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Cela va multiplier ma requête sur toutes les familles de la colonne. Cette table contient plus de colonnes de texte. Si jamais vous êtes confus au sujet de vos résultats, vous pouvez regarder en bas et la barre de requête et aussi cliquer pour modifier votre requête. Quel type de base de données NoSQL est le mieux adapté pour stocker des données hiérarchiques? Pour explorer une rangée, simplement défiler vers la droite. En outre, l’utilisation d’un PrefixFilter peut être lente car il effectue une analyse de table jusqu’à ce qu’il atteigne le préfixe. Comprendre hbase et sa mise en place.

Nom: hbase explorer
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 6.58 MBytes

Ici, je suis sélectionne deux lignes avec:. Ensuite, nous revenons à nos données de Yelp. Code CPF – Début de validité: Une analyse de préfixe est effectuée exactement comme un scan régulier, mais avec une rangée préfixée. Oui, c’est pour HBase shell.

L’application n’est pas totalement nouvelle: Voici comment le configurer:. This article was originally posted 5 years ago.

Utiliser Impala à travers l’application de Hue hbasd plus facile à bien des égards que de l’utiliser à travers la ligne de commande du impala-shell.

Par exemple, les noms de tables, bases de données, des colonnes, des fonctions intégrées sont auto-completable et la coloration syntaxique montre les fautes de frappe potentielles dans vos requêtes.

Impala App

Plusieurs requêtes ou une partie sélectionnée d’une requête peut être exécutée à partir de l’éditeur.

Les requêtes paramétrées sont pris en charge et l’utilisateur sera invité a saisir des valeurs au moment de la soumission. Les requêtes Impala peuvent être sauvegardés et partagés entre les utilisateurs ou supprimées, puis restaurées à partir de déchets en cas d’erreurs. Vous pouvez également choisir une base de données avec une liste déroulante dans l’éditeur.

Après la présentation, les progrès et les journaux sont signalés et vous pouvez naviguer sur le résultat avec défilement infini ou télécharger les données depuis votre navigateur. Commençons par les exemples de Hue car ils sont facilement accessibles. Ils sont très petits mais montrent la vitesse de l’éclair d’Impala et l’inefficacité de la série de MapReduces créés par Hive.

Ensuite, nous revenons à nos données de Yelp. Ce message décrit comment Impala permet une analyse de données interactive et plus productif que le batch de Hive.

Les résultats reviennent vite, et dans notre cas de données de Yelp, instantanément. Impala et Hue combinés sont une recette pour l’analyse rapide avec Hadoop. Un prochain blog post explorerr comment utiliser les formats de fichiers les plus efficaces dans l’Impala. Dans ce post, nous allons jeter un oeil à la nouvelle application de navigation de HBase ajouté à Hue 2.

Le SmartView est la vue principale. Sur le côté gauche se trouvent les row keys et au-dessus des rows une liste de contrôles apparait sur la droite. Cliquez sur une ligne pour la sélectionner, et une fois sélectionné, vous pouvez effectuer des opérations de traitement par lots, des tris de colonne, ou faire n’importe quelle quantité d’opérations de base de données standard. Pour explorer une rangée, simplement défiler vers la droite.

Dans l’éditeur complet, vous pouvez consulter l’historique des cellules ou télécharger les données binaires dans la cellule. Planant au-dessus d’une cellule révèle également certains autres contrôles tels que le bouton de suppression ou l’horodatage. Cliquez sur le titre pour sélectionner quelques et effectuer des opérations de traitement par lots:. Si vous avez besoin de quelques exemples de données pour démarrer et explorer, consultez ce tutoriel: La barre prend en charge un certain nombre d’opérations.

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Les plus élémentaires comprennent la recherche et filtrer des colonnes. Ici, je suis sélectionne deux lignes avec: Apres avoir soumis une requête, les deux lignes que je cherchais exploret. Si je veux récupérer les lignes après l’un d’eux, je dois faire exploreg scan. HBase Browser écupère explrer. Si jamais vous êtes confus au sujet de vos résultats, vous pouvez regarder en bas et la barre de requête et aussi cliquer pour modifier votre requête. Le Smart Search prend également en charge le filtrage de colonne.

Sur chaque ligne, je peux spécifier les colonnes ou les familles spécifiques que je veux récupérer. Je peux choisir une famille unique, ou des colonnes de différentes familles comme ceci: Faire cela va limiter mes résultats les colonnes spécifiées.

Si vous souhaitez restreindre les familles de colonnes seulement, le même effet peut être obtenu avec les filtres sur le droit. Explorwr suffit de cliquer pour activer un filtre. Enfin, nous allons essayer certains filtres de colonne plus complexes.

hbase explorer

Je peux interroger des colonnes: Cela va multiplier ma requête sur toutes les familles de la colonne. Je peux aussi faire des préfixes et des scans: Enfin, je peux filtrer sur une plage: Le Smart Search prend également en charge le filtrage sur les lignes préfixées. Le préfixe doit être souligné comme n’importe quel autre mot clé searchbar. Une analyse de préfixe est effectuée exactement comme un scan régulier, mais avec une rangée préfixée.

HBase Browser autocompletes vos filtres pour vous afin que vous n’avez pas à regarder vers le haut à chaque fois. Vous pouvez appliquer des filtres à des lignes ou des scans. Ce poste ne couvre que quelques fonctions de base de la Smart Search.

Vous pouvez profiter du langage d’interrogation en se référant au menu d’aide lors de l’utilisation de l’application. Il s’agit notamment de préfixe de colonne, colonnes, plage de colonnes, etc. Rappelez-vous que si vous avez besoin d’aide avec la barre de recherche, vous pouvez utiliser le menu d’aide qui s’affiche lors de la frappe, qui proposera des prochaines étapes pour compléter votre requête.

Les futures fonctionnalités prévues sont: Cet article est le premier épisode d’une série de 3 décrivant la nouvelle expérience utilisateur apportée par l’application. Nous allons commencer par vous décrire comment créer des tables d’échantillons avec différents schémas de HBase. Lors de la construction du nouveau navigateur de HBase, nous avons voulu tester l’application sur différentes tables de HBase. Il est difficile de trouver sur Internet un schéma et des données prêt à utiliser.

Ce how-to décrit comment créer une table très simple qui compte le nombre de votes par candidat par jour. Ensuite, la partie 2 se concentre sur la création d’une table HBase avec beaucoup de colonnes et la partie 3 sur l’insertion et la visualisation de données binaires. L’application Navigateur HBase est adaptée pour la navigation rapidement sur d’énormes tables et pour accéder à n’importe quel contenu. Vous pouvez également créer de nouvelles tables, ajouter des données, modifier des cellules existantes et filtrer les données avec la barre de recherche autocompletant.

La première étape consiste à installer HBase dans votre cluster Hadoop. Nous montrons dans la vidéo comment créer une table et ajouter des colonnes en seulement quelques clics. Dans les étapes suivantes, nous montrons comment créer et remplir un véritable exemple de table. Les objectifs de ces données est de montrer la recherche et la disposition intelligente dans HBase Browser. Cette table contient plus de colonnes de texte. L’idée est d’avoir des compteurs pour 3 domaines Web de 3 pays pour chaque heure de la journée.

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Les données sont ensuite agrégées par jour et pour tous les pays. Cette seconde tableaux portent principalement sur les cellules de données de grandes, de divers formats, ce qui démontre la prévisualisation et l’édition de données dans HBase Browser. Nous utilisons l’API de l’application pour insérer dans HBase certaines cellules de différents types de contenu, par exemple du texte, du JSON, des photos, du binaires ….

Notez que les noms de colonnes ne comptent pas pour la détection de type. Ces deux schémas et de données permettent à l’utilisateur de facilement démarrer avec HBase.

Cette première version de HBase Browser apporte une nouvelle façon d’explorer rapidement et rechercher des lignes et des colonnes.

Formation et certification Hbase | CEGEFOS

explorwr Les nouvelles versions supporteront des bulks loads afin de libérer complètement l’utilisateur de la ligne de commande. La nouvelle application de navigation de HBase sera démo-ée sur ces deux tableaux explore les prochains posts, alors restez branchés!

Vous pouvez ensuite charger directement les tables avec Pig ou MapReduce sans avoir à vous soucier de re-définir les schémas d’entrée, de l’emplacement des données ou leur duplication. Hue est livré avec une application pour accéder à la metastore de Hive au sein de votre navigateur: Bases de données et les tables peuvent être parcourus à travers et créés ou supprimés avec des assistants. C’est parce que HiveServer2 est le nouveau serveur concurrent sécurisée et multi-usages pour la Hive et il inclut déjà une eplorer et rapide API pour contacter le metastore.

Des connecteurs pour HCatalog sont cependant utiles pour hbaae aux données de Hive depuis Pig. Méfiez-vous, tous les jars seront inclus dans tous les scripts de Pig, ce qui pourrait ne pas être nécessaire. Comme HCatalog a besoin d’accéder au metastore, nous devons préciser la hive-site. Notez que nous n’avons pas besoin de redéfinir le schéma ca ‘il est automatiquement capté par le loader. Si vous utilisez l’Application Oozie, vous pouvez maintenant hbaze librement HCatalog dans vos actions Pig.

Si vous obtenez ce message d’erreur, cela signifie que votre metastore appartient à l’utilisateur Hive et n’est pas configuré en remote.

Nous avons vu que Hue fait permet d’acceder le Hive Metastore facilement et prend en charge les connecteurs HCatalog pour Pig. Salut les devoreurs de pétaoctets! L’équipe de Hue est heureuse de vous apporter Hue 2. L’application HBase Browser est adaptée pour la navigation rapidement d’énormes tables et pour accéder à n’importe quel contenu.

HBase (Easy): Comment effectuer un balayage de préfixe de plage dans le shell hbase

Vous pouvez également créer de nouvelles tables, ajouter gbase données, modifier des cellules existantes et filtrer les données avec la barre de recherche de complètement automatique. Voici un résumé vidéo en anglais des nouvelles fonctionnalités:. Le site github a également été mis à jour avec des screenshots et une galerie vidéo: Les deux principales caractéristiques sont: Voici comment le configurer: D’abord obtenir et construire ZooKeeper: Puis démarrer le service REST: Comparaison de vitesse Commençons par les exemples de Hue car ils sont facilement accessibles.

Conclusion Ce message décrit comment Impala permet une analyse de données interactive et plus productif que le batch de Hive.

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