HBase 1.4.4 二进制发行包，用于在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上部署 HBase。HBase 提供对大数据的随机、实时读写访问。部署 HBase 1.4.4 需要预先安装和配置 Hadoop 集群，建议使用 Hadoop 2.x 版本。 HBase 基于 Java 开发，需安装 JDK 1.8 或更高版本。

作为 HBase 领域的奠基性读物，本书为读者深入理解和应用 HBase 提供了全面的指导。

Phoenix Squirrel客户端提供了一种便捷的方式来使用SQL查询HBase。将指导您完成Squirrel的安装步骤，帮助您快速上手。

HBase 是一个构建在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）之上的开源、分布式、版本化的 NoSQL 数据库。它专为存储海量稀疏数据而设计，并提供低延迟的随机读写访问。 数据模型 HBase 使用多维、稀疏的映射表来存储数据，其中行键、列族、列限定符和时间戳共同构成数据的唯一标识。 行键 (Row Key): 用于标识表中的每一行数据，并作为数据排序和访问的依据。 列族 (Column Family): 将相关的列组织在一起，每个列族拥有相同的存储属性。 列限定符 (Column Qualifier): 用于标识列族中的特定列。 时间戳 (Timestamp): 标识数据的不同版本。 架构和组件 HBase 采用主从架构，主要组件包括： HMaster: 负责管理和监控 HBase 集群，包括表和区域的分配、负载均衡等。 RegionServer: 负责管理和存储数据，每个 RegionServer 负责一个或多个区域（Region）。 ZooKeeper: 提供分布式协调服务，用于维护 HBase 集群的元数据信息。 HDFS: 作为 HBase 的底层存储系统，用于持久化存储数据。 应用场景 HBase 适用于需要存储和处理海量数据的应用场景，例如： 实时数据分析: 存储和分析来自传感器、日志文件和社交媒体等来源的实时数据流。 内容存储: 存储大型文件、图像、视频和其他非结构化数据。 时间序列数据: 存储和查询随时间变化的数据，例如股票价格、气象数据等。 优势 可扩展性: HBase 可以在廉价的商用硬件上水平扩展，以处理不断增长的数据量。 高可用性: HBase 通过数据复制和故障转移机制提供高可用性。 低延迟: HBase 支持毫秒级的随机读写访问，适用于对延迟敏感的应用。 结论 HBase 是一个功能强大的 NoSQL 数据库，适用于需要高性能、可扩展性和低延迟数据访问的应用。其灵活的数据模型和丰富的功能使其成为存储和处理海量数据的理想选择。

在使用 Sqoop 将 MySQL 数据导入 HBase 2.1.6 时，可能会遇到一些错误。将列举常见的错误类型并提供相应的解决方案。 1. 依赖冲突错误: 问题描述: 由于版本不兼容，Sqoop 导入过程中可能出现依赖冲突。 解决方案: 确保使用的 Sqoop 版本与 Hadoop 和 HBase 版本兼容。 检查 sqoop-env.sh 文件中 Hadoop 和 HBase 的环境变量配置是否正确。 使用 --skip-dist-cache 参数跳过 Sqoop 的本地依赖库，强制使用集群上的库。 2. 数据类型映射错误: 问题描述: MySQL 数据类型与 HBase 数据类型不匹配，导致数据导入失败。 解决方案: 使用 --map-column-java 参数显式指定 MySQL 列与 HBase 列的 Java 数据类型映射关系。 创建自定义的 Sqoop InputFormat 类，实现特定数据类型的转换逻辑。 3. 连接问题: 问题描述: 无法连接 MySQL 或 HBase 数据库，导致数据导入失败。 解决方案: 确保 MySQL 和 HBase 服务正常运行。 检查网络连接是否正常，防火墙配置是否正确。 验证连接参数（例如主机名、端口号、用户名、密码）是否正确。 4. 表不存在错误: 问题描述: 指定的 MySQL 表或 HBase 表不存在。 解决方案: 确认表名是否拼写正确。 检查表是否存在于指定的数据库中。 5. 其他错误: 问题描述: 除上述错误外，还可能遇到其他错误，例如权限错误、内存不足错误等。 解决方案: 查看 Sqoop 日志文件，获取详细的错误信息。 根据错误信息，进行相应的故障排除。 总结 介绍了在使用 Sqoop 将 MySQL 数据导入 HBase 2.1.6 时可能遇到的常见错误以及相应的解决方案。希望这些信息能够帮助您解决问题，顺利完成数据导入任务。

HBase 1.2.7 二进制版本 (hbase-1.2.7-bin.tar.gz) 可供下载。

探讨将关系型数据库中的数据迁移至 HBase 的两种主要策略： 1. 离线迁移: 适用于数据量较大、对实时性要求不高的场景。 通常采用批处理工具（如 Sqoop、DataX）将数据从关系型数据库导出，然后导入 HBase。 需要考虑数据一致性、迁移效率和 HBase 表设计等问题。 2. 实时迁移: 适用于对数据实时性要求较高的场景，例如实时报表、监控系统等。 可以采用基于数据库日志的变更数据捕获 (CDC) 技术，将关系型数据库的增删改操作实时同步到 HBase。 需要选择合适的 CDC 工具和消息队列，并保证数据的一致性和顺序性。 选择合适的迁移策略需要根据具体的业务需求、数据量、实时性要求等因素进行综合考虑。

这份笔记帮助初学者快速了解 HBase 的基本概念和操作。如果您已经对 HBase 有一定的了解，或希望进行深入学习，这份笔记可能无法满足您的需求。

HBase以其基于RowKey字典排序和Region分片的全局分布式索引机制而著称，但这同时也限制了其查询能力。为了突破RowKey单一检索方式的局限，实现类似SQL的快速检索，二级索引方案应运而生。 Solr作为一个高性能、可扩展的全文搜索服务器，为HBase提供了构建二级索引的有效途径。其基于Lucene的架构，结合SolrCloud的分布式扩展能力，能够高效处理海量数据。 Key-Value Store Indexer作为HBase与Solr之间的桥梁，例如Lily HBase NRT Indexer，能够实时地将HBase的列数据同步至Solr，从而构建索引。这种方式在不影响HBase写入性能的同时，实现了灵活、高效的数据检索。

深入探讨利用Solr提升HBase检索效率的策略。HBase作为一种高效的NoSQL数据库，在处理海量数据时展现出巨大优势，但其原生检索功能相对薄弱。Solr作为一款成熟的搜索引擎，能够有效弥补HBase在全文检索方面的不足。文章将详细阐述Solr与HBase的集成方法，并通过实际案例分析Solr如何提升HBase检索性能。