Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1 文章编写目的 越来越多的用户使用Spark对接HBase，...对接HBase的方式有多种，通过HBase-client API实现，也有直接Spark On HBase的方式实现，比较常见的有华为的Spark-SQL-on-HBase，Hortonworks的Apache...本篇文章Fayson主要在Spark2环境下使用Cloudera的SparkOnHBase访问HBase。...3.使用SparkOnHBase可以方便的访问HBase，在非Kerberos和Kerberos环境下不需要考虑认证问题（Fayson在前面Spark2Streaming系列时使用的hbase-client...Executor上无法正常获取ZK连接，默认加载的还是localhost配置（因为未在Spark2环境变量中指定HBase配置文件地址导致），因此使用SparkOnHBase必须完成Spark2与HBase
需要的jar包依赖 spark.version>2.3.0spark.version> hbase.version>1.2.6hbase.version...从HBase读数据 以下代码使用newAPIHadoopRDD()算子 package com.bonc.rdpe.spark.hbase import org.apache.hadoop.hbase...写数据的优化：Bulk Load 以上写数据的过程将数据一条条插入到Hbase中，这种方式运行慢且在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据，解决办法就是使用 Bulk...与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。 接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。...参考文章： Spark读取Hbase中的数据 使用Spark读取HBase中的数据 在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase
最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc
对于历史数据的计算，其实我是有两个选择的，一个是基于HBase的已经存储好的行为数据进行计算，或者基于Hive的原始数据进行计算，最终选择了前者，这就涉及到Spark(StreamingPro) 对HBase...遗憾的是HBase 有没有Schema取决于使用者和场景。...对HBase的一个列族和列取一个名字，这样就可以在Spark的DataSource API使用了，关于如何开发Spark DataSource API可以参考我的这篇文章利用 Spark DataSource...API 实现Rest数据源中使用，SHC大体实现的就是这个API。...总体而言，其实并不太鼓励大家使用Spark 对HBase进行批处理，因为这很容易让HBase过载,比如内存溢出导致RegionServer 挂掉，最遗憾的地方是一旦RegionServer 挂掉了，会有一段时间读写不可用
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) hBaseRDD.count() ?...的时候，引入外部变量无法序列化。。。。。。
可以使用快照导出数据，也可以从正在运行的系统导出数据，也可以通过离线直接复制基础文件（HDFS上的HFiles）来导出数据。 Spark集成 Cloudera的OpDB支持Spark。...存在与Spark的多种集成，使Spark可以将表作为外部数据源或接收器进行访问。用户可以在DataFrame或DataSet上使用Spark-SQL进行操作。...流媒体集成 Cloudera提供了几种流数据处理框架和工具，这些框架和工具与其OpDB产品集成在一起。...它根据所选的源和接收器提供所需的连接器，例如HBase Streaming连接器。...HBase和Spark Streaming成为了很好的伴侣，因为HBase可以与Spark Streaming一起提供以下好处： • 即时获取参考数据或配置文件数据的地方 • 以支持Spark Streaming
使用Spark访问Hive表，将读表数据导入到HBase中，写入HBase有两种方式：一种是通过HBase的API接口批量的将数据写入HBase，另一种是通过BulkLoad的方式生成HFile文件然后加载到...本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase。...本篇文章主要使用HBase中hbase-spark包提供的HBaseContext来实现，需要准备hbase-spark的依赖包并部署到Spark集群。...4.示例运行 ---- 1.将编译好的spark-demo-1.0-SNAPSHOT.jar包上传至服务器，使用spark-submit提交 export HADOOP_USER_NAME=hbase...5.总结 ---- 1.本篇文章是使用hbase-spark包中提供的bulkload方法生成HFile文件，然后将生成的文件导入到HBase表中。
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。...例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。...基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区，由于在spark中一个partition总是存储在一个excutor上，因此可以创建一个HBase连接，提交整个partition...HBase 2.x+即将发布的hbase-spark 如果有浏览官网习惯的同学，一定会发现，HBase官网的版本已经到了3.0.0-SNAPSHOT，并且早就在2.0版本就增加了一个hbase-spark...模块，使用的方法跟上面hortonworks一样，只是format的包名不同而已，猜想就是把hortonworks给拷贝过来了。
Hbase是一个列式数据库，从其本质上来看，可以当做是一个数据源，而Spark本身又可以进行Hbase的连接，访问数据并进行查询。...为了跟之前的程序对接，可以采用spark +hbase来实现数据的迁移和处理分析。因此小做了个实验测试一下。...(1) 建立scala project，导入hbase下的相关lib,当然这里面所需要的lib不多。只需要几个hbase开头的jar包即可，同时去掉一些结尾为.test.jar的包。...(2) 在Hbase中临时建个表，并输入条数据。如图所示。 (3) 在spark中利用原始的hbasetest.scala进行测试。 ...], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) println(tablename + "表的总行数为 " +hBaseRDD.count
前言 接上一篇文章，上篇文章说到hudi适配hbase 2.2.6，这篇文章在spark-shell中操作hudi，并使用hbase作为索引。...环境说明： 本实验环境使用的相关配置如下： hdfs：hdfs://host117:8020 zookeeper：host117:2181 hbase对应zk_node_path：/hbase-secure...命令为 create 'hudi_hbase_index_test', '_s'Copy 拷贝hbase相关包到spark的jars目录下 我们在spark中使用hbase作为hudi的索引时，需要...hbase相关jar包，所以我们需要将hbase目录下的以下jar包拷贝到spark的jars目录下： hbase-protocol-shaded-2.2.6.jar hbase-shaded-netty...save(basePath) Copy 注意事项：在使用hbase作为索引时，官网上关于hbase index 的配置说，某些配置项是可选的，但是实际在操作过程中发现其实那些配置项是必选的，比如QPS_ALLOCATOR_CLASS_NAME.key
年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...的Stream接口，需要一个自定义的Receiver用于查询HBase数据类 MyReceiver类需要继承Spark的Receiver类 /** * package: com.cloudera.streaming...这里需要注意一点我们在提交Spark作业时指定了多个executor，这样我们的Receiver会分布在多个executor执行，同样的逻辑会导致重复获取相同的HBase数据。
Spark SQL专注于结构化数据的处理，使用从R和Python(Pandas)借来的dataframe方法。...其他流行的存储，Apache Cassandra、MongoDB、Apache HBase等等，可以通过从Spark软件包生态系统中分离出独立的连接器来使用。...然而，结构化流是面向平台的流媒体应用程序的未来，因此，如果你正在构建一个新的流媒体应用程序，你应该使用结构化的流媒体。...历史版本Spark流媒体api将继续得到支持，但项目建议将其移植到结构化的流媒体上，因为新方法使得编写和维护流代码更容易忍受。 Apache Spark的下一步如何发展？...更妙的是，因为结构化流是在Spark SQL引擎之上构建的，因此利用这种新的流媒体技术将不需要任何代码更改。 除了提高流处理性能，Apache Spark还将通过深度学习管道增加对深度学习的支持。
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf import org.apache.spark....val config = new SparkConf() config.setMaster("local[*]").setAppName("SparkHBase") // spark...TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,"student") putRDD.saveAsHadoopDataset(jobConf) // 查询student表的数量...{ConnectionFactory, HTable, Put} import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes import org.apache.spark....注意事项 Maven项目的resource目录下需要拷贝集群的配置文件过来 ?
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...注意上面的hbase版本比较新，如果是比较旧的hbase，如果自定义下面的方法将scan对象给转成字符串，代码如下： 最后，还有一点，上面的代码是直接自己new了一个scan对象进行组装，当然我们还可以不自己...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白
概述 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL）,基于谷歌的BigTable建模，是一个高可靠性、高性能、高伸缩的分布式存储系统，使用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群...HBase的能力特点，可以简单概括为下表，基于这些能力，其被广泛应用于海量结构化数据在线访问、大数据实时计算、大对象存储等领域 ?...HBase的使用 Ali-HBase作为阿里巴巴大厦的基础存储设施，全面服务于淘宝、天猫、蚂蚁金服、菜鸟、阿里云、高德、优酷等各个领域，满足业务对于大数据分布式存储的基本需求。...HExporter提供两个维度的时间供消费方使用：业务时间(数据的生成时间）和存储时间(数据写入HBase的时间)。...跨集群分区数据复制 HBase使用HDFS作为其文件存储系统，底层数据存储默认使用三副本冗余以保障数据的可靠性，这也意味着HBase内部的HLog、Flush、Compaction过程会产生三份数据流量和存储空间
shc测试环境的搭建参考： spark读写HBase之使用hortonworks的开源框架shc（一）：源码编译以及测试工程创建 读写HBase需要两个核心的元素： 用户描述数据结构的schema字符串...写数据到HBase表完整代码 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase.HBaseTableCatalog...HBaseTableCatalog.newTable -> "5") 这个代码意味着HBase表是不存在的，也就是我们在schema字符串中定义的"test1"这个表不存在，程序帮我们自动创建，5是region...执行完以上程序后，检查一下hbase表中的内容： hbase(main):003:0> scan 'test1' ROW...从HBase表读数据完整代码 import org.apache.spark.sql.
多种数据源和数据接收器：Flink支持多种数据源和数据接收器，包括消息队列（如Kafka）、文件系统（如HDFS）、数据库等。...通过将数据存储在集群中的多个节点上，并进行并行计算，Hadoop能够实现高效的数据处理和分析。 适应多种数据类型：Hadoop不仅可以处理结构化数据，还可以处理半结构化和非结构化数据。...大数据生态系统：Hadoop拥有庞大的生态系统，包括各种工具和组件，如Hive、Pig、Spark、HBase等。...它通过将结构化数据映射到Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的表格中，并提供类SQL的查询语言HiveQL，使用户能够使用类似于SQL的语法对大规模数据集进行查询和分析。...它可以与Hadoop分布式文件系统（HDFS）、HBase、Spark等无缝交互，形成一个完整的大数据处理和分析解决方案。
ImmutableBytesWritable其实就是hbase把其封装成的rowkey，如果要通过collect算子收集到客户端driver，涉及到序列化的操作： new SparkConf().set...("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 接下来如果要打印出rowkey： hbaseRDD.map {
HBase 自带MapReduce程序 1.导入Hadoop与Hbase的环境变量 2.使用HBase-server-cdh.jar中方法导入数据 Hive集成Hbase Hive是存储在HDFS中，将...0，scancaching调大，将超时时间调长，将线程数调大 HBase的Rest 找到restapi的使用指南后，执行以下命令启动RESTServer： bin/hbase rest start -p4444...#端口自己指定即可 Rest是使用http浏览器操作数据库 HBase的Thrift TColumn对列的封装 TColumnValue对列及其值的封装 TResult对单行（Row）及其查询结果(若干.../user/yarn/outputuser_info Hbase WEB hmaseter提供的默认端口16010 RegionServer16030 可以使用hbase的compact和split...HBase冷备所有设备停掉，HBase热备不需要停掉设备，可以实现增量备份 export可以将指定的表导出到hdfs中也可以到本地，一个region导出一个文件，导出的过程可以使用压缩，再倒回表需要先创建表
二、Hadoop产品 image.png HDFS（分布式文件系统）： 它与现存的文件系统不同的特性有很多，比如高度容错（即使中途出错，也能继续运行），支持多媒体数据和流媒体数据访问，高效率访问大型数据集合...Storm Storm用于在线的实时的大数据计算，Storm的实时主要是一条一条数据处理； Spark 可以用于离线的也可用于在线的实时的大数据计算，Spark的实时主要是处理一个个时间区域的数据，所以说...，在处理半结构化数据上拥有非常高的性能，可以帮助我们缩短开发周期。...HBase/Sqoop/Flume（数据导入与导出）: 角色 描述 HBase 是运行在HDFS架构上的列存储数据库，并且已经与Pig/Hive很好地集成。...通过Java API可以近无缝地使用HBase。 Sqoop 设计的目的是方便从传统数据库导入数据到Hadoop数据集合(HDFS/Hive)。
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