HBase是独立项目 虽然HBase一开始是作为Hadoop的子项目存在的，但现在它已经是apache顶级项目了. 在使用时，HBase也只是用作NoSql数据库，跟Hadoop的MapReduce没有必然联系。 不过，两者之间还是有很多相关的地方： 相关点 1.HBase数据的存储用的是Hadoop文件的API，实际的存储一般也是HDFS 2.HBase经常用作MapReduce的数据源或者目标输出 3.HBase的分布式架构模仿了Hadoop的风格，也是一主多从 4.HBase的配置文件名、配置项的名字也尽量与Hadoop一致。
摘自象书：
1. Column Family不能动态增减 2. 但在一个Column Family里面可以随时通过put等语句添加新列 待续。。。
摘自象书 Q: 为什么不直接用mysql? A: mysql无法自动分表分库，手动分又比较复杂 Q: 为什么不用Hive? A: Hive只适合批量的、比较慢的数据处理，不方便做单行的、立即响应的处理
无干货，仅供复制 选择与你的hadoop兼容的hbase版本 我的hadoop是1.0.4版本。经试验发现与hbase 0.90不兼容，后来改用hbase 0.94.2就可以了。 配置hbase <!– conf/hbase-site.xml –> <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://localhost:8020/hbase</value> <!–假定你的hdfs namenode也装在本机–> </property> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> </configuration> 启动hbase 引用 #start-hbase.sh #这里假定hdfs已经启动 查看web控制台验证启动是否成功 引用 http://localhost:60010 停止hbase 引用 #stop-hbase.sh 常见问题 如果在hbase日志里看到 引用 java.io.IOException: Call to localhost/127.0.0.1:8020 failed on local exception: java.io.EOFException 应该再去hdfs日志里看一下有没有相关的信息。比如 引用 2012-12-02 15:21:31,650 WARN org.apache.hadoop.ipc.Server: Incorrect header or version mismatch from …
使用fastjson往浏览器输出字符串时，应该在调用fastjson API时使用以下两个参数： 1. SerializerFeature.DisableCircularReferenceDetect 2. SerializerFeature.BrowserCompatible 如果不使用第1个参数且传入的对象中有小对象被引用两次（比如map中两个key共用一个value对象），就可能导致输出的json中出现$ref等字样 如果不使用第2个参数，则有可能出现浏览器兼容问题
这篇文章介绍如何用hive来分析一个网站访问日志文件。这里假定你已经安装好了一个跟hadoop集群（pseudo mode亦可)协作的hive，如果还没有，看 这里 建表 hive> create table coupon11_log (day string, time string, usernameid string, ip string, url string) row format serde ‘org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.RegexSerDe’ with serdeproperties( “input.regex” = “([^\\s]+)\\s+([^\\s]+)\\s+[^\\s]+\\s+[^\\s]+\\s+[^\\s]+\\s+[^\\s]+\\s+\-\\s+userNameId\-([^\\s]+)\\s+from\\s+IP\-([^\\s]+)\\s+invoked\\s+URL\-([^\\s]+).*” ); — 这个正则表达式就是访问日志的正则，一共5个括号，对应表里的5列 从HDFS载入数据文件到表中 hive> load data inpath ‘/user/coupon11log’ overwrite into table coupon11_log; –这里其实只会复制文件，不会解析它，所以这一步很快 select * from coupon11_log limit 10; — 小看一下装载进来的数据 试一个简单的统计查询 hive> select url, count(*) as …
无干货，仅供复制 注：这里假定机器上已经运行了一个pseudo mode的hadoop 1.下载、解压 2.把HIVE_INSTALL/bin 加入到path中 3.配置相关的hadoop信息 <!–HIVE_INSTALL/conf/hive-site.xml–> <configuration> <!–跟hadoop下的cores-site.xml一致–> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost/</value> </property> <!–跟hadoop下的mapret-site.xml一致–> <property> <name>mapred.job.tracker</name> <value>localhost:8021</value> </property> </configuration> 4. 在hadoop服务器上执行hive查询时需要用到hive的一个库，需要在hive里配置。 <!–HIVE_INSTALL/conf/hive-site.xml–> <property> <name>hive.aux.jars.path</name> <value>/home/kent/hive-contrib-0.9.0.jar</value> </property> 当然，要把这个库从本地复制到hdfs中， 引用 #hadoop fs -copyFromLocal /home/kent/dev/hadoop/hive-0.9.0/lib/hive-contrib-0.9.0.jar /home/kent/hive-contrib-0.9.0.jar 5. 最后试一下 # echo ‘X’ > /tmp/dummy.txt # hive > create table dummy (value string); –建一个表 > load data local inpath …
摘自 Hadoop In Action 1.NameNode和JobTracker可以分拆到两台机上 2.DataNode和TaskTracker有对应的关系，在每台机器上要成对出现 3.NameNode和JobTracker都是单点
摘自象书 1.Cloudera提供公有云和私有云 2.Aamzon有Elastic MapReduce服务 另外Apache有个项目Apache Whirr可以帮你在Amazon EC2上迅速搭建hadoop环境