Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma…

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如…

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.对HBase表中数据进行单词统计(TableInputFormat)  1>.准备环境 create_namespace 'yinzhengjie' create 'yinzhengjie:WordCount','f1','f2' put 'yinzhengjie:WordCount', 'row1', 'f1:line', 'hello wold tom how…

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat…

前面讲了如何通过pymysql操作数据库,这次写一个爬虫来提取信息,并将数据存储到mysql数据库 1.爬取目标 爬取猫眼电影TOP100榜单 要提取的信息包括:电影排名.电影名称.上映时间.分数 2.分析网页HTML源码 可以看到每部电影信息都被包裹在一对<dd>...</dd>标签中,所以我们只需提取出一个标签对中的上述信息即可.使用正则表达式提取 3. 完整过程 这个例子有2个关键点:正则编写和数据处理(写进mysql数据库) (1) 正则表达式的编写### pattern…

上一卷中我将爬取的数据文件直接写入文本文件中,现在我将数据存储到mysql中,我依然用的是pymysql,这个很麻烦建表需要在外面建 这次代码只需要改变pipyline就行 来 现在看下结果: 对比发现数据准确无误…

SparkStreaming直连方式读取kafka数据,使用MySQL保存偏移量 1. ScalikeJDBC 2.配置文件 3.导入依赖的jar包 4.源码测试 通过MySQL保存kafka的偏移量,完成直连方式读取数据 使用scalikeJDBC,访问数据库. 1. ScalikeJDBC ScalikeJDBC 是一款Scala 开发者使用的简洁 DB 访问类库,它是基于 SQL 的,使用者只需要关注 SQL 逻辑的编写,所有的数据库操作都交给 ScalikeJDBC.这个类库内置包含了J…

public class LabelJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Job job = Job.getInstance(new Configuration()); job.setJarByClass(LabelJob.class); job.setJobName("Hbase.LabelJob"); Configuration conf = job.getConfiguration(); c…

在HBase中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀, 它解决了 MySQL 的那些问题呢? 每一个新事物的出现, 都是为了解决原本存在的问题. 对写入友好, 支持异步大批量并发写入 可动态添加列 按列存储数据, 不存在的列不会落盘, 节省空间. 而 MySQL 中不存在的内容也要用 null 填充 支持海量数据分布式存储(BigTable 最开始就是…

一.引言 时间到了2019年,数据库也发展到了一个新的拐点,有三个明显的趋势: 越来越多的数据库会做云原生(CloudNative),会不断利用新的硬件及云本身的优势打造CloudNative数据库,国内以阿里云的Cloud HBase.POLARDB为代表,此块文章会有一定的引述,但不是本文的重点. NoSQL正在解决BigData领域的问题.根据Forrester NoSQL的报告,BigData NoSQL是提供 存储.计算处理.支持水平扩展.Schemaless以及灵活的数据模型,特别提…