hbase 2181无法访问
时间: 2023-10-30 09:05:40 浏览: 63
HBase默认绑定的是本地IP地址127.0.0.1,所以无法通过2181端口访问。您可以通过修改HBase的配置文件hbase-site.xml来解决这个问题。在配置文件中添加以下内容:
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>192.168.56.122</value>
</property>
将"value"的值修改为您想要绑定的IP地址。然后,重新启动HBase服务,就可以通过指定的IP地址访问HBase了。
相关问题
hbase客户端访问工具
Hbase客户端访问工具有多种选择。其中一种是使用可视化界面的工具,比如\[2\]中提到的连接Hbase客户端工具。这个工具可以直接连接HBase,并提供了可视化的界面,方便用户进行操作。另外,还有一种选择是使用Hbase提供的多种语言的客户端,比如\[3\]中提到的通过ThriftServer访问Hbase集群的方式。这种方式适用于非Java语言的开发者。此外,还可以使用Hbase官方提供的Shell客户端(hbase-shell),它实质上是通过JRuby调用官方客户端,可以方便地进行命令行操作。总之,根据具体需求和开发环境,可以选择适合的Hbase客户端访问工具。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Hbase学习(三)-- Hbase客户端](https://blog.csdn.net/qq_38787854/article/details/124570598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [连接Hbase客户端工具,可视化界面](https://blog.csdn.net/jlq_diligence/article/details/103267306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python访问hbase
要在Python中访问HBase,您需要使用HBase的Python客户端库。有两个主要的Python客户端库可供选择:
1. happybase:这是最流行的Python客户端库之一,它提供了一个简单的接口来连接和操作HBase。您可以使用pip命令来安装它:
```
pip install happybase
```
以下是一个使用happybase库连接到HBase并读取数据的示例代码:
```python
import happybase
# connect to HBase
connection = happybase.Connection('localhost', port=9090)
# select a table
table = connection.table('my_table')
# read data from the table
for key, data in table.scan():
print(key, data)
```
2. hbasespark:这是一个专门为Apache Spark设计的Python客户端库,它允许您在Spark中使用HBase。您可以使用pip命令来安装它:
```
pip install hbasespark
```
以下是一个使用hbasespark库连接到HBase并读取数据的示例代码:
```python
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from hbasespark import HBaseContext
# create a Spark context
conf = SparkConf().setAppName("MyApp")
sc = SparkContext(conf=conf)
# create an HBaseContext
hbase_host = "localhost"
hbase_port = "9090"
hbase_table = "my_table"
hbase_context = HBaseContext(sc, {"hbase.zookeeper.quorum": hbase_host,
"hbase.zookeeper.property.clientPort": hbase_port})
# read data from the table
def read_data(row):
table = hbase_context.table(hbase_table)
data = table.get(row)
return (row, data)
rows = ["row1", "row2", "row3"]
data = sc.parallelize(rows).map(read_data).collect()
print(data)
```
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