首先要下载Python3的Hbase文件,替换Hbase文件/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/hbase/Hbase.py和ttypes.py
安装流程可借鉴此处，同理spark安装也可借鉴此处 具体参考：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hbase/
下载地址：http://hbase.apache.org/downloads.html
本文内容是基于 Centos 7、HDP 3.0.0、HBase 2.0.0、Python 2.7 环境下，其他环境的童鞋选择性进行参考。
1、安装apache thrift（根据自己系统选择安装） http://thrift.apache.org/docs/install/centos 按照上面步骤一步一步来，每一步都不能少，即使安装的有，也可以使用这些命令来检查安装的是否有问题，注意每一步涉及到安装的都需要使用sudo来运行，否则提示无权限。 但是在最后一步的时候，运行sudo make时，还是遇到了如下错误：
Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统，但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言，最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。
这几天玩了一下Python，不得不说Python真的很好用，但同时也遇到了很多坑。这里主要分享通过Python的happybase模块查询HBase的实践。因为HBase rowkey规则要依赖一个外包jar包，因此也涉及到通过jpype模块在Python中使用Java（这块也是不得已为之）。Python从小白到入门，描述不对的地方请多指出。
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
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利用Python调用HBASE的 需要安装thrift hbase-thrift
修改conf/hbase-env.sh 添加JAVA_HOME export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
Hadoop 目前是数据处理的标准工具，其核心组件包含了HDFS（分布式文件系统）、YARN(资源调度平台)、
对于上次文章预告，这次则以项目实战从后往前进行，先给大家一个直观的应用，从应用中学习，实践中学习。
Fayson在前面《0635-5.16.1-Hue集成HBase出现Api Error异常分析》文章中说明了在C5中Hue与HBase集成问题，本篇文章主要分析C6环境下进行异常。
2.回到Cloudera Manager上点击HBase服务，然后进入Thrift的配置页。
前两种方式：需要频繁的与数据所存储的 RegionServer 通信，一次性导入大量数据时，可能占用大量 Regionserver 资源，影响存储在该 Regionserver 上其他表的查询。
我们在系统学习大数据的之前，要先了解大数据开发是在什么系统平台下进行的。所以我们在学之前要先学习Linux的知识，这部分显得格外的重要。
MapReduce早已经对接了HBase，以HBase作为数据源，完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。
Netty的内存管理其实做的很精细，对HBase的Offheap化设计有不少启发。目前HBase的内存分配器至少有3种。可以预期的是，HBase2.0性能必定是朝更好方向发展的，尤其是GC对P999的影响会越来越小。
by 光城
hadoop 2.7.0 hbase 1.2.1 Thrift 0.9.0
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row- oriented行导向存储这个概念）。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。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的（普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢？）。 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？ 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。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,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。 下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子，你也可以从：Hadoop summit 上 获取更多的信息。
Hbase的客户端有原生java客户端，Hbase Shell，Thrift，Rest，Mapreduce，WebUI等等。
在集群启用Kerberos后，使用同一个OS用户在客户端并发调度Python代码获取Hive数据（代码中使用不同的kerberos用户kinit），会出现两个作业的认证混乱获取到的票据串掉。本文Fayson主要分析Kerberos环境同一OS用户下并发执行不同身份认证的Python代码会导致Principal串掉问题解决。
今天扯一下 Hbase ，我对 Hbase 的了解起源于两篇文章Understanding HBase and BigTable和《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》；这两篇本质上还是一篇文章，《李逵麻子，李鬼坑人--BigTable的数据模型》类似于Understanding HBase and BigTable的中文版讲解。还好的是我是先读的这两篇文章，再去看 Hbase 的官方文档和使用 Hbase ，否则真有可能被 Hbase 的概念给糊弄进去了。要知道，对一个软件或者工具，要想深刻理解和使用它，第一印象很重要，它决定你学习的进度，要是弄错了，学习的时候就会很痛苦，怎么也无法理解这个工具怎么设计的。
在最后一部分中，我们将讨论一个演示应用程序，该应用程序使用PySpark.ML根据Cloudera的运营数据库（由Apache HBase驱动）和Apache HDFS中存储的训练数据来建立分类模型。然后，对该模型进行评分并通过简单的Web应用程序提供服务。有关更多上下文，此演示基于此博客文章如何将ML模型部署到生产中讨论的概念。
参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
如果执行的时候报错： py.parser.exc.ThriftParserError: ThriftPy does not support generating module with path in protocol ‘c’
1.5.0好像是MLSQL历时最长的一个版本。从九月初份到一月初，四个多月时间。这四个月搞出了很多大事情。这个版本，经过很多的用户实际的使用反馈(包括一些金融公司也有在使用)，已经很稳定了，可以进入生产环境中使用。
http://www.aboutyun.com/thread-11873-1-1.html
首先要在jvm上开启hbase服务 并且在jvm上的9090端口开启thrift服务：hbase thrift start-port:9090
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
出错的Java文件编码和CheckStyle设置的编码不同。CheckStyle里设置的编码是UTF-8
Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。
参与方式：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md
前面的文章介绍了《Kerberos原理--经典对话》、《Kerberos基本概念及原理汇总》、《基于ambari的Kerberos安装配置》、《Windows本地安装配置Kerberos客户端》，已经成功安装了Kerberos KDC server，也在Ambari上启用了Kerberos，接下来我们再来研究一下如何使用Kerberos。
以下为 python 生成 hbase 测试数据的全部代码，generatedata.py 文件内容如下：
win32api 安装 pip install pypiwin32 python下如何安装.whl包？ 下载 .wh 包 先pip install wheel 之后pip install 包名字.whl即可安装某模块包 MySQLdb 安装 pip install mysqlclient cv2 安装 pip install opencv-python openssl安装 pip install pyopenssl hbase安装 pip install hbase-thirft
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
OSS（Object Storage Service）俗称对象存储，主要提供图片、文档、音频、视频等二进制文件的海量存储功能。目前除了公有云提供对象存储服务外，一般私有云比较关心一些开源的分布式对象存储解决方案，本文列举了一些常见的技术方案供参考。
happybase是一个针对与Apache HBase数据库进行交互的python接口库。
XX公司大数据笔试题（A) 大数据基础（HDFS/Hbase/Hive/Spark〉 1.1. 对出Hadoop集群典型的配置文件名称，并说明各配置文件的用途。 1.2 怎么往HDFS上传文件和目
HBase是一个开源的NoSQL产品，它是实现了Google BigTable论文的一个开源产品，和Hadoop和HDFS一起，可用来存储和处理海量column family的数据。官方网址是：http://hbase.apache.org
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
题目：电影搜索引擎 功能：根据文档数据集，模拟用户输入一个电影关键 词后，搜索到哪些文档 难度系数：1.2 l.生成模拟数据集：用C+、Java、Python等语言编 写程序，按以下格式要求生成一个较大的模拟数据集 (不少于10000条数据)。 文档ID关键词ID1:出现次数关键词ID2:出现次数关 键词ID3:出现次数关键词ID4:出现次数.… 注意：关键词D1:6,表示关键词D1这一列的值为 6(即出现次数) 2.HBase编程：编写Java程序，实现本题功能，即在 HBase中创建一个表doc,把数据集中的数据全部插 入到doc表，然后再输入一个电影关键词，按以下格 式输出查询结果。尽可能详细描述程序的编译、在 DE环境下测试、打包、执行完整过程，附相应的截 图及程序执行结果。 文档D1:出现次数 文档D2:出现次数 文档D3:出现次数 3.测试：在HBase的Shell中测试上述Java程序的执行 结果。要求尽可能描述详细的测试过程和结果。
大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。
经过这几天的学习，对大数据有了一定的了解。这次在我自己的本机上安装了zookeeper、HDFS、HBase集群。并把安装时的过程记录了下来。
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
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