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HBase: Specify VERSIONS while creating table using Java API

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问题 I know we can do it from hbase shell in the following way: create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5} I could not find any corresponding option in HTableDesctiptor in the Java API. Any idea how to do this? 回答1: Max versions, and other ttl type settings, is specified per column family. So the max versions is on the HColumnDescriptor. 回答2: I leave here a sample code based on your example as reference. HTableDescriptor descriptor = new HTableDescriptor("t1"); HColumnDescriptor cd = new

HBase error: Not a host:port pair

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问题 Hi I am using hBase in fully distributed mode and i am trying to connect Hbase using a java code and create a table. I get an error. Its not connecting to hbase. I have checked all the processes they are running fine:- namenode, datanode, nodemanager, resource manager, hbase master, hbase regionservers, zookeeper. Error starting... getting config... 12/07/25 18:48:31 WARN hbase.HBaseConfiguration: instantiating HBaseConfiguration() is deprecated. Please use HBaseConfiguration#create() to

java.lang.RuntimeException: java.lang.UnsatisfiedLinkError: Could not locate stub library in jar file

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问题 I'm new at hbase. I installed Hadoop 2.3.0 and Hbase 0.98.3 with Java 1.7.0 on Ubuntu 14.04 LTS. When I run "./bin/hbase shell" command, this error occures: java.lang.RuntimeException: java.lang.UnsatisfiedLinkError: Could not locate stub library in jar file. Tried [jni/ı386-Linux/libjffi-1.0.so, /jni/ı386-Linux/libjffi-1.0.so] at com.kenai.jffi.Foreign$InValidInstanceHolder.getForeign(Foreign.java:90) at com.kenai.jffi.Foreign.getInstance(Foreign.java:95) at com.kenai.jffi.Library

Using Rowcounter in Hbase table

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问题 I am trying to calculate the no of rows in a Hbase table. Can do that with scannner but it is a bulky process.Want to use RowCounter to fetch the row number from Hbase table.Is there any way by which I can use that in Java Code. Is there any example or code snippet available. Directly using rowcounter is plain simple by using the command :- /hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter [TABLE_NAME] Please provide any code snippet to use the same in Java code. Thanks 回答1: You can find

HBase bulk load exeception

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问题 I'm able to generate HFiles using a Java program but whenever I try to import them into my HBase table I get the attached error. I get the same error when, instead of using my Java program, I use completebulkload. It would be a great help if someone could help me out here. I'm stuck on this for some days now and it's starting to get really frustrating. Kind regards, Pieterjan Exception: 12/12/14 17:46:23 WARN mapreduce.LoadIncrementalHFiles: Skipping non-directory hdfs://localhost:9000

Clojure and HBase: Iterate Lazily over a Scan

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问题 Lets say I want to print the output of an hbase table scan in clojure. (defmulti scan (fn [table & args] (map class args))) (defmethod scan [java.lang.String java.lang.String] [table start-key end-key] (let [scan (Scan. (Bytes/toBytes start-key) (Bytes/toBytes end-key))] (let [scanner (.getScanner table scan)] (doseq [result scanner] (prn (Bytes/toString (.getRow result)) (get-to-map result)))))) where get-to-map turns the result into a map. It could be run like this: (hbase.table/scan table

Clojure and HBase: Iterate Lazily over a Scan

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Hbase理论概念学习

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1、MapRedece从读取数据开始到将最终结果写入HDFS经过哪些步骤? 第一步:inputformat进行数据读读取,将数据发送给split 第二步:split 将数据进行切分,发送给RecordReader 第三步:RR将数据按照行再次切分,将切分好的数据组装成key(行首偏移量),value(每行的数据) 发送给map 第四步:map 进行自定义逻辑的书写,将数据传给Shuffle 第五步:Shuffle中的Partition 将数据key的哈希值与ReduceTask数量取余,余几就分到哪个区第六步:Shuffle中的Sort 将数据按照一定规则进行排序第七步:Shuffle中的Combine 将数据在map端先进行局部聚合,这样做的好处数节省了网络带宽的消耗,效率更高第八步:Shuffle中的Group 将数据相同的key变成一个key,将这个key的Value拼装成一个Value的list 第九步:Reduce 进行自定义计算逻辑的书写,将结果发送给OutputFormat 第十步:OutPutFormat 将结果数据输出保存到HDFS上 2、Hadoop 的组成部分有哪些模块？ HDFS 分布式文件存储系统管理者：NameNode 工作者：DataNode 辅助者：SecondayNameNode MapReduce 分布式离线计算框架 Yarn

HBase:项目之电信信号强度诊断介绍(第三阶段(离线数据整理))

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所需要的前端页面 Hbase项目资源前端页面文件过大网盘没有会员前端页面请私信联系我离线数据整理目标：将原始数据根据业务需求经过处理以后写入“结果表”中。课程计划: 业务SQL语句编写整理SQL语句生成结果表的结构及字段根据结果表所需的字段，在原始表中抽取该字段数据加工及入库创建索引数据整理目标：根据业务需求梳理出需要的SQL语句这里的结果表并非是经过计算的后的汇聚数据，而是经过处理后的明细数据。前端报表中所需要展示的数据为明细数据，这些明细数据会最终支撑前段的报表。这里的结果数据存储，我们使用Phenix技术。后续会详细介绍Phenix。本项目中使用到的原始数据表为6张数据表，分别是networkqualityinfo、app_traffic、cell_strength、data_connection、device、network。结果数据表同样为5张数据表，分别是tb_counts、NWQuality、Signal_Strength、app_traffic、DataConnection。原始表与结果表的对应关系如下来源： CSDN 作者：真情流露哦呦链接： https://blog.csdn.net/weixin_43563705/article/details/103801510

大数据开发必须掌握的五大核心技术

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大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。一、数据采集与预处理对于各种来源的数据，包括移动互联网数据、社交网络的数据等，这些结构化和非结构化的海量数据是零散的，也就是所谓的数据孤岛，此时的这些数据并没有什么意义，数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，对这些数据综合起来进行分析。数据采集包括文件日志的采集、数据库日志的采集、关系型数据库的接入和应用程序的接入等。在数据量比较小的时候，可以写个定时的脚本将日志写入存储系统，但随着数据量的增长，这些方法无法提供数据安全保障，并且运维困难，需要更强壮的解决方案。 Flume NG作为实时日志收集系统，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，对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方(比如文本，HDFS，Hbase等)。Flume NG采用的是三层架构：Agent层，Collector层和Store层，每一层均可水平拓展。其中Agent包含Source，Channel和 Sink，source用来消费(收集)数据源到channel组件中

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