A.3实验三:熟悉常用的HBase操作 本实验对应第5章的内容。 A.3.1 实验目的 (1)理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。(2）熟练使用HBase操作常用的 Shell命令。(3）熟悉HBase操作常用的 Java API。 A.3.2 实验平台 （1）操作系统:Linux。 (2）Hadoop 版本:2.7.1或以上版本。（3）HBase版本:1.1.2或以上版本。(4） JDK 版本:1.7或以上版本。(5） Java IDE:Eclipse。

├─01_讲义 │ Day15[Hbase 基本使用及存储设计].pdf │ ├─02_视频 │ Day1501_Hbase的介绍及其发展.mp4 │ Day1502_Hbase中的特殊概念.mp4 │ Day1503_Hbase与MYSQL的存储比较.mp4 │ Day1504_Hbase部署环境准备.mp4 │ Day1505_Hbase伪分布式配置文件的修改.mp4 │ Day1506_Hbase伪分布式的启动及hbase命令的使用.mp4 │ Day1507_Hbase shell中namespace的常用操作.mp4 │ Day1508_Hbase shell中表的DDL操作.mp4 │ Day1509_Hbase shell中表的DML操作（一）.mp4 │ Day1510_Hbase shell中表的DML操作（二）.mp4 │ Day1511_Hbase的物理模型.mp4 │ Day1512_Hbase的存储模型.mp4

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大数据 Hbase的学习个人总结文档，主要讲述了，Hbase的基础知识

4.1 概述 4.2 HBase访问接口 4.3 HBase数据模型 4.4 HBase的实现原理 4.5 HBase运行机制 4.6 HBase应用方案 4.7 HBase编程实践

HBASE考题

hbase-1.2.10版本，用于大数据学习的应用

《大数据HBase——Java API深度解析》 在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。本资料主要围绕HBase的Java API进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。 HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。 在Java API层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。例如： ```java HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable")); desc.addFamily(new HColumnDescriptor("cf")); // 创建一个名为"cf"的列族 ``` 插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中： ```java Put put = new Put(Bytes.toBytes("rowKey")); put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("qualifier"), Bytes.toBytes("value")); htable.put(put); ``` 查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值： ```java Get get = new Get(Bytes.toBytes("rowKey")); get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("qualifier")); Result result = htable.get(get); ``` HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。 ```java Scan scan = new Scan(); scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf")); ResultScanner scanner = htable.getScanner(scan); for (Result res : scanner) { // 处理结果 } ``` 此外，HBase的Java API也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。 在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。例如，合理设置region的大小，避免热点问题；使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。 总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其Java API提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

博客《分布式数据库HBase实践指南》案例代码，对Java技术感兴趣的朋友可以关注一下我，我在csdn为您准备了很多Java干货。