HBase – Hadoop Database，是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统所提供的分布式

在分析协处理器 Coprocessor 之前, 我们先来总结下客户端发起 RPC 请求, 最终到 HRegion 的过程在客户端操作表中的数据时，会先找到改行的HRegionLocation,然后练习HRegionServer，通过RPC. 调用HRegi

在hbase hmaster启动的时候，将hlog移动到split log文件夹下，并处理split log. regionserver从zk上抢split log任务，将split log读入到内存entry，由writer进程写到hdfs上。// we

CompactionChecker类 定时判断是否进行compact，// Queue a compaction. Will recognize if major is needed.+ " requests major compaction;

再次学习HBase实战和HBase权威指南时，对HBase了解又深了许多。本文列出一些值得关注的点。user表包含两个列族info activity，为此表预分区[1,3)[3,正无穷)，此时user表在HBase里的物理和逻辑存储结构如上图。执行写入时会

Generally there are three different ways of interacting with HBase from a MapReduce application. HBase can be used as data sourc

访问 获取zookeeper的host访问获得regionServer，有缓存时使用StoreFile读取数据Put 存储数据

Thrift有一个与具体编程语言无关IDL 语言，用来描述服务接口，以及数据交换的格式，存储在.thrift文件中。然后使用自带的编译器将thrift文件编译成cpp、python等语言的框架代码。Avro 提供了： * 丰富的数据结构。* 一个简约的、

Zookeeper的单机版安装很简单。主要是配置数据存储目录。修改配置zoo.cfg，下面属性为我们创建的Zookeeper的data目录。Hbase的角色也简单，服务端就是master，regionserver，Zookeeper，剩下的就是管理客户端或

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Big

最近因为项目原因，研究了Cassandra,Hbase等几个NoSQL数据库，最终决定采用HBase。在这里，我就向大家分享一下自己对HBase的理解。在说HBase之前，我想再唠叨几句。从系统架构的角度来说，互联网应用更加看重系统性能以及伸缩性，而传统企

Hbase是三维有序存储的，通过rowkey（行键），column key和TimeStamp（时间戳）这个三个维度可以对hbase中的数据进行快速定位。必须在设计上保证其唯一性，rowkey是按照字典顺序排序存储的，因此，设计rowkey的时候，要充分利

本篇是对HBase官方参考文档的大体翻译，介于本人英文水平实在有限，难免有纰漏之处。本篇不只是对官方文档的翻译，还加入了一些本人对HBase的理解。在翻译过程中，一些没有营养的废话，我就忽略了没有翻译。除去下载HBase，整个过程应该不超过十分钟。在HBa

两个可以直接通信的集群之间很容易拷贝数据从而迁移HBase数据。那么按照该表在HDFS中的文件夹数据，分批拷贝。那么更爽了，直接使用distcp对拷，是并行的。

2. 配置了regionservers和分布式，但是启动后只有一个regionserver，有人说是时间同步的问题，