Récemment, l’entreprise doit utiliser hbase pour stocker une grande quantité de données, et le manager nous a donné une leçon sur les connaissances pertinentes.
Environnement :
Système :
CentOS Linux version 7.5.1804 (Core)
Commander:
Version Java :
Version Java « 1.8.0_191 »
Environnement d’exécution Java(TM) SE (build 1.8.0_191-b12)
Java HotSpot(TM) Machine virtuelle serveur 64 bits (build 25.191-b12, mode mixte)
Commander:
Version Hadoop :
Hadoop 2.8.3
SubversionLa connexion hyperlientérée est visible.-r b3fe56402d908019d99af1f1f4fc65cb1d1436a2
Compilé par jdu le 2017-12-05T03:43Z
Compilé avec protoc 2.5.0
Source avec la somme de contrôle 9ff4856d824e983fa510d3f843e3f19d
Cette commande était exécutée via /home/itsvse/apache/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/hadoop-common-2.8.3.jar
Commander:
Version HBase :
2.1.1, rb60a92d6864ef27295027f5961cb46f9162d7637, ven 26 oct. 19:27:03 PDT 2018
Commande de coque hbase :
Le shell HBase peut être lancé à l’aide de la commande suivante
[root@master ~]# trouver / -nom « hbase »
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/docs/testapidocs/org/apache/hadoop/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/docs/testapidocs/org/apache/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/docs/testapidocs/src-html/org/apache/hadoop/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/docs/testapidocs/src-html/org/apache/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/docs/apidocs/org/apache/hadoop/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/docs/apidocs/org/apache/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/docs/apidocs/src-html/org/apache/hadoop/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/docs/apidocs/src-html/org/apache/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/bin/hbase
/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/lib/ruby/hbase [root@master ~]# cd /home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/bin/
[root@master conteneur]# ./coque hbase
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/itsvse/apache/hadoop-2.8.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/itsvse/apache/hbase-2.1.1/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindingspour une explication.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
Coque HBase
Utilisez « aide » pour obtenir la liste des commandes prises en charge.
Utilisez « sortir » pour quitter cette coquille interactive.
Pour référence, veuillez consulter :http://hbase.apache.org/2.0/book.html#shell
Version 2.1.1, rb60a92d6864ef27295027f5961cb46f9162d7637, ven 26 oct. 19:27:03 PDT 2018
Ça a pris 0,0050 seconde
hbase(main) :001:0>
hbase(main) :002:0*
hbase(main) :003:0* version
2.1.1, rb60a92d6864ef27295027f5961cb46f9162d7637, ven 26 oct. 19:27:03 PDT 2018
Ça a pris 0,0006 seconde
hbase(main) :004:0>
Introduction
Après le démarrage réussi de l’installation de Hadoop, exécutez la commande jps pour vérifier si le processus démarre avec succès, s’il est réussi (non testé).
[hadoop@master ~]$jps
Le masternode apparaîtra :
NameNode
JobTracker
NodeNomSecondaire
Le nœud slave1 apparaît :
DateNode
TaskTracker
slave2node apparaît :
DateNode
TaskTracker
La version HBase supportait la version Hadoop
S signifie support
X n’est pas pris en charge
NT signifie « pas de test »
Liens de référence :La connexion hyperlientérée est visible.
Voici quelques commandes de base de fonctionnement de HBase Shell :
| nom | Expressions de commande | | Voyez quelles tables existent | Liste | | Créez un tableau | créer « nom de table », « nom de colonne 1 », « nom de colonne 2 », « nom de colonne N » | | Ajouter un enregistrement | Mettez « nom de la table », « nom de la ligne », « nom de la colonne : », « valeur » | | Voir le dossier | Obtenez 'nom de table', 'nom de ligne' | | Voir le nombre total d’enregistrements dans le tableau | Compte « nom de la table » | | Supprimer l’enregistrement | Supprimer « Nom du tableau », « Nom de la ligne », « Nom de la colonne » | | Supprimer un tableau | La table doit être bloquée avant de pouvoir être supprimée, la première étape est de désactiver « nom de la table ». La deuxième étape consiste à supprimer « nom de la table ». | | Voir tous les dossiers | scanner « nom de table » | | Voir toutes les données dans une colonne donnée d’un tableau | scanne « nom de la table », ['nom de la colonne :'] | | Mettre à jour le dossier | Il s’agit de le réécrire et de le revenir en arrière |
Comprends
Hadoop Distributed File System (HDFS), HBase est un projet de stockage de données basé sur Hadoop, et Hive est utilisé pour l’analyse de données.
(Fin)
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Publié sur 27/12/2018 15:04:25
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Propriétaire|
Publié sur 28/12/2018 15:15:53
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Publié sur 06/01/2019 21:32:01
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