Apache Spark 和 Apache HBase 是两个使用比较广泛的大数据组件.很多场景需要使用 Spark 分析/查询 HBase 中的数据,而目前 Spark 内置是支持很多数据源的,其中就包括了 HBase,但是内置的读取数据源还是使用了 TableInputFormat 来读取 HBase 中的数据.这个 TableInputFormat 有一些缺点: 一个 Task 里面只能启动一个 Scan 去 HBase 中读取数据: TableInputFormat 中不支持 BulkG

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 =

Spark SQL可以支持Parquet.JSON.Hive等数据源,并且可以通过JDBC连接外部数据源 一.通过JDBC连接数据库 1.准备工作 ubuntu安装mysql教程 在Linux中启动MySQL数据库: 输入下面SQL语句完成数据库和表的创建: 2.读取mysql数据库中的数据 下载MySQL的JDBC驱动程序,比如mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz 把该驱动程序拷贝到spark的安装目录” /usr/local/spark/jars”下 启动一个

一.DataFrame:有列名的RDD 首先,我们知道SparkSQL的目的是用sql语句去操作RDD,和Hive类似.SparkSQL的核心结构是DataFrame,如果我们知道RDD里面的字段,也知道里面的数据类型,就好比关系型数据库里面的一张表.那么我们就可以写SQL,所以其实这儿我们是不能用面向对象的思维去编程的.我们最好的方式就是把抽象成为一张表,然后去用SQL语句去操作它. DataFrame的存储方式:它采用的存储是类似于数据库的表的形式进行存储的.一个数据表有几部分组成:1.数据

1.Spark SQL概述 1)Spark SQL是Spark核心功能的一部分,是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的. 2)Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句 3)BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据 4)Spark SQL支持Python.Scala.Java和R语言 5)Spark SQL不仅仅是SQL 6)Spark SQL远远比SQL要强大 7)Spark SQL处理数据架构 8)Spark SQL简介 Spark SQL is a Spar

一:前置知识详解: Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作, Load:可以创建DataFrame, Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型. 二:Spark SQL读写数据代码实战: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRD

一:前置知识具体解释: Spark SQL重要是操作DataFrame,DataFrame本身提供了save和load的操作. Load:能够创建DataFrame. Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说与具体的格式来指明我们要读取的文件的类型以及与具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型. 二:Spark SQL读写数据代码实战: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.Java

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一

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.

Spark读写HBase示例 1.HBase shell查看表结构 hbase(main)::> desc 'SDAS_Person' Table SDAS_Person is ENABLED SDAS_Person COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => ', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => ', BLOCKCACHE =

1.首先在Hbase中建立一张表,名字为student 参考 Hbase学习笔记——基本CRUD操作 一个cell的值,取决于Row,Column family,Column Qualifier和Timestamp Hbase表结构 2.往Hbase中写入数据,写入的时候,需要写family和column build.sbt libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "

问题描述 Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Failed after attempts=36, exceptions:Thu Mar 01 17:43:32 CST 2018, null, java.net.SocketTimeoutException: callTimeout=60000, callDuration=69098: row 'stude

一.为什么使用Phoenix二.安装Phoenix2.1 兼容问题?2.2 编译CDH版本的Phoenix2.3 安装Phoenix到CDH环境中三.Phoenix的使用3.1 phoenix的4种调用方式3.1.1 批处理方式3.1.2 命令行方式3.1.3 GUI方式3.1.4 JDBC调用3.2 Phoenix的数据操作操作3.2.1 支持的数据类型3.2.2 插入数据3.2.3 删除数据3.2.4 更新数据3.2.5 查询数据3.3 Phoenix的Schema操作3.3.1 什么?没有

背景 之前的博客:Spark:DataFrame写HFile (Hbase)一个列族.一个列扩展一个列族.多个列 用spark 1.6.0 和 hbase 1.2.0 版本实现过spark BulkLoad Hbase的功能,并且扩展了其只能操作单列的不便性. 现在要用spark 2.3.2 和 hbase 2.0.2 来实现相应的功能: 本以为会很简单,两个框架经过大版本的升级,API变化很大: 官网的案例其实有点难实现,且网上的资料要么老旧,要么复制黏贴实在是感人,所以花了点时间重新实现了该

#Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作.一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作,也可以被注册为临时表.把DataFrame注册为临时表之后,就可以对该DataFrame执行SQL查询.Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法,然后对内置数据源进行深入介绍.

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和