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

Spark1.6.2读取SolrCloud 5.5.1 //httpmime-4.4.1.jar // solr-solrj-5.5.1.jar //spark-solr-2.2.2-20161007.041156-1-shaded.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("Test") // 创建 spark context val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext

object SaprkReadHbase { var total:Int = 0 def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("Spark Read Hbase ") .enableHiveSupport() //如果要读取hive的表,就必须使用这个 .getOrCreate() val sc= spark.spa

Spark1.6.2 读取 HBase 1.2.3 //hbase-common-1.2.3.jar //hbase-protocol-1.2.3.jar //hbase-server-1.2.3.jar //htrace-core-3.1.0-incubating.jar //metrics-core-2.2.0.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("User") // 创建 spark context val sc = n

大家可能都知道很熟悉Spark的两种常见的数据读取方式(存放到RDD中):(1).调用parallelize函数直接从集合中获取数据,并存入RDD中:Java版本如下: JavaRDD<Integer> myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3)); Scala版本如下: val myRDD= sc.parallelize(List(1,2,3)) 这种方式很简单,很容易就可以将一个集合中的数据变成RDD的初始化值:更常见的是(2).从文本中读取数据

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

背景:公司有些业务需求是存储在HBase上的,总是有业务人员找我要各种数据,所以想直接用Spark( shell) 加载到RDD进行计算 摘要: 1.相关环境 2.代码例子 内容 1.相关环境 Spark 版本:2.0.0 Hadoop 版本:2.4.0 HBase 版本:0.98.6 注:使用CDH5搭建集群 编写提交脚本 export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/spark-2.0.0-bin-hadoop2.4 export HBASE_LIB_HOM

def main(args: Array[String]): Unit = { val hConf = HBaseConfiguration.create(); hConf.set("hbase.zookeeper.quorum","m6,m7,m8") val tableName = "t_person" hConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName) val hAdmin = new HB

val conf = HBaseConfiguration.create() conf.addResource(new Path("/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.4-1.cdh5.4.4.p0.4/lib/hbase/conf/hbase-site.xml")) conf.addResource(new Path("/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.4-1.cdh5.4.4.p0.4/lib/hadoop/etc/had

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的. 并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下. 用户最大线程数可以通过linux下的命令 ulimit -a 查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024. 修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/s

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

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

一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.

背景: 场景需求1:使用spark直接读取HBASE表 场景需求2:使用spark直接读取HIVE表 场景需求3:使用spark读取HBASE在Hive的外表 摘要: 1.背景 2.提交脚本 内容 场景需求1:使用spark直接读取HBASE表 编写提交脚本: export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/spark--bin-hadoop2. export HBASE_LIB_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase $

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 :=

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 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

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

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

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

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