HBase分布式列式存储数据库

HBase是Apache Hadoop生态系统中的一种分布式、高性能、版本化、列式存储的NoSQL数据库。这个压缩包“hbase-1.1.6-bin.tar.gz”包含了HBase 1.1.6版本的源码和可执行文件，符合《大数据技术原理与应用》第二版教材的要求。在Hadoop环境下，HBase广泛用于大规模数据处理，尤其在需要实时读写和高并发场景下表现出色。HBase的设计灵感来自于Google的Bigtable，采用多维稀疏索引表存储数据，包括行键、列族、时间戳和列。这种结构保证了数据查询的高效性，特别适用于大数据分析和实时数据服务。HBase架构分为Master-Slave模式，由HMas

Hbase 16 2024-07-15

hbase-2.0.2.3.1.4.0-315-bin.tar.gz

在ambari-2.7.5编译过程中，hbase-2.0.2.3.1.4.0-315-bin.tar.gz下载速度较慢，因此需提前准备。此外，还包含hadoop-3.1.1.3.1.4.0-315.tar.gz、grafana-6.4.2.linux-amd64.tar.gz、phoenix-5.0.0.3.1.4.0-315.tar.gz。

Hbase 17 2024-07-12

基于微博数据应用的HBase实战教程

在大数据环境下，传统关系型数据库难以处理TB或PB级的数据。NoSQL数据库应运而生，尤其是以Apache HBase为代表的技术，占据了海量数据存储的主流地位。本教程从实战出发，帮助学员全面掌握HBase的使用技巧，目标如下：1. 了解分布式存储的原理和架构。2. 掌握如何使用HBase实现海量数据存储与检索。3. 掌握HBase开发中常见问题及优化技术。

Hbase 17 2024-07-12

HBASE完整教程.docx

在HBase中，表被分割成区域，并由区域服务器提供服务。区域被列族垂直分为“Stores”。Stores被保存在HDFS文件。下面显示的是HBase的结构。注意：术语“store”是用于区域来解释存储结构。

Hbase 14 2024-07-12

java-json.jar

在IT行业中，尤其是在大数据处理领域，Sqoop用于高效传输关系数据库和Hadoop之间的数据。但在使用Sqoop时，开发者可能会遇到"java.lang.NullPointerException"这个Java运行时错误，表示程序在运行时尝试访问空对象的成员。我们将深入探讨这个问题，并提供解决方案。Sqoop在执行数据导入或导出任务时，可能由于配置错误、环境变量未正确设置、依赖库缺失或版本不兼容等原因导致"Null Pointer Exception"。特别是针对"java-json.jar"文件，它可能是Sqoop在处理JSON数据时使用的库。确保所有必要的配置参数，如数据库连接信息（JDB

Hbase 11 2024-07-12

HBASE赋权操作

HBASE赋权操作包括用户和资源的权限管理和控制，结合KERBEROS进行身份认证和授权，确保数据安全。 Kerberos操作：首先在Kerberos服务器上创建新的principle并生成keytab文件，为该principle创建相应的Linux用户，以便使用Kerberos认证访问HBASE。 HBASE操作：登录HBASE服务器，使用hbase.keytab文件获取管理员principle，通过grant命令赋予用户对特定表的读写权限。例如： grant 'user1','RW','tmdsj:test' 此命令将赋予user1用户对tmdsj:test表的读写权限。 HBASE资源

Hbase 15 2024-07-12

hbase-1.2.6.1-bin.tar.gz

hbase-1.2.6.1-bin.tar.gz,hbase-1.2.6.1-bin.tar.gz

Hbase 12 2024-07-12

Zookeeper文档

《Zookeeper：集群与介绍》 Zookeeper是Apache软件基金会的开源项目，是分布式应用程序协调服务的基石。它提供了可靠的方式来管理和配置分布式系统，处理常见的分布式一致性问题，如命名服务、配置管理、组服务和领导选举。探讨Zookeeper的核心概念、集群架构及其实际应用。 Zookeeper的设计目标是简化分布式环境下的复杂性，提供统一的命名空间和数据模型，使分布式应用高效地进行状态同步和服务发现。Zookeeper基于ZAB协议，保证了数据的一致性和可靠性。Zookeeper的数据模型是一个层次化的命名空间，类似于文件系统的目录结构，每个节点（ZNode）都可以存储数据并有唯

Hbase 18 2024-07-12

BulkLoadHive2Hbase解决方案

BulkLoadHive2Hbase是一种使用Spark实现Hive到HBase批量写入数据的解决方案。在面对批量写入数据的问题时，该方法能够高效地将Hive表数据存储到HBase中。以下是该解决方案的详细知识点。 BulkLoad的概念：BulkLoad是一种高效的批量写入方式，能够显著减少写入时间，提高数据写入效率。 Hive到HBase的批量写入：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，能够存储和处理大规模数据。HBase是一种基于Hadoop的NoSQL数据库，可以实时存储和处理大量数据。借助Spark，可以将Hive表数据高效地批量写入HBase。 Spark的应用：Spark是一

Hbase 18 2024-07-12

Phoenix文档.docx

《Phoenix在CDH环境下的配置与使用详解》Phoenix作为高效的数据访问层，在应用与HBase之间充当中间件，显著提升大数据查询性能。尤其在简单查询场景下，Phoenix具有二级索引支持、SQL编译成HBase原生scan、数据层计算、下推过滤条件、利用统计信息优化查询计划以及提供skip scan功能等优势。在CDH集群中集成Phoenix，需下载Phoenix的parcel包并激活，然后将Phoenix的CSD JAR包放置在指定目录，重启Cloudera-scm-server。接着，在Cloudera-manager页面添加Phoenix服务并启用Kerberos。在Hbase配

Hbase 22 2024-07-12