hbase源碼閱讀
㈠ hbase實戰 hbase權威指南哪本好書
《HBase原理與實踐》、《HBase實戰》、《HBase權威指南》、《HBase企業應用開發實戰》、《HBase入門與實踐》。以上書籍都是與hbase相關的專業性書籍，作者由淺入深地介紹了hbase的技術與應用。
5、《HBase入門與實踐》：全書共分為3個部分。前兩個部分分別介紹了分布式系統和大規模數據處理的發展歷史；第三部分通過真實的應用和代碼示例以及支持這些實踐技巧的理論知識，進一步探索HBase的一些實用技術。
㈡ 我自己寫java代碼調用hbase的api來讀寫hbase 跟 寫maprece來讀寫hbase，哪個效率高高在哪裡
如果你自己用「調」api,來讀寫hbase的話，我覺得具體考慮的話是任務能否最終實現的問題了,畢竟maprece所做的工作很多，它自己的master，zookeeper，hbase的master之間的通信，計算任務的rece和mapping，細節太多，考慮到maprece通常處理的數據量，即便不考慮fault tolerant 都不一定能有效協調各個任務，更何況怎麼可能不考慮？...所以，自己用java來實現的話，也許是個不錯的學習過程，但是基本出不了東西，也就沒有實用的可能...
㈢ 伺服器端hbase改為1.2版本之後 客戶端查詢的hbase jar版本需要改嗎
近處理客戶端scan超問題記錄希望能夠幫助遇同問題同
問題錯誤堆棧面所示：
java.lang.RuntimeException:
org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerTimeoutException: 76745ms passed
since the last invocation, timeout is currently set to 60000
at
org.apache.hadoop.hbase.client.AbstractClientScanner$1.hasNext(AbstractClientScanner.java:97)
~[hbase-client-1.1.2.jar:1.1.2]
at
com.mogujie.fullmp.task.HBaseUtil.scanTable(HBaseUtil.java:109)
~[fullmp-indexbuildingcomponent-1.0-SNAPSHOT.jar:na]
at
com.mogujie.fullmp.task.HbaseScanner$Task.run(HbaseScanner.java:114)
[fullmp-indexbuildingcomponent-1.0-SNAPSHOT.jar:na]
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) [na:1.8.0_60]
業務報告超錯誤我按慣思路服務端進行排查包括更改表配置表數據進行major
compact操作等等經集群及表結構陣調整超錯誤仍存解決問題發點析源碼看看問題哪於決定閱
讀源碼找錯誤根節點
面異看錯誤現org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerTimeoutException進入源碼看看錯誤哪列印
客戶端ClientScanner類loadcache我找錯誤輸代碼片段所示：
面代碼lastNext前調用loadcache
系統間scannerTimeout用戶設置超間每進入loadcache函數候都前間與前兩者做比前
間於兩者則報Timeout錯誤啦錯誤原已經知道解決增scannerTimeoutscannerTimeout由hbase.client.scanner.timeout.period控制默認值60s我述配置增120s問題解決再發超錯誤
問題深入思考錯誤loadcache
作用服務端數據緩存本客戶端維護LinkedList類型變數cache用於緩存服務端region
拉數據客戶端scanner迭代調用next實際cache取數據直cache數據消費空重新調用
loadcache始新輪服務端拉取數據
㈣ 要成為一名大數據開發工程師必備哪些技能
首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
大數據
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
㈤ hbase 源碼 什麼語言開發的
是用java開發的，hbase包含兩個核心服務，一個是HMaster，一個是HRegionServer，在hbase部署的伺服器上調用jps命令能查看到這兩個進程。
㈥ spark運行HBASE讀數據代碼出現錯誤的問題，求解決方案
在你本機配置host了嗎？明顯沒識別hadoop1這個host
㈦ 《HBase權威指南5中文版》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源
《HBase權威指南5中文版》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接: https://pan..com/s/1akGkc0w946hLEfysNa9iVQ
簡介：探討了如何通過使用與HBase高度集成的Hadoop將HBase的可伸縮性變得簡單；把大型數據集分布到相對廉價的商業伺服器集群中；使用本地Java客戶端，或者通過提供了REST、Avro和Thrift應用編程介面的網關伺服器來訪問HBase；了解HBase架構的細節，包括存儲格式、預寫日誌、後台進程等；在HBase中集成MapRece框架；了解如何調節集群、設計模式、拷貝表、導入批量數據和刪除節點等。
㈧ hbase源代碼 純java開發的嗎
是的，純java開發的nosql
㈨ hbase 客戶端多少分鍾提交一次
最近處理了一個客戶端scan超時問題，記錄在此，希望能夠幫助到遇到同樣問題的同學。
問題的錯誤堆棧如下面所示：
java.lang.RuntimeException:
org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerTimeoutException: 76745ms passed
since the last invocation, timeout is currently set to 60000
at
org.apache.hadoop.hbase.client.AbstractClientScanner$1.hasNext(AbstractClientScanner.java:97)
~[hbase-client-1.1.2.jar:1.1.2]
at
com.mogujie.fullmp.task.HBaseUtil.scanTable(HBaseUtil.java:109)
~[fullmp-indexbuildingcomponent-1.0-SNAPSHOT.jar:na]
at
com.mogujie.fullmp.task.HbaseScanner$Task.run(HbaseScanner.java:114)
[fullmp-indexbuildingcomponent-1.0-SNAPSHOT.jar:na]
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745) [na:1.8.0_60]
業務方報告超時錯誤後，我們按慣常的思路對服務端進行了排查，包括對更改表配置，對表數據進行major
compact操作等等，但是，經過對集群及表結構的一陣調整之後，超時錯誤仍然存在。解決問題的最好出發點就是分析源碼，看看問題出在哪裡，於是決定閱
讀源碼，找到錯誤的根節點。
從上面的異常可以看出錯誤出現在org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerTimeoutException中，進入源碼看看這個錯誤在哪裡被列印。
在客戶端的ClientScanner類的loadcache方法，我們找到了錯誤輸出的地方，代碼片段如下所示：
在上面的代碼中，lastNext是前一次調用loadcache時的
系統時間，scannerTimeout是用戶設置的超時時間。每次進入loadcache函數的時候，都會將當前的時間與前兩者之和做對比，如果當前時
間大於了兩者之和，則會報出Timeout錯誤。好啦，錯誤的原因已經知道了，解決方法就是增大scannerTimeout。scannerTimeout是由hbase.client.scanner.timeout.period控制的，默認值是60s，我們將上述配置增大到120s之後，問題解決，不再發生超時錯誤。
這個問題深入思考一下，為什麼會有這么一個錯誤。loadcache的
作用是將服務端的數據緩存到本地，客戶端中維護一個LinkedList<Result>類型的變數cache用於緩存從服務端region
中拉下的數據。客戶端的scanner迭代時調用的next實際上是從這個cache中取的數據，直到cache中的數據被消費空，此時，會重新調用
loadcache開始新一輪從服務端拉取數據。
㈩ 簡單的HBase代碼
用的什麼資料庫服務工具啊。工具不一樣語句可能有點差別。