当我们想整合hadoop，hbase，hive，zookeeper的时候，如果刚入门，可能认为这是比较简单的问题。但是当你自己真正想整合的时候，却会遇到很多的问题。...1.hadoop与hbase哪些版本兼容？2.hadoop与hive哪些版本兼容？3.hbase与hive哪些版本兼容？4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？...第一个问题，hadoop与hbase哪些版本兼容。 这里的每一个问题，当然我们需要引用官网的内容。 ? 上面便是对照表，那么有了这个对照表，还是不行的。为什么因为你还是没有找到源头。...首先，进入下面网址http://hbase.apache.org/book.html#arch.overview，进入之后，我们同样需要会使用浏览器的查找功能，这样能让我们很快的定位。...1 "S" = supported 这时候你就能找到hbase与hadoop的兼容信息了。
二.Spark On HBase 1.可以解决的问题 Spark和HBase无缝对接意味着我们不再需要关心安全和RDD与HBase交互的细节。更方便应用Spark带来的批处理，流处理等能力。...通过Spark对HBase做BulkLoad操作 同Spark SQL对HBase数据做交互式分析 2.社区相关的工作 目前已经有多种Spark对接HBase的实现，这里我们选取三个有代表的工作进行分析...支持Java和Python API 支持row key组合 支持常用DDL和DML（包括bulkload，但不支持update） 缺点： 不支持支持基于时间戳和版本的查询 不支持安全 row key支持原始类型或者...优点 支持安全 通过get或者scan直接生成rdd， 并可以使用API完成更高级的功能 支持组合rowkey 支持多种bulk操作 为spark和 spark streaming提供相似的API 支持谓词下推优化..., 相信这个特性一定是HBase新版本的一个亮点。
spark2版本： object SparkCoreTest { def main(args: Array[String]): Unit = { // 使用sparksession来创建对象...: 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，...和hadoop的规范 (new ImmutableBytesWritable, put) } } // 执行保存操作 rdd.saveAsHadoopDataset...(jobConf) // 关闭session spark.stop() } } spark老版本： object SparkCoreTest { def main(args:
HBase Connector和Cloudera提供的SparkOnHBase，目前Cloudera的SparkOnHBase已提交的HBase的主干版本。...内容概述 1.环境准备 2.SparkOnHBase示例代码 3.示例运行及验证 4.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.15.0 2.Spark2.2.0.cloudera2 2 环境准备 在CDH5.15.0...1.登录CM进入Spark2的配置界面搜索“spark-env.sh”,增加如下配置： #配置Spark2的Java环境，Spark2要求JDK8或以上版本 export JAVA_HOME=/usr/...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...API访问HBase，Kerberos环境下还需要考Driver和Executor的jaas.conf配置） 4.在代码中创建HBaseConfiguration.create()对象后设置ZK地址在每个
创建conf和table var tableName = "httpsystem_dev" val conf= HBaseConfiguration.create() //设置要查询的表 conf.set...], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) 返回的数据是一个ImmutableBytesWritable,和一个result组成的二元组...DLCNN_juge_mal")) scan.addColumn(Bytes.toBytes("0"), Bytes.toBytes("DLCNN_juge_type")) //spark...读取hbase转换rdd var proto = ProtobufUtil.toScan(scan) var scanToString = Base64.encodeBytes(...将RDD转换为Df //rdd返回df var rdd = hbaseRDD.map(new org.apache.spark.api.java.function.Function
问题导读 1.hadoop与hbase哪些版本兼容？ 2.hadoop与hive哪些版本兼容？ 3.hbase与hive哪些版本兼容？ 4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？...1.hadoop与hbase哪些版本兼容？ 2.hadoop与hive哪些版本兼容？ 3.hbase与hive哪些版本兼容？ 4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？...hive0.90与hbase0.92是兼容的 早期的hive版本与hbase0.89/0.90兼容 当然上面的版本除非很早的时候用。...上面我们已经解决，下面我们解决第四个问题 4.hbase与zookeeper哪些版本兼容？ 对于zookeeper版本一般来讲越新越好，也就是我们安装hbase的时候，可以使用新版本。...那么这个兼容性就难不倒我们了，不过在安装过程中，为了稳定最好使用大家比较常用的版本 另外官网给出hbase1.0.0使用版本ZooKeeper 3.4.x ?
本文节选自《Zabbix监控系统之深度解析和实践》一书，有关参数举例参考等更多内容，欢迎阅读本书。 1.支持的AGENTS 从1.4版本开始，Zabbix agent与Zabbix 5.0兼容。...Zabbix官方之前不推荐使用低版本Zabbix proxy向高版本Zabbix server发送监控数据，现在官方正式禁用低版本Zabbix proxy向高版本Zabbix server发送监控数据，...支持的XML文件 Zabbix 5.0支持使用版本号为1.8、2.0、2.2、2.4、3.0、3.2、3.4、4.0、4.2和4.4的Zabbix导出的XML文件导入。...如果有几个具有相同名称（如具有不同的严重性和表达式）且在它们之间定义了依赖关系的触发器，则不可能被导入，必须手动从XML文件中删除这些依赖项，并在导入后重新添加。...本文节选自《Zabbix监控系统之深度解析和实践》一书，有关参数举例参考等更多内容，欢迎阅读本书。
背景 Spark支持多种数据源，但是Spark对HBase 的读写都没有相对优雅的api，但spark和HBase整合的场景又比较多，故通过spark的DataSource API自己实现了一套比较方便操作...写 HBase 写HBase会根据Dataframe的schema写入对应数据类型的数据到Hbase，先上使用示例： import spark.implicits._ import org.apache.hack.spark..."XXX:2181", "hbase.table.name" -> "hbase_table" )).load.show(false) spark和hbase...表的schema映射关系指定不是必须的，默认会生成rowkey和content两个字段，content是由所有字段组成的json字符串，可通过field.type.fieldname对单个字段设置数据类型...故我们可自定义schema映射来获取数据： hbase.zookeeper.quorum：zookeeper地址 spark.table.schema：Spark临时表对应的schema eg: "ID
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...整合过程 和Spark 整合，意味着最好能有Schema(Mapping),因为Dataframe 以及SQL API 都要求你有Schema。...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...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
写作目的 1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看 2）根据rowkey查询其实我还是查询了好久才找到，所以整理了一下 3）好久没发博客了，水一篇 版本 Scala...2.11.1 Spark 2.11 HBase 2.0.5 代码 其中hbase-site.xml为hbase安装目录下/hbase/conf里的hbase-site.xml pom依赖 spark.rdd.RDD import org.apache.spark....import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
为了管理这个组合项目，会发布一个 BOM（材料清单），其中包含对各个独立项目的依赖版本集合。 历史命名 从历史上看，发布列车有名称而不是版本，以避免与子项目混淆。...当各个项目的版本积累到一定程度，或者其中一个项目有关键错误需要更新版本以提供给所有人时，发布列车将推出以“.SRX”结尾的“服务版本”（service releases），其中“X”是一个数字。...Calver 发布列车 从 2020 年开始，Spring 团队[2]转向日历版本[3]（简称 calver）风格的发布列车版本。...更改为 - 作为分隔符，例如，2020.0.0-M1 和 2020.0.0-RC2。还将停止使用 BUILD- 作为快照的前缀 -- 例如 2020.0.0-SNAPSHOT。...2021.0 (codename Jubilee) 2022.0 (codename Kilburn) 2023.0 (codename Leyton) 2024.0 (codename Moorgate) 版本兼容性
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() ?...table.put(put) println("insert into success") } } 然而并没有什么乱用，发现一个问题，就是说，在RDD取值与写入HBASE
package javasssss; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable...; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import...org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; import java.util.Iterator;...} 解决task not to serializable总共有三种办法，具体参照： http://stackoverflow.com/questions/25250774/writing-to-hbase-via-spark-task-not-serializable
2888 ZooKeeper，如果是Leader，用来监听Follower的连接 3888 ZooKeeper，用于Leader选举 2181 ZooKeeper，用来监听客户端的连接 60010 hbase.master.info.port...，HMaster的http端口 60000 hbase.master.port，HMaster的RPC端口 60030 hbase.regionserver.info.port，HRegionServer...的http端口 60020 hbase.regionserver.port，HRegionServer的RPC端口 8080 hbase.rest.port，HBase REST server的端口 10000
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
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。...代码在spark 2.2.0版本亲测 1....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...http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-spark 不过，内部的spark版本是1.6.0，太陈旧了！！！！.../artifact/org.apache.hbase/hbase-spark Hbase spark sql/ dataframe官方文档：https://hbase.apache.org/book.html
文章目录 端口 Hadoop Spark Zookeeper Hbase 端口 ---- 端口开放问题 关闭防火墙systemctl stop firewalld，并在服务器开放以下端口： Hadoop...604800 vim hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8 Spark...Spark集群安装-基于hadoop集群 （插播反爬信息 ）博主CSDN地址：https://wzlodq.blog.csdn.net/ Zookeeper 下载解压 https://downloads.apache.org...mv hbase-2.3.5 /usr/local/hbase 配置hbase-site.xml cd /usr/local/hbase/conf vi hbase-site.xml 和hadoop cd /usr/local/hbase/bin .
hbase1.0.0版本提供了一些让人激动的功能，并且，在不牺牲稳定性的前提下，引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API，不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。...并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少，故作此文。...本文将分两部分介绍，第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作；第二部分讲解如何将 Spark 内的 RDDs 写入 HBase 的表中，反之，HBase 中的表又是如何以 RDDs...环境配置 为了避免版本不一致带来不必要的麻烦，API 和 HBase环境都是 1.0.0 版本。..." % "1.0.0" HBase 的 CRUD 操作 新版 API 中加入了 Connection，HAdmin成了Admin，HTable成了Table，而Admin和Table只能通过Connection
本文整理自来自阿里巴巴的沐远的技术分享，由大数据技术与架构进行整理和总结。...多版本、增量导入、多维删除 面临的新的挑战： 流式及批量入库 复杂分析 机器学习、图计算 生态及联邦分析 选择Spark的原因 ?...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) ?...代码托管在：https://github.com/aliyun/aliyun-apsaradb-hbase-demo （包含Spark操作Hbase和Phoenix）
作者:沐远 本文整理自来自阿里巴巴的沐远的技术分享，由大数据技术与架构进行整理和总结。...多版本、增量导入、多维删除 面临的新的挑战： 流式及批量入库 复杂分析 机器学习、图计算 生态及联邦分析 选择Spark的原因 ?...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) ?...代码托管在：https://github.com/aliyun/aliyun-apsaradb-hbase-demo （包含Spark操作Hbase和Phoenix）
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