1、遇到错误，认真查看日志，这才是解决问题的王道啊！不过很多时候，尤其是开始摸索的时候，一下要接触的东西太多了，学东西也太赶了，加上boss不停的催进度，结果欲速则不达，最近接触大数据，由于平台是别人搭建的，搭没搭好不知道，也不清楚细节，出了问题也不知道是自己这边的还是平台的问题。有的时候就是小问题忽略了，结果花了好多时间又才重新发现。 提交job：./spark-submit --cl
1 概述在大数据的应用场景中，hbase常用在实时读写。写入 HBase 的方法大致有以下几种： 1）Java 调用 HBase 原生 API，HTable.add(List(Put))。 2）使用 TableOutputFormat 作为输出。 3）Bulk Load，先将数据按照 HBase 的内部数据格式生成持久化的 HFile 文件，然后复制到合适的位置并通知 RegionServer ，
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2023-07-14 22:07:53
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一. Hbase 的 region我们先简单介绍下 Hbase 的 架构和 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
# 从HBase导入数据到Spark
## 简介
HBase是一个分布式、可扩展的非关系型数据库，而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。在实际应用中，通常需要将HBase中的数据导入到Spark中进行分析处理。本文将介绍如何在Spark中导入HBase中的数据，并进行简单的数据分析。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了HBase和Spark，并且配置好了它们之间的连
1）spark把数据写入到hbase需要用到：PairRddFunctions的saveAsHadoopDataset方法，这里用到了 implicit conversion，需要我们引入import org.apache.spark.SparkContext._2）spark写入hbase，实质是借用了org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInp
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2023-07-05 10:31:41
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用Spark导入MySQL数据到HBase企业中大规模数据存储于HBase背景：项目中有需求，要频繁地、快速地向一个表中初始化数据。因此如何加载数据，如何提高速度是需要解决的问题。一般来说，作为数据存储系统会分为检索和存储两部分。检索是对外暴露数据查询接口。存储一是要实现数据按固定规则存储到存储介质中（如磁盘、内存等），另一方面还需要向外暴露批量装载的工具。如DB2的 db2load 工具，在关闭
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式。代码在spark 2.2.0版本亲测。1. 基于HBas
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2023-08-04 15:53:58
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hadoop spark hbase
集群环境：一主三从，Spark为Spark On YARN模式Spark导入hbase数据方式有多种1.少量数据：直接调用hbase API的单条或者批量方法就可以2.导入的数据量比较大，那就需要先生成hfile文件，在把hfile文件加载到hbase里面下面主要介绍第二种方法：该方法主要使用spark Java A
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2023-06-29 16:15:09
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本文代码通过spark-shell运行spark-shell --master yarn --driver-class-path /home/hadoop/software/spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/jars/hbase/*:/home/hadoop/software/hbase-1.4.10/conf1.Put APIPut API可能是将数据快速导...
原创
2022-12-02 14:50:01
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文章目录1，版本问题2,reduce问题如何解决hbase如何预分区？3，数据量过大问题（32 hfile）4，找不到 HBaseConfiguration5.Hbase报ClusterId read in ZooKeeper is null1.表现：2.分析：3.解决：6.Can not create a Path from a null string1.表现：解决：7.查询hbase的时候报
发现采用shcjar的话，总是执行到某个点就停止了 于是我打算尝试一下直接说哦用
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2017-08-27 22:06:00
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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
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2023-08-18 22:05:12
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目前有两种方式导入：
1.使用sqoop工具导入。
2.通过写hbase java api导入。
总结：hbase的入库性能还行，查询效率高。
目前咱们的数据量很难遇到极端场景。
1.使用sqoop 把cpp数据导入hbase
sqoop思义sql to hadoop。s
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2023-06-26 15:45:26
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HBase数据迁移(1)-使用HBase的API中的Put方法使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。但针对大部分情况，它并非都是最高效的方式。当需要将海量数据在规定时间内载入HBase中时，效率问题体现得尤为明显。待处理的数据量一般都是巨大的，这也许是为何我们选择了HBase而不是其他数据库的原因。在项目开始之前，你就该思考如何将所有能够很好的将数据转移进HBase，否
如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase
原创
2022-09-11 07:03:30
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需要分别从Oracle和文本文件往HBase中导入数据，这里介绍几种数据导入方案。1.使用importTSV导入HBaseimportTSV支持增量导入。新数据插入，已存在数据则修改。1.1.首先将待导入文本test_import.txt放到hdfs集群文本格式如下（从网上找的虚拟话单数据）。逗号分隔，共13个字段，其中第1个字段作为rowkey。1,12026546272,2013/10/19,
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2023-07-29 14:26:17
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在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。具体到我们实际的项目需求中，有一个典型的场景，通常会将Hive中的部分数据，比如热数据，存入到HBase中，进行冷热分离处理。 我们采用Spark读取Hive表数据存入HBase中，这里主要有两种方式：通过HBa
前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase. *). Client API实现借助HBase的Client API来导入, 是最简易
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2023-09-10 21:16:20
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MySQL与HBase导入导出数据环境：sqoop1.4.6+hadoop2.6+hbase1.1+mysql5.7 说明： 1.文中的导入导出的表结构借鉴了网上的某篇博客 2.mysql导入hbase可以直接通过sqoop进行 3.hbase导出到mysql无法直接进行，需要经过hive的中间作用来完成 MySQL导出至HBase a) Mysql创建表mysql> c
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2023-07-14 15:51:31
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1.背景介绍1. 背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase的主要特点是高性能、高可用性、自动分区和负载均衡等。数据迁移和数据导入导出是HBase的重要功能之一，它可以帮助我们将数据从一个数据库迁移到另一个数据库，或者从一个HBa
