TÉLÉCHARGER HBASE EXPLORER GRATUITEMENT

Si vous avez besoin de quelques exemples de données pour démarrer et explorer, consultez ce tutoriel: La solution acceptée ne fonctionnera pas dans tous les cas clés binaires. Éligibilité de cette formation au compte personnel de formation. Apres avoir soumis une requête, les deux lignes que je cherchais apparaissent. Vous pouvez appliquer des filtres à des lignes ou des scans.

Nom: hbase explorer
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 12.62 MBytes

Les résultats reviennent vite, et dans notre cas de données de Yelp, instantanément. The content of the data file is: Cliquez sur le titre pour sélectionner quelques et effectuer des opérations de traitement par lots: Désactiver ou effacer des tables. Cette table contient plus de colonnes de texte. In this article, you learned how to create an Apache HBase cluster and how to create tables and view the data in those tables from the 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 explorre Hue est plus facile à bien des égards que de l’utiliser hbas 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. 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.

hbase explorer

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.

Apache HBase sur Amazon EMR

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. Ezplorer, 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 décrira comment utiliser les formats de expporer 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.

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

Sur le côté gauche se trouvent les row keys et au-dessus des rows une liste de contrôles apparait sur la droite. Cliquez sur expoorer ligne pour la sélectionner, et expllrer 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 ezplorer que le bouton de suppression ou l’horodatage. Cliquez sur le titre pour sélectionner expoorer et effectuer des opérations de traitement par lots:.

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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. Les plus élémentaires comprennent la recherche exploger filtrer des colonnes.

Ici, je suis sélectionne deux lignes avec: Apres avoir soumis une requête, les deux lignes que je cherchais apparaissent. Si je veux récupérer les lignes après l’un d’eux, je dois faire un scan. HBase Browser écupère domain. 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.

hbase explorer

Si vous souhaitez restreindre les familles de colonnes seulement, le même effet peut être obtenu avec les filtres sur le droit.

Il suffit de cliquer pour activer un filtre. Enfin, nous allons essayer certains filtres de colonne plus complexes. Hbasd 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.

Gbase 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 exploreer 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.

Expkorer 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.

hbase explorer

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. 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.

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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.

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 dans 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 riche et rapide API pour contacter le metastore. Des connecteurs pour HCatalog sont cependant utiles pour accéder 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 utiliser 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. Vous pouvez également créer de nouvelles tables, ajouter des 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.