hbase实现feeds流

HBase是一个高性能、可扩展和开源的NoSQL存储系统，它被广泛应用于海量数据的存储和处理中。因此，HBase也成为了很多实时流处理系统的首选存储方案之一。下面我们来看一下如何利用HBase实现feeds流。

一、分析需求

在实现feeds流之前，我们需要先分析一下我们的需求，这样才能更好地确定我们所需要使用的技术和方案。

1. 数据源

feeds流的数据源可以是各种不同的源，例如社交网络、新闻网站、博客等。我们需要从这些数据源中抽取并处理数据，然后将其储存到HBase中。

2. 实时性

feeds流要求实时性非常高，我们需要能够快速地处理数据并将其存储到HBase中。这就需要我们使用一些实时流处理系统来处理数据，例如Apache Spark Streaming、Apache Storm等。

3. 存储方式

HBase是一种列存储的NoSQL数据库，相比于行存储数据库，它能够更快地处理大量的、高维度的数据。因此，我们需要将数据存储到HBase中，并根据一定的规则进行设计表结构。

二、实现步骤

1. 数据抽取

首先，我们需要从数据源中抽取数据。这可以通过各种方式来实现，例如使用REST API或者爬虫等方式。在这里，我们以GitHub上的开源Python库PyGithub作为例子，它可以让我们方便地访问GitHub的API，并从中获取数据。下面是一个简单的示例代码：

from github import Github

# 创建GitHub对象
g = Github("Insert Github Personal Access Token Here")

# 获取指定仓库的所有forks
repos = g.get_repo("baidu/amis")
forks = repos.get_forks()

# 遍历所有forks，获取相关信息
for fork in forks:
    print(fork.html_url)

这段代码可以获取指定GitHub仓库的所有forks，并输出相应的url。当然，在实际应用中，我们需要根据实际需求来抽取数据。

2. 实时流处理

抽取出数据后，我们需要对