，物理模型是基于列族的。但实际情况是啥？还是上点代码吧。 .../生存时间 colDesc.setTimeToLive(18000); tableDesc.addFamily(colDesc); 在上面列出来表定义和列族定义的所有参数...就不能被复制了 colDesc.setScope(HConstants.REPLICATION_SCOPE_GLOBAL); //存储的时候使用压缩算法，这个基本是必备的，hbase...(Algorithm.SNAPPY); hbase的表在hdfs上面的是这么存储的，/hbase-root/tableName/regionName/familyName/HFile, 在tableName...了解完表和列族的定义之后，我们看看KeyValue是怎么存储的吧，引用一下代码，可能大家一看就都懂了。
创建架构，复合主键,主表，从表的创建方法。...create schema XIXI--创建架构 create table XIXI.U( id int not null , s_id int not null, u_id int...constraint PK_ID primary key(id,s_id,u_id)--创建复合主键 ) create table XIXI.O(--主表 id int constraint...PK_OK primary key, ) create table XIXI.K(--从表 id int constraint FK_id foreign key(id) references...XIXI.O(id) ) --先删从表再删主表 drop table XIXI.K drop table XIXI.O create type Happy_HAHA from nvarchar(20)
ClickHouse 来构建实时数仓，并通过流计算 Oceanus 读取 MySQL 数据、关联 HBase 中的维表，最终将数据存入云数据仓库 ClickHouse 进行指标分析，实现完整实时数仓的全流程操作指导...[1620] 修改完参数后，登陆 MySQL 创建示例所需要的数据库和数据库表。...1）创建数据库 mysqltestdb [1620] 打开 SQL 窗口或者点击可视化页面创建数据库及表。...数据清洗和运算加工 2.1 数据准备 2.1.1 MySQL-CDC 数据和 HBase 维表数据 按照上面操作中创建表，并向MySQL和HBase表中插入数据。...Sink 端 创建到ClickHouse的创建表语句 --关联后存入clickhouse表 CREATE TABLE `student_school` ( stu_id INT, stu_name
实时及未来，最近在腾讯云Oceanus进行实时计算服务，以下为mysql-cdc结合维表hbase到flink到ClickHouse的实践。...] 修改完参数后，登陆MySQL创建示例所需要的数据库和数据库表。...数据清洗和运算加工 2.1 数据准备 2.1.1 MySQL-CDC数据和HBase维表数据 按照上面操作中创建表，并向MySQL和HBase表中插入数据。...' = 'mysqltestdb', -- 需要同步的数据库 'table-name' = 'student' -- 需要同步的数据表名 ); HBase 维表 --示例使用school学校信息作为维表...' = 'dim_hbase', 'zookeeper.quorum' = '用户自己的hbase服务器zookeeper地址，多个用逗号隔开' ); 2.2.2 Sink端 创建到ClickHouse
自0.96版本之后，hbase 源码结构上做了很大的优化，目录结构也发生了变化，做了精简和优化，这里以0.98.8为例介绍，目录如下： /hbase/.tmp /hbase/WALs /hbase/archive...这个默认的namespace即没有指定namespace 的表都将会flush 到该目录下面。...5.2 /hbase/data/hbase 这个namespace 下面存储了 HBase 的 namespace、meta 和acl 三个表，这里的 meta 表跟0.94版本的.META....是一样的，自0.96之后就已经将 ROOT 表去掉了，直接从Zookeeper 中找到meta 表的位置，然后通过 meta 表定位到 region。...namespace 中存储了 HBase 中的所有 namespace 信息，包括预置的hbase 和 default。acl 则是表的用户权限控制。
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