HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。
大数据的场景下，NoSql型数据库的优势不言而喻，但是涉及NoSQL数据库的实际动手开发的东西多是Linux平台，大多语焉不详，至于Windows平台介绍的东西就更少了，而且大多无法运行。本文就Windows平台基于Eclipse搭建Hbase环境客户端开发环境做一个介绍。另外基于Thrift实现的Windows版本Hbase客户端库也做了封装，有需要的可以留言索取。
确保机器可以正常访问Internet，如能正常访问https://repo.maven.apache.org等，如果是代理方式则需要设置好eclipse和maven的网络配置。
ERROR hbase.HServerAddress: Could not resolve the DNS name of ubuntu118 Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: hostname can't be null at java.net.InetSocketAddress.<init>(InetSocketAddress.java:121) at org.apache.had
本文介绍了如何在Windows系统下配置Hadoop环境，并实现通过Java操作HBase进行数据表创建、删除、更新和查询。主要包括了配置环境变量、配置Hadoop、创建HBase表、使用HBase Java API进行操作等步骤。在开发过程中需要注意一些细节，例如环境变量配置、HBase和Hadoop的版本适配问题等。通过本文的介绍，可以帮助开发人员快速搭建起一套可运行的Hadoop和HBase集成环境，为进一步的Hadoop和HBase应用开发提供支持。
从异常信息知是jar包版本导致的，因为Javalin requires javax.servlet version 3.1.0
第10章 HBase：Hadoop数据库 10.6 HBase API (新特性) 本节所有代码可以从https://github.com/ihadron/hbase.git下载。 10.6.1 HB
最近在学习Hadoop中的HBase，通过本次实验，可以理解比较过滤器，能够掌握并运用。主要包含行比较过滤器和列族比较过滤器实验。在进行实验之前需要导入HBase项目包，然后在这个项目下面创建pack
该接口的功能主要为查询HBase数据再返回给前端，初步怀疑为HBase集群问题，在查询HBase前后打印日志，发现接口超时的时候，查询耗时一直处于10s以上。但是该接口服务分布式部署了多台机器，其中只是某一台接口机超时，其实机器响应正常，且查看HBase集群负载和网络情况均无异常。于是怀疑为该接口服务发生了full gc。
在Eclipse或者IDEA中进行spark与hbase联接操作时，都没有错误，然后发现当进行spark-submit提交的时候，却发现找不到hbase库的问题。 如截图所示。 这个问题的核心肯定是找
这篇博客文章是CDP中Cloudera的运营数据库（OpDB）系列文章的一部分。每篇文章都会详细介绍新功能。从该系列的开头开始，请参阅<CDP中的运营数据库>,<运营数据库系列之可访问性>。
伪分布模式安装即在一台计算机上部署HBase的各个角色，HMaster、HRegionServer以及ZooKeeper都在一台计算机上来模拟。
摘要： 本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等，大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysql mapreduce 实现
java.net.ConnectException: Connection refused: no further information at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.checkConnect(Native Method) at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.finishConnect(SocketChannelImpl.java:567) at org.apache.zookeeper.ClientCnxn$Se
about云discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目： 数据时如何导入hbase与hive的到了这里项目的基本核心功能已经完成。这里介绍一下hive以及hbase是如何入库以及代码实现。 首先我们将hbase与hive整合，详细参考 about云分析discuz论坛apache日志hadoop大数据项目：hive与hbase是如何整合使用的 about云分析discuz论坛apache日志hadoop大数据项目：hive与hbase是如何整合使用的 整合完毕，我们就可以通过map
Eclipse中执行Hbase程序需要导入的jar包如下： 1 Hadoop全部jar包 2 Hbase部分jar包 Hbasejar包不能多也不能少，多了会冲突，少了会提醒找不到相应类，Hb
作者：好记性不如烂笔头！ 出处：http://www.cnblogs.com/zlslch/
HBase的基础框架，将分成几个章节对HBase进行描述，不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第二部分。
Cassandra HBase 一致性 Quorum NRW策略 通过Gossip协议同步Merkle Tree，维护集群节点间的数据一致性 单节点，无复制，强一致性 可用性 1，基于Consistent Hash相邻节点复制数据，数据存在于多个节点，无单点故障。 2，某节点宕机，hash到该节点的新数据自动路由到下一节点做 h
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 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 ---- Fayson在前面的文章中介绍了《如何使用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。如果我们碰到的是图片文件呢，该如何保存或存储呢。本
这篇博客文章为您提供了Cloudera OpDB支持的语言、框架和应用程序的概述。Cloudera的OpDB提供高级功能，例如过滤器和计数器；并支持各种流行的语言，使您能够为各种用例构建应用程序。
操作过程中主要出现以下几个错误： Unsupported major.minor version 51.0 处理办法： eclipse下的项目的jdk环境和liux下的jdk环境不一致，将windows下的eclipse中的jdk环境与linux的环境更改一致 切换linux的jdk版本为1.7： 上传jdk7压缩包并解压 配置jdk变量 vi /etc/profile 在终端里面输入： alternatives --install /usr/bin/java java /usr/local/jvm/jdk1.7.0_79/bin/java 300 alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk1.8.0_101/bin/java 300 jdk1.8.0_101为之前安装的jdk 如想切换至1.8 还需更改环境变量/etc/profile 红色部分自行修改目录（安装JDK的目录） 接着执行alternatives --config java 输入想要切换的jdk序号 Java -version 在myeclipse里添加1.7的jdk，创建java项目时选择jdk版本为1.7 重启hadoop集群报错： java.net.BindException: Port in use: 0.0.0.0:50070 Caused by: java.net.BindException: Address already in use 处理办法： 1）sudo lsof -i:端口 -P 2）sudo kill -9 PID 以50070端口为例： sudo lsof -i:50070 -P 控制台输出内容： COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME java 6501 root 189u IPv4 0x782e003217773193 0t0 TCP *:50070 (LISTEN) 然后kill掉： sudo kill -9 6501 hadoop主节点缺少NameNode log信息： java.io.FileNotFoundException:/home/hadoop/app/dfs/name/in_use.lock (Permission denied) 处理办法： 有两种场景出现 1）：在原来正常的时候，有一次突然使用了原来不同的用户启动了一次hadoop。这种场景会产生一个in_use.lock 文件夹在你设置的目录中，这时候可以删除这个文件夹直接，然后重新启动 2）：在格式化hadoop的时候和当期启动的用户不是同一个，也会导致该问题。这个时候可以使用格式化hadoop的那个用户重新启动hadoop。也可以解决此错误。 hadoop主节点缺少SecondaryNameNode log信息： Cannot lock storage /home/hadoop/app/tmp/dfs/namesecondary. The directory is already locked 处理办法：删除该目录 java项目运行不报错 处理办法： 新建一个文件，命名为“log4j.properties”，放到src目录下。向里填入一下信息： log4j.rootLogger=INFO, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender log4j.appender.logfile.File=target/spring.log log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n 保存后重新运行 通过java接口向hbase插入一张表时报错： [org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader] - Unable to load native-h
目前的eclipse-javee版本已经自带maven插件了 winows-preferences-左边maven可以看到安装好的maven
下载最新稳定版的Hive，资源库http://mirror.esocc.com/apache/hive/
在正式进行讲述实现之前，我觉得有必要说一下出发点。团队期初数据都是基于 HBase+Phoenix 这样架构进行持久化。随着业务的复杂性增加，对部分表的查询效率和查询条件多样性，提出了更高的要求。HBase+Phoenix 就会出现索引滥用。变更索引变的特别的频繁，同时一些数据客观的表，变更索引的代价是非常大的。
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
恩，之所以有这篇博客，是因为最近又有童鞋咨询怎么在 windows 7 下用eclipse远程调试部署在linux下的hadoop，其实我自己不这么混搭的，既然有童鞋这么问了，那我就索性随着折腾一把了。 首先说明几点： 远程调试对于本地hadoop版本、远程hadoop版本、eclipse版本都有极为严格的兼容性要求，我所采用的版本如下： （1）本地hadoop：0.20.203（如果客户端和服务端hadoop版本不匹配可能会有协议错误） （2）远程hadoop：0.20.203（因为各个版本的ipc协议都
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 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 ---- Fayson在前面的文章中介绍了《如何在CDH中使用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
我的HBase版本是0.98 首先说明一下，如果用eclipse操作hbase时，如果报Unknown host错误，找不到主机，是因为你没有配IP地址的映射 方法是 找到你的系统盘里面的C:\Windows\System32\drivers\etc下的hosts文件，打开，增加一个映射 加一个映射 192.168.52.140 master 话不多说，直接看代码，注释很详细 import java.io.IOException; import java.util.Arrays; imp
reference case：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105768404
招募贴：Hadoop专业解决方案招募义务翻译人员，英文原著名称：《Wrox.Professional.Hadoop.Solutions》。愿意参与到此项工作中来的请加群：313702010
摘要：多线程一直不是件容易的事情，然而开发过程却又经常碰到，有时甚至还会被作为考校程序员实力的一个指标。这样一来，多线程已然成为一道必须迈过的砍！
本文主要介绍了如何通过Apache Spark和Scala在Hadoop集群上实现基于文本的流式处理。首先介绍了Apache Spark和Scala的基本概念，然后详细讲解了如何利用Spark和Scala实现WordCount和FizzBuzz的示例。最后，介绍了一些实践经验，包括如何配置Hadoop和Spark环境、使用Eclipse和Maven构建Scala应用程序以及使用Kafka进行数据流处理等。
1.Hadoop是一个开源分布式计算平台，以HDFS（Hadoop Distributed Filesystem，Hadoop分布式文件系统）和MapReduce为核心，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构
接下来依次启动hadoop-》zookeeper（每个几点要分别启动）-》hbase
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
注意：truncate，清空表数据，实际底层操作是先使表不可用（下线），然后删除表，最后根据表信息重新创建一张新表。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
前言：非常感谢团队的努力，最新的章节终于有了成果，因为自己的懒惰，好久没有最新的进展了，感谢群里兄弟的努力。
新建Scala文件——WebStatStreamingApp.scala，首先使用Direct模式连通Kafka：
学习大数据必先学习Hadoop，因为它是目前世界上最流行的分布式数据处理框架。 Tips：所谓大数据，是指数据量庞大、产生数度快、结构多样的价值密度低的数据。其中，数据量庞大是指数据规模超出了1,2台高性能主机所能处理范围；结构多样性是指除了关系型数据库能够处理的结构化数据还包含半结构化数据（如各类传感设备必如地镑、卫星、GPS设备等产生的纯文本格式的数据，还有良心网站NASA官网公布的txt格式的空间天气数据等成行成列的数据）和非结构化数据（视频、图像等）。这些数据的价值密度普遍较低（和具体的应用范围也有
即按天分表，一天的数据存放于一张表中，rowkey 采用随机值，不需要有特定规律，尽可能的散列。
flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如文本、HDFS、Hbase等)的能力 。
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
大数据技术为决策提供依据，在政府、企业、科研项目等决策中扮演着重要的角色，在社会治理和企业管理中起到了不容忽视的作用，很多国家，如中国、美国以及欧盟等都已将大数据列入国家发展战略，微软、谷歌、百度以及亚马逊等大型企业也将大数据技术列为未来发展的关键筹码，可见，大数据技术在当今乃至未来的重要性！
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