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隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和數(shù)據(jù)需求的不斷增加，數(shù)據(jù)存儲和管理成為了企業(yè)面臨的一個重大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)重復(fù)是一個經(jīng)常出現(xiàn)的問題，特別是在大型數(shù)據(jù)集中。數(shù)據(jù)重復(fù)不僅會降低系統(tǒng)性能，還會引發(fā)不必要的資源消耗，因此有必要尋找一種高效的方法來解決這一問題。
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HBase是一種分布式數(shù)據(jù)庫，它可以擴(kuò)展到極限，即使是在超大規(guī)模數(shù)據(jù)集的情況下也能保持高性能。HBase內(nèi)置了過濾器功能，可以在數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫之前對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查和過濾，實(shí)現(xiàn)高效的去重功能。本文將介紹如何。
HBase簡介
HBase可以看作是一個面向列的NoSQL數(shù)據(jù)庫，它基于Google的Bigtable模型，具有高可擴(kuò)展性、高性能、高可用性和多種數(shù)據(jù)模型等特點(diǎn)。HBase使用Hadoop HDFS作為底層存儲，它將數(shù)據(jù)分割為若干個Region，并通過Region Server進(jìn)行管理，可以橫向擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)，支持PB級別的數(shù)據(jù)存儲和海量數(shù)據(jù)的存儲和處理。
HBase的過濾器
HBase內(nèi)置了多種過濾器，可以根據(jù)不同的需求執(zhí)行不同的過濾操作，主要包括行鍵過濾器、列族過濾器、列名過濾器、值過濾器、前綴過濾器、區(qū)間過濾器、SQL過濾器等。
HBase的過濾器是一種輕量級的處理單元，可以在數(shù)據(jù)寫入HBase之前或檢索HBase時執(zhí)行過濾操作。過濾器可以根據(jù)指定的條件篩選出需要的數(shù)據(jù)，從而提高系統(tǒng)性能和減少數(shù)據(jù)冗余。
HBase去重實(shí)現(xiàn)
在HBase中實(shí)現(xiàn)去重，需要通過對行鍵進(jìn)行過濾來達(dá)到去重的目的。如下圖所示，假設(shè)有一個HBase表，其中包含了100條數(shù)據(jù)，但其中有50條是重復(fù)數(shù)據(jù)，需要將這些重復(fù)數(shù)據(jù)過濾掉，只保留50條不重復(fù)的數(shù)據(jù)。
使用HBase的行鍵過濾器，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾篩選，同時將需要的數(shù)據(jù)寫入到另一個HBase表中。具體做法如下：
1. 創(chuàng)建源表和目標(biāo)表
首先需要創(chuàng)建兩個HBase表，一個是源表，另一個是目標(biāo)表。在該例中，源表的表名為“source”，目標(biāo)表的表名為“target”。
2. 執(zhí)行過濾操作
使用HBase的Java API調(diào)用行鍵過濾器進(jìn)行過濾操作。在該例中，使用SingleColumnValueFilter來過濾出源表中行鍵大于“rowkey-100”的數(shù)據(jù)。具體代碼如下：
“`java
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
HConnection connection = HConnectionManager.createConnection(configuration);
HTableInterface sourceTable = connection.getTable(“source”);
HTableInterface targetTable = connection.getTable(“target”);
Scan scan = new Scan();
Filter filter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.GREATER,
new BinaryComparator(Bytes.toBytes(“rowkey-100”)));
scan.setFilter(filter);
ResultScanner scanner = sourceTable.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
Put put = new Put(result.getRow());
put.add(result.getFamily(), result.getQualifier(), result.getValue());
targetTable.put(put);
}
scanner.close();
sourceTable.close();
targetTable.close();
connection.close();
“`
這段代碼中，首先創(chuàng)建了一個HBase連接，并創(chuàng)建了源表和目標(biāo)表的對象。然后創(chuàng)建了一個Scan對象，并使用RowFilter過濾器過濾出行鍵大于“rowkey-100”的數(shù)據(jù)。接下來，使用ResultScanner遍歷掃描結(jié)果，并將滿足條件的數(shù)據(jù)插入到目標(biāo)表中。
3. 輸出結(jié)果
執(zhí)行完上述代碼后，重復(fù)數(shù)據(jù)會被過濾掉，只保留50條不重復(fù)的數(shù)據(jù)，并存儲到目標(biāo)表中。
的好處
，有以下幾個好處：
1. 數(shù)據(jù)去重后，減少了數(shù)據(jù)存儲量，可以降低存儲成本。
2. 數(shù)據(jù)去重后，減少了讀取數(shù)據(jù)的時間和操作，縮短了數(shù)據(jù)處理時間。
3. 使用HBase的行鍵過濾器可以輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)去重，不需要額外的處理程序，降低了代碼開發(fā)和維護(hù)成本。
4. HBase采用分布式架構(gòu)，可以橫向擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)，有效支持PB級別的數(shù)據(jù)存儲和海量數(shù)據(jù)的存儲和處理。
結(jié)論
是一種十分有效的方法。HBase的過濾器功能可以幫助我們實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)去重，減少了數(shù)據(jù)處理和存儲的時間和成本。在大規(guī)模數(shù)據(jù)集的情況下，HBase的高可擴(kuò)展性和高性能更是為打造高效數(shù)據(jù)庫提供了一個有效的解決方案。
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為什么elasticsearch和hbase的jar包沖突過濾不掉
其實(shí)就是將org.joda等4個可能有沖突的jar包通過maven-shade-plugin插件遷移后重新打個jar包從而使得在引入這個jar包時能夠使用該jar包自己的依賴而不是使用外部依賴。
這里笨小蔥一開始犯了個嚴(yán)重的錯誤，我一直以為只有g(shù)uava這一個包沖突了，所以一開始并沒有做com.google.common的jar包遷移。所以在使用hbase時出現(xiàn)了如下錯誤：
Java.lang.IllegalAccessError: tried to access method com.google.common.base……..
后來引入com.google.common后才解決問題。
pom文件配置完成后運(yùn)行：
mvn clean install
然后看到build success的話表示打包成功，新的依賴包會在.m2文件的倉庫中。
下面回到原來的集成項(xiàng)目的pom文件中。引入該jar包: （注意這里需要排除掉es2.2.0的jar包，不然maven會將2.2.0的jar包打進(jìn)去，造成沖突）
my.elasticsearch
es-shaded
1.0-SNAPSHOT
org.elasticsearch
elasticsearch
好啦，到這里測試一下會發(fā)現(xiàn)，沖突問題解決啦。
ElasticSearch自身提供了一個River機(jī)制，用于同步數(shù)據(jù)。
這里可以找到官方目前推薦的River：
但是官方?jīng)]有提供HBase的River。
其實(shí)ES的River非常簡單，就是一個用戶打包好的jar包，ES負(fù)責(zé)找到一個node，并啟動這個River。如果node失效了，會自動找另外一個node來啟動這個River。
hbase 過濾重復(fù)數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于hbase 過濾重復(fù)數(shù)據(jù)庫,使用HBase實(shí)現(xiàn)高效過濾重復(fù)數(shù)據(jù)庫,為什么elasticsearch和hbase的jar包沖突過濾不掉的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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網(wǎng)站標(biāo)題：使用HBase實(shí)現(xiàn)高效過濾重復(fù)數(shù)據(jù)庫(hbase過濾重復(fù)數(shù)據(jù)庫)
文章來源：http://m.5511xx.com/article/djpgcgh.html
