hbase默认命名空间-hbase的默认管理器(2-14-87)

HBase本文目录一览：

• 1、两台服务器手动部署大数据平台
• 2、hbase有哪些可视化工具,图形界面管理工具
• 3、zookeeper是要安装在哪个目录
• 4、hbase模式运行包括
• 5、HBase配置文件详解(一)
• 6、以下哪些场景比较适合hbase

两台服务器手动部署大数据平台

在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。

rsync可以增量的传输新增加的文件，也可以更新两台主机不同内容的文件（只传输差异部分）。具体的操作方式是这样，先确定好转移网站的时间，先在前一天，执行一次rsync，将数据全部传输至新服务器，这期间是不需要关闭网站的。

这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。 不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。 最好实时监控数据块的传输。

你可以在自己熟悉的开发环境之内创建、构建并部署大数据服务。 建模：Apache Hadoop或Hadoop发行版本为Hadoop集群提供了基础设施。然而，你仍然要写一大堆很复杂的代码来构建自己的MapReduce程序。

这种部署方式都需要一个前端代理服务器，前端代理有很多是用squid或者nginx做的，超有钱的会用netscaler。

可以的，两台服务器同样的部署方法，域名就行一下智能解析 到两台服务器的IP上。

hbase有哪些可视化工具,图形界面管理工具

对于HBase数据库，常见的可视化界面有： HBase Shell：HBase自带的命令行工具，可以进行数据的增删改查、表的创建和删除等操作。

可以对HBase进行性能监视的软件有：ApacheHBasePerformanceMonitoring、HBaseThrift2ServerMetrics、HBaseGrafanaDashboard。

需要先将HBase数据库中的结构抽象为概念模型，然后将概念模型绘制为实体关系图。在ERMaster等工具中，可以利用表、列族、列等元素构建概念模型，然后将概念模型转化为实体关系模型图，方便用户进行可视化展示。

zookeeper是要安装在哪个目录

1、ZooKeeper 服务器包含在单个 JAR 文件中，安装此服务需要用户创建一个配置文档，并对其进行设置。

2、创建dataDir参数指定的目录（这里指的是“ /home/hadooptest/zookeeper-3/zookeeperdir/zookeeper-data”），并在目录下创建文件，命名为“myid”。编辑“myid”文件，并在对应的IP的机器上输入对应的编号。

3、进入官网 http：// ，选择镜像 然后就完成安装操作了 启动前，需要添加一个zoo.cfg的配置文件，在Windows环境下，直接双击zkServer.cmd即可。

4、在dataDir目录下创建myid并设置编号 A代表第几号服务器、B代表服务IP地址、C是服务器与集群Leader服务器交互数据的端口、D是万一集群的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举。

5、安装好zookeeper，并成功在安装目录下面创建了data文件夹。在zookeeper下面创建zoo.cfg文件，目录下还有一个zoo_sample.cfg的配置文件，也可以改名称直接使用。

hbase模式运行包括

1、双机模式。HBase配置模式包括三种，单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式，并不包括双机模式。

2、表、行、列族、列限定符、单元、时间版本。根据查询51cto博客信息显示，hbase模式里的逻辑实体有：表（table）：HBase用表来组织数据，表名是字符串（String），由可以在文件系统路径里使用的字符组成。

3、整数类型（Integer）：HBase中支持的整数类型包括byte、short、int和long等。浮点数类型（Float）：HBase支持的浮点数类型包括float和double等。布尔类型（Boolean）：HBase支持的布尔类型只有true和false两个取值。

4、LSM-Tree是一种支持高写入吞吐量的数据结构，它把数据分成多个层，每层采用不同的策略来管理数据，包括内存中的缓存、写入磁盘的SSTable、和合并SSTable的操作。

5、Hadoop的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System），Mapreduce和Hbase，他们分别是Google云计算核心技术GFS，Mapreduce和Bigtable的开源实现。Hadoop集群有三种运行模式，分别为单机模式，伪分布式模式和完全分布式模式。

6、它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。HBase针对半结构化数据，是一个多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。

HBase配置文件详解(一)

1、HBase使用与Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于 conf/ 目录中，需要保持群集中每个节点的同步。在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。

2、addSbtPlugin（com.eed3si9n % sbt-assembly % 0.10）配置assembly的参数 参数在项目根目录下新建assembly.sbt。

3、首先，我们可以根据HBase的业务特点，即读多写少还是写多读少来分配读写的比例：HBase 中的相关配置如下：该值在HBase中默认为0，代表读写资源不分离。

4、HBase熔断切换的简单示例如下：如果想要更深入地理解主备熔断切换的设计理念，那么，需要优先理解一下滚动窗口计数，以及阈值判断相关的一些内容。

以下哪些场景比较适合hbase

用户画像 比如大型的视频网站，电商平台产生的用户点击行为、浏览行为等等存储在HBase中为后续的智能推荐做数据支撑。

数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

主要关注的是对数据的统计等方面。适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。Hive query就是MapReduce jobs可以从5分钟到数小时不止，HBase是非常高效的，肯定比Hive高效的多。

Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。

对于hbase当前noSql数据库的一种，最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储，由于是key-value型数据库，可以再扩展到各种key- value应用场景，如日志信息的存储，对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等。