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...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： 上面代码中的常量
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() ?...Count()是可以获取到，但是如果我要在configuration中set列，然后进行查询就会报错了。暂时各种办法尝试无果，还在想办法，也不明原因。 ?
首先，一个简单的示例，我们将用Pandas从字符串中读入HTML；然后，我们将用一些示例，说明如何从Wikipedia的页面中读取数据。...用Python载入数据 对于数据分析和可视化而言，我们通常都要载入数据，一般是从已有的文件中导入，比如常见的CSV文件或者Excel文件。...为了获得这些表格中的数据，我们可以将它们复制粘贴到电子表格中，然后用Pandas的read_excel读取。这样当然可以，然而现在，我们要用网络爬虫的技术自动完成数据读取。...预备知识 用Pandas读取HTML表格数据，当然要先安装Pandas了。...中读取数据并转化为DataFrame类型 本文中，学习了用Pandas的read_html函数从HTML中读取数据的方法，并且，我们利用维基百科中的数据创建了一个含有时间序列的图像。
: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate() // 设置读表和写表 val readTable...: String = "hydrogenation_flow_record" val writeTable: String = "test200" // 创建hbase输入的配置文件，...], classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[Result]) // 导入toDF变成dataframe的隐式依赖，让下面可以用toDF...，元组的第一个为qualifier，元组的第二个是从dataframe里读到的数据 val tupleDS: Dataset[(String, String)] = frame.map(t =>...和hadoop的规范 (new ImmutableBytesWritable, put) } } // 执行保存操作 rdd.saveAsHadoopDataset
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。...MLlib和Spark SQL等Spark组件无缝集成。...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...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...： [dmbntpdpnv.jpeg] 6.总结 ---- 示例中我们自定义了SparkStreaming的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...上面的查询语句中，tglog_aw_2018是数据库名，golds_log是表名。配置HIVE并写入数据，可以参考这两篇文章： 1. linux上安装和配置Hive 2....spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。
HBase读取和存储数据的流程 一、HBase读取数据的流程 1、由客户端发起读取数据的请求, 首先先连接 zookeeper , 从zookeeper获取hbase:meta表被哪个regionServer...所管理meta表中主要记录了 hbase中各个表有那些region,以及每个region被哪个regionServer所管理hbase中非常特殊的元数据存储表, 此表只会有一个region 2、连接...meta对应的regionServer, 从meta中获取要查询数据的在那些region中, 并将其对应regionServer地址返回给客户端 3、开始并行的连接这些regionServer, 从这些...client , client根据需要过滤出需要的数据, 最后展示给调用者 二、HBase存储数据的流程 客户端的同步流程: 1、客户端发起写入数据的请求, 首先会先连接zookeeper, 从zookeeper...和endKey来确定) 3、连接对应region的regionServer的地址, 开始进行数据的写入 4、首先先将数据写入到这个regionServer的Hlog日志中, 然后在将数据写入到
本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...) modelNames3Rdd.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames3") 再次查看，可以看到有part-00000和part...3、读取HDFS上的文件 读取HDFS上的文件，使用textFile方法： val modelNames2 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get...我们首先使用getFileSystem获取了hdfs文件系统中的路径信息，从而避免了上面的错误。
从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. ...Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 ...平时用的比较多的就是: 从 HDFS 读取和保存 Text 文件. 一....如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD...从 Mysql 读取数据 package Day05 import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD import
测试文件内容(test1.txt) hello,123,nihao 8,9,10 io,he,no 测试代码 import numpy # dtype：默认读取数据类型，delimiter：分隔符 world_alcohol...= numpy.genfromtxt("test1.txt", dtype=str, delimiter=",") # 数据结构 print(type(world_alcohol)) # 数据内容 print
该问题解决的是把28×28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9....文件名中的 ubyte 表示数据类型，无符号的单字节类型，对应于 matlab 中的 uchar 数据类型。...，以指向正确的位置 由于matlab中fread函数默认读取8位二进制数，而原数据为32bit整型且数据为16进制或10进制，因此直接使用fread(f,4)或者fread(f,’uint32′)读出数据均是错误数据...image数据： 首先读取4个数据，分别是MagicNumber=2051，NumberofImages=6000，rows=28，colums=28，然后每读取rows×colums个数表示一张图片进行保存...： label数据读取与保存与image类似，区别在于只有MagicNumber=2049，NumberofImages=6000，然后每行读取的数据范围为0~9，因此令temp+1列为1，其余为0即可
(TableInputFormatBase.java:160) at org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD.getPartitions(NewHadoopRDD.scala...at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.launch...org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) Caused by: java.lang.NullPointerException...put.add(putValue._1, putValue._2, putValue._3)) put }, true); } 这个问题，主要原因在于从HiveContext...中访问的DataFrame中，遍历的某些行里面putRecord中的某一个单元值为NULL，所以就会抛出这种异常。
首先看两者的简单介绍： ElasticSearch：是一个基于Lucene的搜索引擎； HBase：是一个开源的，非关系的，分布式的数据模型存储引擎； 两个框架都可以做分布式的存储和搜索，但是在海量日志数据面前...以下几点可以考虑： 查询复杂度：HBase支持比较简单的行或者区间查询，如果更复杂的查询功能就不太容易支持。ES支持的查询比较丰富。 数据量：两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份，本能的支撑更大量级的数据；ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎，后期加入了存储的扩展，也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...维护成本：一旦项目上线，维护成本也是一个必须考虑的问题，HBase基于的是Hadoop那一套，组建多，代价高；ES独立扩展维护较简单一些。...简单一句话：考虑存储的场景使用HBase；考虑查询的场景使用ES；当然两者结合更完美。
、Scala、Java、R多种开发者语言 优秀的生态：支持与Ka=a、HBase、Cassandra、MongoDB、Redis、MYSQL、SQL Server等配合使用 平台机构及案例 一站式数据处理平台架构...性能：流吞吐 20万条/秒 查询能力：HBase自动同步到solr对外提供全文检索的查询 一站式解决方案：Spark服务原生支持通过SQL读取HBase 数据能力进行ETL，Spark + HBase...Spark同时支持事中及事后风控 Spark友好对接HBase、RDS、MongoDB多种在线库 典型业务场景：构建数据仓库(推荐、风控) ?...SQL读取 HBase SQL(Phoenix)数据能力 聚焦业务：全托管的Spark服务保证了作业运行的稳定性，释放运维人力，同时数据工作台降低了spark作业管理成本 原理及最佳实践 Spark API...代码托管在：https://github.com/aliyun/aliyun-apsaradb-hbase-demo （包含Spark操作Hbase和Phoenix）
有一段时间没好好写博客了，因为一直在做一个比较小型的工程项目，也常常用在企业里，就是将流式数据处理收集，再将这些流式数据进行一些计算以后再保存在mysql上，这是一套比较完整的流程，并且可以从数据库中的数据再导入到...开始实行 （1）分别在三台主机上开启zookeeper（zookeeper的集群配置可以看我这篇博客zookeeper的安装和使用） ? （2）分别在三台主机上开启kafka ?...package com.gzq.spark import java.sql.DriverManager import org.apache.kafka.clients.consumer....输出在out目录下 将jar包上传到node02（有spark，直接本地运行） ? ? 输入上面的3条内容，可以看见node02上的输出： ? 查看数据库也输出了： ?...（2）： 为什么我打jar包时没有用maven，是因为maven打出来jar包没有我写的主函数，所以在用spark执行时它会报错说找不到main函数的入口，找不到类，后来发现需要在pom文件中做相关的配置
接前面的文章 “使用Sqoop从Postgresql中导入数据到Hive中”，今天看看怎样从 Postgresql 入数据到 HBase 中。...这里有一点需要注意的是 Sqoop 1.4.7 目前不支持 HBase 2.x，所以准备了一个 hbase 1.4.9 的环境来做测试。...2.3.2-bin #Set the path for where zookeper config dir is export ZOOCFGDIR=/apps/zookeeper-3.4.10/conf 从...postgresql 向 HBase 导入数据 使用项目的命令来向 HBase 导入数据 $ bin/sqoop import --connect jdbc:postgresql://localhost...id --hbase-create-table --m 1 导入数据后，登录到 hbase 中查看一下结果 $ bin/hbase shell hbase(main):001:0> list TABLE
.509”); BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(inStream); // if (bis.available() > 0) { java.security.cert.Certificate
dwThreadProcessId); // 打开指定进程 HANDLE hAndle = OpenProcess(PROCESS_ALL_ACCESS, FALSE, dwThreadProcessId); // 读取进程中的数据...int ReadData = 0; // 读取的数据 DWORD dwReadByteNumber = 0; // 读取到的实际数据大小 ReadProcessMemory(hAndle, (LPVOID...)0x00000000, (LPVOID)&ReadData, 4, &dwReadByteNumber); // 写入数据到进程中 int WriteData = 0; // 需要写入的数据 DWORD...dwWriteByteNumber = 0; // 写入的实际数据大小 WriteProcessMemory(hAndle, (LPVOID)0x00000000, (LPVOID)&WriteData...DWORD dwWriteByteNumber = 0; // 写入的实际数据大小 WriteProcessMemory(hAndle, (LPVOID)0x00000000, (LPVOID)acode
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