1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

1 Spark读HBase Spark读HBase黑名单数据,过滤出当日新增userid,并与mysql黑名单表内userid去重后,写入mysql. def main(args: Array[String]): Unit = { @volatile var broadcastMysqlUserids: Broadcast[Array[String]] = null val today = args(0) val sourceHBaseTable = PropertiesUtil.getProp

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.clie

SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] // :: ERROR RecoverableZooKeeper: ZooKeeper exists failed after attempts // :: ERROR ZooKeeperWatcher: hconnection-0xaaa0f760x0, quorum=localhost:, baseZNode=/hbase Received unexpec

项目背景 spark sql读hbase据说官网如今在写,但还没稳定,所以我基于hbase-rdd这个项目进行了一个封装,当中会区分是否为2进制,假设是就在配置文件里指定为#b,如long#b,还实用了个公司封装的Byte转其它类型,这个假设别人用须要自己实现一套方案.假设我们完毕这一步,将会得到一个DataFrame,后面就能够registerTmpTable,正常使用了使用hiveContext,是由于有一定的orc文件.我这套方案是兼容hbase和hfile的.比方: val conf =

1.继承 RichSinkFunction 类 mvn配置: <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-hbase_2.12</artifactId> <version>1.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.h

使用的flink版本:1.9.1 异常描述 需求: 从kafka读取一条数据流 经过filter初次筛选符合要求的数据 然后通过map进行一次条件判断再解析.这个这个过程中可能返回null或目标输出outData. 最后将outData通过自定义sink写入hbase. 转换核心代码: val stream: DataStream[Input] = source.filter(s => (!s.equals(null)) && (s.contains("\"typ

SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli, 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler, 具体配置参见:Hive(五):hive与hbase整合 目录: SparkSql 访问 hbase配置 测试验证 SparkSql 访问 hbase配置:  拷贝HBase的相关jar包到Spark节点上的$SPARK_HOME/lib目录下,清单如下: guava-.jar htrace-core--incubating.jar hbas

一. Hbase的region 我们先简单介绍下Hbase的架构和Hbase的region: 从物理集群的角度看,Hbase集群中,由一个Hmaster管理多个HRegionServer,其中每个HRegionServer都对应一台物理机器,一台HRegionServer服务器上又可以有多个Hregion(以下简称region).要读取一个数据的时候,首先要先找到存放这个数据的region.而Spark在读取Hbase的时候,读取的Rdd会根据Hbase的region数量划分stage.所以当r

1.版本信息: Hadoop版本:2.7.1 HBase版本:1.2.1 MongDB版本:3.4.14 2.HBase表名及数据: 3.Maven依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-client</artifactId> <version>2.7.1</version> </dependency> &

ReadFromJDQ3 1)消费JDQ的必要信息,通过参数传入,有6个参数 2)获取flink JDQ3的鉴权客户端 3)根据鉴权客户端获取消费属性的配置 4)构建应用环境ENV和checkpoint机制 5)构建JDQ3(基于kafka)对应的消费客户端,flink用来消费实时订单消息 6) 根据自己的业务构建计算DAG 7)打印Stream流打印到标准输出,触发job执行   WriteToJDQ3 1) 生产JDQ的必要信息,通过参数传入,有5个参数 2)获取Flink JDQ3的鉴权客

思路 在 Flink 中创建一张表有两种方法: 从一个文件中导入表结构(Structure)(常用于批计算)(静态) 从 DataStream 或者 DataSet 转换成 Table (动态) package com.kaikeba.mysql.demo import org.apache.flink.api.common.typeinfo.BasicTypeInfo import org.apache.flink.api.java.io.jdbc.JDBCInputFormat import

package com.grady import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.Result import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat import org.apache.hado

需求描述:扫描(查询)某个区间--->列用hbase多节点的资源,分布式扫描,加快速度==> 然后拼接到一起 如何打散数据 冠字号逆序,hash 并不一定数据连续就会造成热点,这个是由数据访问模式决定的.ex:时间作为rowkey,但查询经常按一个时间段来查询=====> 时间作为rowkey会造成时间差不多的在一个region,这就会造成region server 压力大,===>形成热点ex:不按照时间段查询,简单的全局扫描,这个就不是热点===>例如爬虫的需求. htt

1. HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,spark

一.服务端调优 1.参数配置 1).hbase.regionserver.handler.count:该设置决定了处理RPC的线程数量,默认值是10,通常可以调大,比如:150,当请求内容很大(上MB,比如大的put.使用缓存的scans)的时候,如果该值设置过大则会占用过多的内存,导致频繁的GC,或者出现OutOfMemory,因此该值不是越大越好. 2).hbase.hregion.max.filesize :配置region大小,0.94.12版本默认是10G,region的大小与集群支持

1.HBase读写的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,以下代码都是

转载地址:https://dxer.github.io/2016/03/18/hbase/ HBase一些基本概念 1.Row key 行主键,在对HBase进行查询时候只能依靠Row key,HBase不支持条件查询等类似于一些主流数据库的查询方式,读取记录只能依赖行主键以及进行全局扫面,可以将行主键想象成主流数据库查询过程中用到的主键(例如,id). 2.Column Family 列族,可以将列族想象成日常主流数据库中的表结构的所有列的一个大管家,列族中存储了所有列的名称,整个表包括多少列

HBase简介 1.HBase是一个万亿行,百万列大表(Big Table),数据存放在hdfs集群中: 写操作使用MapReduce处理,将(增删改)处理结果放入HBase中,读就直接读HBase: HBase的并发量在1000左右,常用的关系型数据库MySql的并发量在300~500之间,之所以HBase的并发量比较大,原因在于HBase启用了缓存技术: HBase中的块的单位是64k,每次读取数据,以块为单位将hdfs集群中的数据加载到内存中,加载到内存中的数据形同一个散列表,散列表以Ke

1. Flink.Storm.Sparkstreaming对比 Storm只支持流处理任务,数据是一条一条的源源不断地处理,而MapReduce.spark只支持批处理任务,spark-streaming本质上是一个批处理,采用micro-batch的方式,将数据流切分成细粒度的batch进行处理.Flink同时支持流处理和批处理,一条数据被处理完以后,序列化到缓存后,以固定的缓存块为单位进行网络数据传输,缓存块设为0为流处理,缓存块设为较大值为批处理. storm------ --------