如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。...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...： 2.1 华为: Spark-SQL-on-HBase 特点： 扩展了Spark SQL的parse功能来对接HBase。.....'2' do put 'hbase_numbers', "row#{i}", "f:c#{j}", "#{i}#{j}" end end 使用Spark SQL创建表并与HBase表建立映射 $SPARK_HBASE_Home
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。...环境下安装了Spark2后默认是没有与HBase集成的，所以这里我们需要配置Spark2与HBase集成，在Spark环境变量中增加HBase的配置信息。...”具体可以参考Fayson前面的文章《HBase-Spark无法在Spark2编译通过问题解决》 2.在进行Spark2与HBase环境集成时，将spark2-demo-1.0-SNAPSHOT.jar...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
], 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...","slave5,slave6,slave7"); conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort","2181"); conf.addResource("
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...)).show(false) // 方式二 spark.read.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")...."XXX:2181", "hbase.table.name" -> "hbase_table" )).load.show(false) spark和hbase...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
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 <properties...import org.apache.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
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...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...sqlContext .read .options(Map(HBaseTableCatalog.tableCatalog -> cat)) .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase..."params": [ { "inputTableName": "log1", "format": "org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase.raw...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() ?...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
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
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 配置hbase-env.sh cd /usr/local/hbase/conf echo $JAVA_HOME vi hbase-env.sh #添加和你输出的
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。...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！！！！...期待hbase-spark官方能快点提供正式版吧。.../artifact/org.apache.hbase/hbase-spark Hbase spark sql/ dataframe官方文档：https://hbase.apache.org/book.html
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..." %% "spark-core" % "1.3.0"libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "1.0.0"libraryDependencies...= null) table.close()}}finally {conn.close()} Spark 操作 HBase 写入 HBase 首先要向 HBase 写入数据，我们需要用到PairRDDFunctions.saveAsHadoopDataset...localData.saveAsHadoopDataset(jobConf) 读取 HBase Spark读取HBase，我们主要使用SparkContext 提供的newAPIHadoopRDDAPI
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。 ...More information available at // http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/mapreduce
需要的jar包依赖 2.3.0 1.2.6</hbase.version...写数据到HBase (1) 使用saveAsNewAPIHadoopDataset() package com.bonc.rdpe.spark.hbase import com.alibaba.fastjson.JSON...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...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
hadoophivehbasespark 2. spark spark-env.sh export SCALA_HOME=/opt/soft/scala-2.12.6 export JAVA_HOME=...=/opt/soft/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 export SPARK_MASTER_IP=node export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=4G slaves.../opt/soft/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/sbin/stop-all.sh 停止 spark_webUI 端口 8080 Spark context Web UI available...Spark context Web UI available at http://node:4040 Spark context available as 'sc' (master = local[*]...Spark session available as 'spark'.
最近测试环境基于shc[https://github.com/hortonworks-spark/shc]的hbase-connector总是异常连接不到zookeeper，看下报错日志： 18/06/...Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) 可以观察到hbase-connector莫名其妙连接的是localhost:2181...同样的代码线上就正常运行，对比之下发现是缺少了hbase-site.xml的配置文件。...查找shc的issue发现已经有人提出这种问题了： https://github.com/hortonworks-spark/shc/issues/227 大意是说，默认会连接localhost:2181...,如果需要连接远程的hbase，只需要拷贝hbase-site.xml到类目录下即可。
Hbase hbase-env.sh export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_162 export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop-2.8.3...export HBASE_HOME=/opt/soft/hbase-2.0.0 export HBASE_CLASSPATH=/opt/soft/hadoop-2.8.3/etc/hadoop export...HBASE_PID_DIR=/opt/data/hbase_data/pids export HBASE_MANAGES_ZK=false hbase-site.xml ...hbase.rootdir hdfs://node:8020/hbase regionservers node1 node2 node3 启动 / 停止 命令 start-hbase.sh stop-hbase.sh Hbase_webUI
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf import org.apache.spark....val config = new SparkConf() config.setMaster("local[*]").setAppName("SparkHBase") // spark...3、RDD[Int]类型添加 package com.xtd.hbase import org.apache.hadoop.hbase....{ConnectionFactory, HTable, Put} import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes import org.apache.spark....TableName.valueOf("student")).asInstanceOf[HTable] // rowkey val put = new Put(Bytes.toBytes("spark
Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases. hive>
: master节点;Hbase : master节点 Hadoop : datanode节点; NodeManager节点Spark : slave节点;Hbase : slave节点 Hadoop...: datanode节点; NodeManager节点Spark : slave节点;Hbase : slave节点 Hadoop : datanode节点; NodeManager节点Spark :.../opt/soft/hbase-2.0.0 /opt/soft/hbase-2.0.0 /opt/soft/hbase-2.0.0 /opt/soft/hbase-2.0.0 SPARK_HOME /...opt/soft/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 /opt/soft/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 /opt/soft/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7...soft/zookeeper-3.4.12 # HBase Config export HBASE_HOME=/opt/soft/hbase-2.0.0 # Hadoop Config export
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