在Spark中利用map-reduce或者spark sql分析了数据之后,我们需要将结果写入外部文件系统. 本文,以向Hbase中写数据,为例,说一下,Spark怎么向Hbase中写数据. 首先,需要说一下,下面的这个方法. foreach (func) 最通用的输出操作,把func作用于从map-reduce生成的每一个RDD(spark  sql生成的DataFrame可转成RDD). 注意:这个函数是在运行spark程序的driver进程中执行的. 下面跟着思路,看一下,怎么优雅的向Hb

今日在windows上用spark写hbase的函数 saveAsHadoopDataset 写hbase数据库的时候,遇到Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) 错误,程序卡在那里不动了,百度后发现是我的windows上面hosts文件没有配置. 观察ambari的hosts显示 然后我开始配置hosts ip1 a.hadoop2.com ip2 a.hadoop3.com ip3 a.hadoop4.com 配

部分情况下: saveAsNewAPIHadoopDataset不能用 大坑, org.apache.hadoop.mapred 和 org.apache.hadoop.mapreduce两个包的混乱 package com.xiaomi.mishell.statusbar import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import org.apache.ha

package com.grady import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result} import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa

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.mapred.TableOutputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.client

前言 在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建,但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢,因为hive默认使用的引擎是MapReduce.因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询,在成功的整合之后,我将如何整合的过程写成本篇博文.具体如下! 事前准备 在进行整合之前,首先确保Hive.HBase.Spark的环境已经搭建成功!如果没有成功搭建,具体可以看我之前写的大数据学习系

BHase基本知识 基本概念 自我介绍 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”. HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力. HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库. 另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. 作为独立的体系,有其所属的资源:HBase教程 必要性 Ref: How and When should

于Spark它是一个计算框架,于Spark环境,不仅支持单个文件操作,HDFS档,同时也可以使用Spark对Hbase操作. 从企业的数据源HBase取出.这涉及阅读hbase数据,在本文中尽快为了尽可能地让我们可以实践和操作Hbase.Spark Shell 来进行Hbase操作. 一.环境: Haoop2.2.0 Hbase版本号0.96.2-hadoop2, r1581096 Spark1.0.0 本文如果环境已经搭建好,Spark环境搭建可见Spark Haoop集群搭建 Hadoop2

HBase经过七年发展,终于在今年2月底,发布了 1.0.0 版本.这个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

本文原作者:“水晶虾饺”,原文由“玉刚说”写作平台提供写作赞助,原文版权归“玉刚说”微信公众号所有,即时通讯网收录时有改动. 1.引言 好多小白初次接触即时通讯(比如:IM或者消息推送应用)时,总是不能理解Web短连接(就是最常见的HTTP通信了)跟长连接(主要指TCP.UDP协议实现的socket通信,当然HTML5里的Websocket协议也是长连接)的区别,导致写即时通讯这类系统代码时往往找不到最佳实践,搞的一脸蒙逼. 本篇我们先简单了解一下 TCP/IP,然后通过实现一个 echo 服务

环境描述: 操作系统版本:CentOS release 6.5 (Final) 内核版本:2.6.32-431.el6.x86_64 phoenix版本:phoenix-4.10.0 hbase版本:hbase-1.2.6 hbase节点分布:1个HMaster,2个RegionServer 文档目的: 通过在phoenix客户端连接hbase数据库,在phoenix中创建二级索引. 配置过程: 1.登录到RegionSever节点,修改hbase-site.xml配置文件,加入如下配置 <pr

16日上午9点,2016云栖大会“开源大数据技术专场” (全天)在阿里云技术专家封神的主持下开启.通过封神了解到,在上午的专场中,阿里云高级技术专家无谓.阿里云技术专家封神.阿里巴巴中间件技术部高级技术专家天梧.阿里巴巴中间件技术部资深技术专家纪君祥将给大家带来Hadoop.Spark.HBase.JStorm Turbo等内容. 无谓:Hadoop过去现在未来,从阿里云梯到E-MapReduce 阿里云高级技术专家 无谓 从开辟大数据先河至现在,风雨十年,Hadoop已成为企业的通用大数据框架

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 形式加载进 Spark 内的. 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.HBase 为单机模式,分布式模式的使用方法类似,只需要修改HBaseConfiguration的配置即可. 开发环境中使用 SBT 加载依赖项 name :=

一.HBase Shell创建表 1.HBASE shell命令 ## hbase(main):001:0> create_namespace 'ns1' //创建命名空间:ns1 hbase(main):002:0> list_namespace //查看命名空间 ## hbase(main):003:0> create 'ns1:t1', 'cf' //创建一个表t1,属于ns2命名空间,列族:cf hbase(main):005:0> create 'ns1:t2',{NAM

package cn.piesat.controller import java.text.{DecimalFormat, SimpleDateFormat}import java.utilimport java.util.concurrent.{CountDownLatch, Executors, Future} import ba.common.log.enums.{LogLevel, LogType}import ba.common.log.utils.LogUtilimport cn.p

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 大家都知道用mapreduce或者spark写入已知的hbase中的表时,直接在mapreduce或者spark的driver class中声明如下代码 job.getConfiguration().set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tablename); 随后mapreduce在mapper或者reducer中直接context写入即可,而spark则是

ZeroMQ 官方地址 :http://api.zeromq.org/4-0:zmq_connect zmq_connect(3)  ØMQ Manual - ØMQ/3.2.5 Name zmq_connect - 由一个socket创建一个对外连接(outgoing connection) Synopsis int zmq_connect (void *socket, const char *endpoint); Description zmq_connect()函数将socket连接到节点

javax.transaction.xa.XAException: java.sql.SQLException:无法创建 XA 控制连接.错误: 未能找到存储过程'master..xp_sqljdbc_xa_init'. 配置JTA  SQL Server XADataSource参考:http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/aa342335.aspx 1.sqljdbc_3.0\chs\auth\x86(x64|IA64)\sqljdbc_auth

源:http://www.cnblogs.com/michael-zhangyu/archive/2009/07/04/1516797.html 本文主要介绍一些GPRS管理与创建APN拨号连接相关的知识点.新建拨号连接利用RAS实现,本文将详细介绍我在实现创建APN拨号连接时的一些经验,目前来说创建APN连接的资源非常少,尤其是c#实现的很少.GPRS管理主要是Connection Manager API,目前的资源比较丰富,我就不重复造轮子,提供一些参考资料以供参考. 一 Connectio