hbase库压缩,hbase创建库

hbase是什么类型数据库hbase是非关系型分布式数据库 。Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统,可以实现高性能的并发读写操作 , 同时Hbase还会对数据进行透明的切分,这样就使得存储本身具有了水平伸缩性 。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文“Bigtable”:一个结构化数据的分布式存储系统 。
Hbase是一种NoSQL数据库,这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言 。
是分布式数据库 。具有高可靠、高性能、面向列、可伸缩的特点 。是谷歌BigTable的开源实现,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统” 。
关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现;运行于HDFS文件系统之上;HBase是一个开源的非关系型分布式数据库;主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 。
HBase集群配置Snappy压缩算法HBase目前提供了三种常用的压缩方式: GZip、LZO、Snappy。Snappy的压缩率最低 , 但是编解码速率最高,对CPU的消耗也最?。阅壳耙话憬ㄒ槭褂肧nappy 。
Record压缩率低,一般建议使用BLOCK压缩; ORC支持三种压缩选择:NONE,ZLIB,SNAPPY 。我们以TEXT存储方式和ORC存储方式为例 , 查看表的压缩情况 。
KEEP_DELETED_CELLS:设置被删除的数据 , 在基于时间的历史数据查询中是否依然可见 。DATA_BLOCK_ENCODING:表示数据块的算法(读者只作了解即可) 。TTL:表示版本存活的时间 。COMPRESSION:表示设置压缩算法 。
项目实战训练 。参加【大数据培训】必须经过项目实战训练 。学员只有经过项目实战训练,才能在面试和后期工作中从容应对 。项目实战训练时间和项目的难度、项目的数量相关 。项目难度越大、项目越多学习的时间越长 。
HBase支持的数据格式有哪些?1、HBase 通过 Put 操作和 Result 操作支持 “byte-in / bytes-out” 接口,所以任何可以转换为字节数组的内容都可以作为一个值存储 。输入可以是字符串、数字、复杂对象、甚至可以是图像,只要它们可以呈现为字节 。
2、如果量不是非常大,转成“逗号分隔”、“TAB分隔”等文本格式即可以,注意编码的对应,有中文不会乱码 。
3、hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。RowKey与nosql数据库们一样,RowKey是用来检索记录的主键 。
Hbase和传统数据库的区别(hbase与传统的关系数据库的区别)其中Hbase是基于HDFS,而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系权统 , 在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储 。
HBase不同于一般的关系数据库 , 它是一个适合于非结构化数据存储的数据库 。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式 。
删除方式不同,在关系数据库中,我们通常通过DELETE语句将指定的记录从表中删除;而在HBase中,删除主要分为逻辑删除和物理删除 。
Hbase作为Hadoop下的一个子项目,目前发展比较强大,和传统的关系型数据库oracle来比,两者各有优缺点,我们先看一个简单的表格 。
HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目,它不同于一般的关系数据库 , 而是一个适合于非结构化数据存储的数据库 。HBase 分布式数据库具有如下几个显著特点 。
独立的HBase实例解压缩,解压错误问题,怎么解决1、(解压缩两个语言包,并将二者合并,即相同文件夹名的文件夹合并成一个,最后得到一个eclipse文件夹 。(在Eclipse安装目录下创建language和links这两个文件夹 。
2、第一步骤复制相关jar包 cp -r $HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/* $HBASE_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/ 这里需要注意下,有些版本在安装过程中,没有这个Linux-amd64-64这个目录,需要手工创建下 。
3、只能自己去写一堆catch来捕捉这些异常 。运行时异常:我们可以不处理 。当出现这样的异常时,总是由虚拟机接管 。比如:我们从来没有人去处理过NullPointerException异常,它就是运行时异常,并且这种异常还是最常见的异常之一 。
4、以及分布式数据库Bigtable,hadoop也实现了这三个 , GFS对应HDFS,hadoop的map/reduce对应谷歌的map/reduce模型,Hbase对应Bigtable 。
5、例如Hive、HBase 等都是基于HDFS和MapReduce,是为了解决特定类型的大数据处理问题而提出的子项目,使用Hive、HBase等子项目可以在更高的抽象的基础上更简单的编写分布式大数据处理程序 。
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