1.hbase特性有哪些
2.数据存储扫盲:hbase,码线cassandra,clickhouse,pg,neo4j...
3.如何在windows平台上用Eclipse调试运行HBase
4.apache atlas独立部署（hadoop、hive、码线kafka、码线hbase、码线solr、码线zookeeper）

hbase特性有哪些

       HBase的码线阿里健康买下了药品溯源码特性包括以下几个方面：

高性能的数据写入

       HBase具有非常强的数据写入性能。其基于LSM树结构，码线数据被随机地分布在整个集群的码线多个节点上，这使得数据写入时能够并行处理，码线大大提高了写入性能。码线同时，码线HBase支持大量的码线并发写入操作，使得它在大数据环境下表现优异。码线

灵活的码线网站群发 源码表结构设计

       HBase是一个非关系型的数据库，它的码线表结构非常灵活。每个表可以拥有多个列族，每个列族下的数据可以有不同的存储特性。这种灵活性使得HBase能够适应各种类型的数据存储需求，同时也方便了对数据的扩展和管理。

强大的可扩展性

       HBase是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS构建的，具有天然的分布式特性。通过增加节点的方式，HBase可以很容易地扩展其存储能力和处理能力。这使得HBase能够在处理海量数据的同时保持高性能。

快速的数据检索

       虽然HBase是一个面向列的数据库，但它的查询性能同样出色。HBase支持高效的rxtx源码生成范围查询和基于列属性的查询，可以快速定位到特定的数据行。同时，由于数据的分布式存储和处理，即使在大量数据中查询，也能保持较高的效率。

高可用性

       HBase支持集群部署，数据可以在多个节点上进行备份和复制。即使部分节点出现故障，也能保证数据的可用性和系统的稳定运行。这种高可用性使得HBase在大数据处理中非常可靠。而且由于其开放源代码的特性，任何开发者都可以对HBase进行开发和优化，使其更加适应各种应用场景的pykka源码解析需求。

数据存储扫盲:hbase,cassandra,clickhouse,pg,neo4j...

       本文分享了关于数据存储系统HBase、Cassandra、ClickHouse、PostgreSQL和Neo4j的基本知识，适合数据存储初学者参考。

       HBase

       作为列族数据库，HBase基于Hadoop HDFS，由Apache项目支持，Google和Bigtable的灵感之作。它使用JAVA实现，支持分布式、KV存储，可处理稀疏表和高并发写入。风起云涌源码SQL操作需配合Phoenix，强调CP一致性，且支持单行ACID。相关资源包括官方文档、中文教程和源码。

       Cassandra

       Cassandra是Apache项目，Facebook开发，适合大数据写入和实时查询，尤其在欺诈检测和位置服务领域。它采用Dynamo和Bigtable技术，无主架构，提供CQL查询，主副本设计。与HBase相比，Cassandra更偏向OLTP场景，且对写多读少的需求更友好。

       ClickHouse

       ClickHouse是列式关系型数据库，专为OLAP设计，由Yandex研发，支持SQL和高性能读取。它不提供ACID特性，但适合日志分析和时间序列数据。ClickHouse的数据结构和部署特点使其在特定场景下表现出色。

       PostgreSQL

       PostgreSQL作为行式RDBMS，对SQL标准支持好，支持索引和全文检索，可用于OLTP和OLAP。相比MySQL，提供更灵活的复制选项。索引结构丰富，适应多种查询需求。

       Neo4j

       Neo4j是图数据库，专长于存储和查询复杂的图数据，适合知识图谱和社交网络应用。它支持弱模式设计，但不支持碎片处理和复杂的图算法。

       在选择时，需要根据具体应用场景和性能需求来决定，比如HBase适合大量写入和简单查询，而ClickHouse则在分析性能上更胜一筹。

如何在windows平台上用Eclipse调试运行HBase

       ã€€ã€€æ“ä½œæ­¥éª¤å¦‚下：

       ã€€ã€€1.下载和安装cygwin；

       ã€€ã€€2.下载新的Zookeeper包和HBase包，这里ZooKeeper版本为3.3.1，HBase版本为0..4

       ã€€ã€€3.把利用它们的源码包在Eclipse下生成2个独立的Project,注意：zookeeper工程，要把那个conf目录加入到工程的src中去

       ã€€ã€€4.修改zookeeper工程下的conf目录中的zoo.cfg文件，例子如下：

       ã€€ã€€# The number of milliseconds of each tick

       ã€€ã€€tickTime=

       ã€€ã€€# the directory where the snapshot is stored.

       ã€€ã€€dataDir=D:/zookeeper-3.3.1/data

       ã€€ã€€# the port at which the clients will connect

       ã€€ã€€clientPort=

       ã€€ã€€å°±æ˜¯ç»™zookeeper指定文件存放的地方以及端口

       ã€€ã€€5.启动zookeeper

       ã€€ã€€åœ¨Eclipse中新建一个Run config，main class为：org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain

       ã€€ã€€å¯åŠ¨çš„程序参数为：D:/workspace/zookeeper3.3.1/conf/zoo.cfg

       ã€€ã€€å¯åŠ¨çš„虚拟机参数为：

       ã€€ã€€-Dzookeeper.log.dir=D:/workspace/zookeeper3.3.1/log

       ã€€ã€€-Dzookeeper.root.logger=INFO,CONSOLE

       ã€€ã€€å¦‚图所示：

       ã€€ã€€å¥½äº†ï¼Œè¿™æ ·å°±å¯ä»¥åœ¨Eclipse中把ZooKeeper启动起来了。

       ã€€ã€€6.修改HBase project中的一个类

       ã€€ã€€org.apache.hadoop.hbase.LocalHBaseCluster

       ã€€ã€€æ‰¾åˆ°å®ƒçš„main函数，把main函数改成下

       ã€€ã€€public static void main(String[] args) throws IOException {

       ã€€ã€€HBaseConfiguration conf = new HBaseConfiguration();

       ã€€ã€€conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");

       ã€€ã€€conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "");

       ã€€ã€€LocalHBaseCluster cluster = new LocalHBaseCluster(conf,1);

       ã€€ã€€cluster.startup();

       ã€€ã€€}　　

       ã€€ã€€æ³¨æ„è¡Œï¼šLocalHBaseCluster cluster = new LocalHBaseCluster(conf,1); 构造函数中的1是代表Region server的个数，在这里只想起一个region server.

       ã€€ã€€7.修改HBase的配置文件

       ã€€ã€€åœ¨HBase project下的src中可以看到hbase-default.xml和hbase-site.xml两个文件，改哪个都可以。直接在hbase-default.xml改的，重要的是下面3个属性hbase.rootdir，hbase.cluster.distributed，hbase.tmp.dir，

       ã€€ã€€æŠŠhbase.rootdir，hbase.tmp.dir都指向了本地的目录，当然可以根据自己的需要调整,当然格式一定一样写。

       ã€€ã€€<property>

       ã€€ã€€<name>hbase.rootdir</name>

       ã€€ã€€<value>file:///D:/hbase-0..3/data </value>

       ã€€ã€€<description>The directory shared by region servers.

       ã€€ã€€Should be fully-qualified to include the filesystem to use.

       ã€€ã€€E.g: hdfs://NAMENODE_SERVER:PORT/HBASE_ROOTDIR

       ã€€ã€€</description>

       ã€€ã€€</property>

       ã€€ã€€<property>

       ã€€ã€€<name>hbase.cluster.distributed</name>

       ã€€ã€€<value>false </value>

       ã€€ã€€<description>The mode the cluster will be in. Possible values are

       ã€€ã€€false: standalone and pseudo-distributed setups with managed Zookeeper

       ã€€ã€€true: fully-distributed with unmanaged Zookeeper Quorum (see hbase-env.sh)

       ã€€ã€€</description>

       ã€€ã€€</property>

       ã€€ã€€<property>

       ã€€ã€€<name>hbase.tmp.dir</name>

       ã€€ã€€<value>D:/hbase-0..3/tmp </value>

       ã€€ã€€<description>Temporary directory on the local filesystem.</description>

       ã€€ã€€</property>

       ã€€ã€€<property>　　

       ã€€ã€€8.启动HBase，直接run org.apache.hadoop.hbase.LocalHBaseCluster就可以，run config不需要没有什么别的配置。当然就也可以debug了。

apache atlas独立部署（hadoop、hive、kafka、hbase、solr、zookeeper）

       在CentOS 7虚拟机（IP: ...）上部署Apache Atlas，独立运行时需要以下步骤：

       Apache Atlas 独立部署（集成Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr、Zookeeper）

       **前提环境**：Java 1.8、Hadoop-2.7.4、JDBC驱动、Zookeeper（用于Atlas的HBase和Solr）

       一、Hadoop 安装

       设置主机名为 master

       关闭防火墙

       设置免密码登录

       解压Hadoop-2.7.4

       安装JDK

       查看Hadoop版本

       配置Hadoop环境

       格式化HDFS（确保路径存在）

       设置环境变量

       生成SSH密钥并配置免密码登录

       启动Hadoop服务

       访问Hadoop集群

       二、Hive 安装

       解压Hive

       配置环境变量

       验证Hive版本

       复制MySQL驱动至hive/lib

       创建MySQL数据库并执行命令

       执行Hive命令

       检查已创建的数据库

       三、Kafka 伪分布式安装

       安装并启动Kafka

       测试Kafka（使用kafka-console-producer.sh与kafka-console-consumer.sh）

       配置多个Kafka server属性文件

       四、HBase 安装与配置

       解压HBase

       配置环境变量

       修改配置文件

       启动HBase

       访问HBase界面

       解决配置问题（如JDK版本兼容、ZooKeeper集成）

       五、Solr 集群安装

       解压Solr

       启动并测试Solr

       配置ZooKeeper与SOLR_PORT

       创建Solr collection

       六、Apache Atlas 独立部署

       编译Apache Atlas源码，选择独立部署版本

       不使用内置的HBase和Solr

       编译完成后，使用集成的Solr到Apache Atlas

       修改配置文件以指向正确的存储位置

       七、Apache Atlas 独立部署问题解决

       确保HBase配置文件位置正确

       解决启动时的JanusGraph和HBase异常

       确保Solr集群配置正确

       部署完成后，Apache Atlas将独立运行，与Hadoop、Hive、Kafka、HBase、Solr和Zookeeper集成，提供数据湖和元数据管理功能。