我正在处理spark-hive-hbase集成。这里使用phoenixhbase表进行集成。Phoenix:**apache-phoenix-4.14**HBase:**hbase-1.4**spark:**spark-2.3**hive:**1.2.1**我正在使用sparkthrift服务器并使用jdbc访问表。我测试的几乎所有基本功能都运行良好。但是当我从spark提交查询时，它会在没有where条件的情况下提交给phoenix并且所有过滤都发生在spark端。如果表有数十亿的数据，我们就不能这样做。示例:Input-query:select*fromhive_hbasewher
我们正在运行时创建命名空间和多个表(5到6个)，创建整个结构需要10-15秒。推荐在HBase中运行时建表吗？ 最佳答案 通常不建议在应用程序代码中创建HBase表或在运行时更改列族。首先，除非您明确告诉客户，否则客户不知道表何时准备好写入和读取。这可能会使您的系统更加复杂。同时，系统的整体可用性存在问题，例如进行ColumnFamily修改时必须禁用表。其次，HBase故事的模式对性能和功能非常重要。它需要精心设计，并且在用户的应用程序读写表之前应该很好地理解它。但是，如果1.您预先有非常清晰的模式设计，并且2.创建表的代码是由预
Hbasezookeeper启动，regionserver在多节点集群上启动，但hmaster未启动并生成以下日志文件。hbase-site.xml快照hbase.masternamenode:60000hbase.rootdirhdfs://namenode:9001hbase.cluster.distributedtruehbase.zookeeper.quorumdatanodehbase.zookeeper.property.dataDir/hadoop2/zookeeperhbase.zookeeper.property.clientPort2181两台机器datanod
我正在尝试使用过滤器列表检索范围内的行，但没有成功。下面是我的代码片段。我想检索1000到2000之间的数据。HTabletable=newHTable(conf,"TRAN_DATA");Listfilters=newArrayList();SingleColumnValueFilterfilter1=newSingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("TRAN"),Bytes.toBytes("TRAN_ID"),CompareFilter.CompareOp.GREATER,newBinaryComparator(Bytes.toBytes("10
我想知道如何在Hadoop/HDFS/Hbase中对数据进行版本控制。它应该是您模型的一部分，因为很可能会发生变化(大数据是长时间收集的)。HDFS(基于文件的后端)的主要示例。sample-log-file.log:timestampx1y1z1...timestampx2y2z2...我现在想知道在哪里添加版本控制信息。我看到2个备选方案:文件格式内的版本日志文件.log:timestampV1x1y1z1...timestampV2w1x2y2z1...文件名中的版本*log-file_V1.log*timestampx1y1z1...*日志文件_V2.log*timestamp
根据StarGate文档，CURL命令应该如下所示:%curl-H"Content-Type:text/xml"--data'[...]'http://localhost:8000/test/testrow/test:testcolumn这就是我正在尝试的:%curl-XPOST-H"Accept:text/xml"--data'[d29ya2Vk]'http://localhost:8080/test/row1/title不断收到HTTP415，不支持的媒体类型..知道我在那里遗漏了什么吗？ 最佳答案 您当前的curl选项指定您想
我正在尝试运行HBaseimportTSVhadoop作业以将数据从TSV文件加载到HBase。我正在使用以下代码。Configurationconfig=newConfiguration();Iteratoriter=config.iterator();while(iter.hasNext()){Objectobj=iter.next();System.out.println(obj);}Jobjob=newJob(config);job.setJarByClass(ImportTsv.class);job.setJobName("ImportTsv");job.getConfigu
我是HBase的初学者。我目前不确定是什么影响了HBase的性能。首先，我以独立模式运行Hbase。我用单机运行Mapreduce程序处理200万文本行，并将结果输出到存储在本地文件系统中的HBase表中。大约用了1小时40分钟。然后我改成了伪分布式模式。Htable文件然后存储在HDFS中。包括程序在内的所有其他内容保持不变。然后花了3个多小时!!我完全糊涂了。谁能告诉我为什么会这样？另一个问题，因为我在一台不是很强大的Linux机器上创建了5个虚拟机作为虚拟集群(8G内存。3GHz4核CPU)。当我一个月前运行Mapreduce程序时，我发现在单个主服务器或5个以上的从服务器上运行
如何从HBase获取数据？我有一个包含empId、name、startDate、endDate和其他列的表。现在我想从基于empId、startDate和endDate的HBase表中获取数据。在正常的SQL中，我可以使用:select*fromtableNamewhereempId=valanddate>=startDateanddate我如何在HBase中执行此操作，因为它将数据存储为键值对？关键是empId。 最佳答案 在HBaseshell中获取过滤行是很棘手的。由于shell是JRuby-based，因此您也可以在此处使用
我使用的是hbase0.94.0，我设置了三台机器，一台作为master，另外两台机器作为区域服务器，master也是namenode服务器。你知道hadoopnamenode是单个节点，所以我'我很怕单机失败，请问有什么好办法解决这个问题。提前致谢 最佳答案 这里有两个问题需要处理:HDFS的NameNode故障，HBase的master故障。对于HBase:YoucanemploymultipleHBasemasters.这些主人中只有一个是活跃的，其余的都是备份。一旦前一个主服务器发生故障，其中一个备份将担任主服务器的角色。对
