MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce hbase scan 更多内容
  • 使用Scan读取HBase数据

    使用Scan读取HBase数据 功能简介 要从表中读取数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Scan对象,并针对查询条件设置Scan对象的参数值,为了提高查询效率,最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象

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  • 分布式Scan HBase表

    分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。

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  • 分布式Scan HBase表

    分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。

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  • 分布式Scan HBase表

    分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。

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  • 分布式Scan HBase表

    分布式Scan HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则,例如:setCaching。

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  • 使用Scan API读取HBase表数据

    Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")); // Set the cache size. scan.setCaching(1000);

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  • 使用Scan API读取HBase表数据

    Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")); // Set the cache size. scan.setCaching(1000);

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  • 使用Scan API读取HBase表数据

    Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")); // Set the cache size. scan.setCaching(1000);

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  • 提升HBase Put和Scan数据性能

    Put高负载场景下可以适当调大。 15 Scan相关参数 表2 Scan相关参数 参数 描述 默认值 hbase.client.scanner.timeout.period 客户端和RegionServer服务端参数,表示客户端执行scan的租约超时时间。建议设置为60000ms

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  • 使用Scan API读取HBase表数据

    Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")); // Set the cache size. scan.setCaching(1000);

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  • 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引

    使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引,HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具,该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下: 在表中预先存在大量数据的情况下,可能希望在某个列

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  • 使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引

    使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引,HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具,该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下: 在表中预先存在大量数据的情况下,可能希望在某个列

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  • 提升HBase Put和Scan性能综合调优

    在put高负载场景下可以适当调大。 15 Scan相关参数 表2 Scan相关参数 参数 描述 默认值 hbase.client.scanner.timeout.period 客户端和RegionServer端参数,表示客户端执行scan的租约超时时间。建议设置为60000ms的

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  • 检查HBase全局二级索引数据一致性

    --repair:索引数据修复选项,添加此参数,表示检查后进行修复。 -sc,--scan-caching(可选) :一致性检查/修复的MapReduce任务中scan caching大小。 父主题: 配置HBase全局二级索引提升查询效率

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  • Backward Index Scan

    Index Scan Backward Index Scan为反向索引扫描,可以通过反向扫描索引的方式消除排序,由于反向扫描与其他一些特性(例如: Index Condition Pushdown(ICP))不兼容,导致优化器选择Backward Index Scan后出现性能劣化的情况。

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  • 使用Scan读取数据

    使用Scan读取数据 功能介绍 要从表中读取数据,首先需要实例化该表对应的Table实例,然后创建一个Scan对象,并针对查询条件设置Scan对象的参数值,为了提高查询效率,最好指定StartRow和StopRow。查询结果的多行数据保存在ResultScanner对象中,每行数

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  • 基于二级索引查询HBase表数据

    getBytes()); Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filter); scanner = table.getScanner(scan); LOG .info("Scan indexed data

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  • 基于二级索引查询HBase表数据

    getBytes()); Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filter); scanner = table.getScanner(scan); LOG.info("Scan indexed data

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  • 基于二级索引查询HBase表数据

    getBytes()); Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filter); scanner = table.getScanner(scan); LOG.info("Scan indexed data

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  • 基于二级索引查询HBase表数据

    getBytes()); Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filter); scanner = table.getScanner(scan); LOG.info("Scan indexed data

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  • Scan方式的Hint

    Scan方式的Hint 功能描述 指明scan使用的方法,可以是tablescan、indexscan和indexonlyscan。 语法格式 1 [no] tablescan|indexscan|indexonlyscan(table [index]) 参数说明 no表示hint的scan方式不使用。

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