HBase
 sql >> Baza danych >  >> NoSQL >> HBase

Przykładowa tabela HBase

Stwórzmy prostą tabelę HBase od podstaw!

Istnieje wiele sposobów tworzenia tabeli HBase i wypełniania jej:ładowanie zbiorcze, powłoka hbase, gałąź z HBaseStorageHandler itp.
Tutaj użyjemy klasy ImportTsv, która ma na celu przeanalizowanie pliku .tsv w celu wstawienia go do istniejąca tabela HBase.

Najpierw zbierzmy trochę danych!

Pobierz plik access.tsv na dowolny komputer w klastrze:jest to spakowany plik 2 GB z przykładowymi danymi rozdzielonymi tabulatorami, zawierający kolumny klucz wiersza, datę, adres URL i kod http, i umieść go w HDFS.

[root@sandbox ~]# gunzip access.tsv.gz
[root@sandbox ~]# hdfs dfs -copyFromLocal ./access.tsv /tmp/

Teraz musimy utworzyć tabelę w powłoce HBase; będzie zawierać tylko jedną ColumnFamily dla tego przykładu

[root@sandbox ~]# hbase shell
hbase(main):001:0> create 'access_demo','cf1'
0 row(s) in 14.2610 seconds

I rozpocznij import z klasą ad hoc, wybierz kolumny (nie zapomnij o HBASE_ROW_KEY która może być dowolną kolumną, stąd jest tutaj pierwsza).
Składnia to hbase JAVA_CLASS -DPARAMETERS TABLE_NAME FILE

Zauważ, że możesz określić separator tsv „-Dimporttsv.separator=” i oczywiście możesz dodać różne rodziny kolumn cf1:field1,cf1:field2,cf2:field3,cf2:field4

[root@sandbox ~]# hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf1:date,cf1:refer-url,cf1:http-code access_demo /tmp/access.tsv

2015-05-21 19:55:38,144 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1432235700898_0002 running in uber mode : false
2015-05-21 19:55:38,151 INFO [main] mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
2015-05-21 19:56:00,718 INFO [main] mapreduce.Job: map 7% reduce 0%
2015-05-21 19:56:03,742 INFO [main] mapreduce.Job: map 21% reduce 0%
2015-05-21 19:56:06,785 INFO [main] mapreduce.Job: map 65% reduce 0%
2015-05-21 19:56:10,846 INFO [main] mapreduce.Job: map 95% reduce 0%
2015-05-21 19:56:11,855 INFO [main] mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
2015-05-21 19:56:13,948 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1432235700898_0002 completed successfully

Sprawdźmy:

[root@sandbox ~]# hbase shell
hbase(main):001:0> list
TABLE
access_demo
iemployee
sales_data
3 row(s) in 9.7180 seconds

=> ["access_demo", "iemployee", "sales_data"]
hbase(main):002:0> scan 'access_demo'
ROW COLUMN+CELL
# rowkey column=cf1:date, timestamp=1432238079103, value=date
# rowkey column=cf1:http-code, timestamp=1432238079103, value=http-code
# rowkey column=cf1:refer-url, timestamp=1432238079103, value=refer-url
74.201.80.25/san-rafael-ca/events/sho column=cf1:date, timestamp=1432238079103, value=2008-01-25 16:20:50
w/80343522-eckhart-tolle
74.201.80.25/san-rafael-ca/events/sho column=cf1:http-code, timestamp=1432238079103, value=200
w/80343522-eckhart-tolle
74.201.80.25/san-rafael-ca/events/sho column=cf1:refer-url, timestamp=1432238079103, value=www.google.com/search
w/80343522-eckhart-tolle
calendar.boston.com/ column=cf1:date, timestamp=1432238079103, value=2008-01-25 19:35:50
calendar.boston.com/ column=cf1:http-code, timestamp=1432238079103, value=200

To jest to!


  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. Apache HBase Co robić i czego nie robić

  2. Budowanie skalowalnego procesu przy użyciu NiFi, Kafka i HBase na CDP

  3. 6 najlepszych technik optymalizacji pracy MapReduce

  4. Ograniczenia Hadoop, sposoby rozwiązania wad Hadoop

  5. Jak wdrożyć modele ML do produkcji