网上已经有很多关于这方面的资料，但是我在使用过程中也遇见了不少问题 1. sqoop 的环境我没有自己搭建  直接用的公司的 2. oracle 小白怕把公司环境弄坏了，自己用容器搭建了一个 docker pull docker.io/wnameless/oracle-xe-11g docker run -d -p 2022:22 -p 1521:1521 -p 8080:8080 --name

Hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。 　　它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 　　与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断

本篇要评测的NoSQL产品是HBase，和其他简单的Key-Value结构不同，HBase主要面向处理海量数据的应用，可以认为是 Google BigTable的一个开源版本。由于Facebook使用HBase来存储消息内容和大数据量的实时分析而使得这一产品备受关注。 　　一、HBase简介 　　HBase是用Java开发的，是一个开源的、分布式的、面向列的数据库，其存储的每个值都有一个时间戳，可

  在做一个关于数据库的PPT时，画了一个图，群里的哥们提出HBase不应该画在key-value这一类中，搜索了相关资料，将它分到列式存储中。下面是搜到的一篇不错的文章，和大家分享下。 一、Hbase简介 started by chad walters and jim 2006.11 G release paper on BigTable 2007.2 inital Hbase prototyp

（1）数据规模 Bigtable类数据库系统（HBase,Cassandra等）是为了解决海量数据规模的存储需要设计的。这里说的海量数据规模指的是单个表存储的数据量是在TB或者PB规模，单个表是由千亿行*千亿列这样的规模组成的。提到这个数据规模的问题，不得不说的就是现在在NoSQL市场中，最火的四种NoSQL系统依次是Mongodb,Redis,Cassandra,HBase。我们知道Cassan

为什么使用NoSQL以及NoSQL和SQL的对比 http://www.infoq.com/cn/news/2011/01/nosql-why/ MongoDB源码概述——内存管理和存储引擎 http://www.cnblogs.com/Creator/archive/2012/11/04/2754110.html 八天学会mongodb  http://tech.it168.com/a2012/

涵盖mongodb，hbase，redis http://download.csdn.net/detail/xfei365/6804901

NoSQL数据库市场如火如荼，数据库产品不断涌现诞生，为互联网技术注入新的血液，同时也加大了对从事互联网行业的IT人士的技能要求，“士别三日当刮目相待”啊。 那么对于NoSQL工作趋势是怎么样的呢？ 下面针对Cassandra, Redis, Couchbase , SimpleDB, CouchDB, MongoDB, HBase, 和 Riak数据库进行分析统计。 来自Indeed统计数据如图

1、MongoDB 介绍 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。主要解决的是海量数据的访问效率问题，为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。当数据量达到50GB以上的时候，MongoDB的数据库访问速度是MySQL的10倍以上。MongoDB的并发读写效率不是特别出色，根据官方提供的性能测试表明，大约每秒可以处理0.5万~1.5万次读写请求。MongoDB还自带

 （原文地址： http://www.voidcn.com/cata/500599，转载麻烦带上原文地址。hadoop hive hbase mahout storm spark kafka flume,等连载中，做个爱分享的人 ） Hbase 是在hadoop上的一个分布式的NOSQL数据库。 Row Key Timestamp Column Family 　　 1 　　 　　 r1 t3

  （原文地址：http://www.voidcn.com/cata/500599，转载麻烦带上原文地址。hadoop hive hbase mahout storm spark kafka flume,等连载中，做个爱分享的人） HBase,可以使用shell界面管理数据，也提供java api 来操作Hbase上的表的数据。所有Column均以二进制格式存储，所以在api中要不断的类型转换

  （原文地址：http://www.voidcn.com/cata/500599，转载麻烦带上原文地址。hadoop hive hbase mahout storm spark kafka flume,等连载中，做个爱分享的人）  1 那么问题来了  ???? 1：如果有一大票数据比如1000万条，或者批量的 插入HBase的表中，HBase提供的java API 中的PUT方法，一条接

 （原文地址：http://www.voidcn.com/cata/500599，转载麻烦带上原文地址。hadoop hive hbase mahout storm spark kafka flume,等连载中，做个爱分享的人） 1 那么问题又来了  ???? 1：如果要对HBase的User表，做一些sum，orderby等常用的聚合怎么搞。1：如果javaapi 全部读出来，表太大时显然这

最近闲来无事就想梳理下自己了解的nosql的知识和所知道的一些nosql数据库。一来是加深自己对nosql的理解；二来是将自己所掌握的知识整理下，使其更有条理。 因此，我就开始做这件事了，因为自己也就是了解些HBase，redis，Cassandra，mongoDB等这些最常见的nosql数据库，起初还以为就跟关系型数据库一样就那常用的几种呢，然后就开始从网上找些相关的资料，搜罗资料中所有自己不知

在我对大规模数据存储解决方案的研究之后，我几乎降落在Cassandra。但它一般说Hbase是更好的解决方案，用于大规模数据处理和分析。 虽然两者是相同的键/值存储，并且都可以运行(最近的Cassandra)Hadoop层，然后什么使得Hadoop在大数据上需要处理/分析时成为更好的候选者。 我也发现了两个很好的细节 http://ria101.wordpress.com/2010/02/24/h

首先来回答一个问题：为什么在磁盘中要使用b+树来进行文件存储呢？ 原因还是因为树的高度低得缘故，磁盘本身是一个顺序读写快，随机读写慢的系统，那么如果想高效的从磁盘中找到数据，势必需要满足一个最重要的条件：减少寻道次数。 我们以平衡树为例进行对比，就会发现问题所在了： 先上个图   这是个平衡树，可以看到基本上一个元素下只有两个子叶节点     抽象的来看，树想要达成有效查找，势必需要维持如下一种结

有人知道如何扫描记录基于一些扫描过滤器，例如： column：something =“somevalue” 有点像this，但是从HBase shell？ 尝试这个。这是一种丑陋，但它适用于我。 import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumn

HBase是否有任何类似SQL LIMIT查询的命令？ 我可以通过setStart和setEnd来执行，但是我不想迭代所有的行。 从HBase shell可以使用LIMIT： hbase> scan 'test-table', {'LIMIT' => 5} 从Java API可以使用Scan.setMaxResultSize(N)或scan.setMaxResultsPerColumnFamily

我有一个可以并行化的解决方案,但我(还)没有使用hadoop / nosql的经验,而且我不确定哪种解决方案最适合我的需求.从理论上讲,如果我有无限的CPU,我的结果应该立即返回.所以,任何帮助将不胜感激.谢谢！ 这就是我所拥有的： > 1000s的数据集 >数据集键： >所有数据集都具有相同的键 > 100万把钥匙(后来可能是10或2000万) >数据集列： >每个数据集具有相同的列 > 10到

我有一个HBase表,我正在写行行键,如： <prefix>~1 <prefix>~2 <prefix>~3 ... <prefix>~9 <prefix>~10 HBase shell上的扫描给出了一个输出： <prefix>~1 <prefix>~10 <prefix>~2 <prefix>~3 ... <prefix>~9 应该如何设计行键,以便带有<前缀>〜10键的行最后？我正在寻找一些推