本文档简要介绍了如何在集群上运行spark，使之更容易理解所涉及的组件。通过应用程序提交指南了解关于在集群上启动应用程序的情况.。组件Spark应用程序作为集群上独立的进程集运行，由您的主程序中的SparkContext对象协调（称为驱动程序）。具体来说，要在集群上运行，SparkContext可以连接到几种类型的集群管理器（Spark自己的独立集群管理器，Mesos或YARN），它们可以跨应用
一、集群规划这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群，其中三台主机上均为 Regin Server。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。二、前置条件HBa
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2023-07-20 23:15:06
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# 构建HBase Hadoop Hive Spark集群
## 1. 流程概述
构建HBase Hadoop Hive Spark集群的流程如下所示：
```mermaid
journey
title 构建HBase Hadoop Hive Spark集群流程
section 安装Hadoop
安装Hadoop集群
section 安装Hive
问题导读： 1.如何初始化sparkContext？ 2.如何设置查询条件？ 3.如何获得hbase查询结果Result？ 由于spark提供的hbaseTest是scala版本，并没有提供java版。我将scala版本改为java版本，并根据数据做了些计算操作。 程序目的：查询出hbase满足条件的用户，统计各个等级个数。 代码如下，西面使用的hbase是0.94注释已经写详细： pack
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2023-08-13 23:28:31
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分布式系统的一个优势就是动态可伸缩性，如果增删节点需要重启那肯定是不行的。后来研究了一下，发现的确是不需要重启的。以spark和hadoop为例：不用重启集群，直接在新增的节点上分别启动以下进程即可：一、hadoop增加datanode节点因为1.x版本和2.x版本有比较大的差异，我这里是以2.7为例。在namenode节点上,将hadoop-2.7复制到新节点上,并在新节点上删除data和log
原创
2018-07-02 11:58:38
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HBase概念:HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。它经常被描述为一种稀疏的,分布式的,持久花的,多维有序映射, 基于行键rowkey,列簇column family和时间戳timestemp.HBase生态环境HBase时Google Bigtable的开
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2023-07-21 15:47:56
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用spark读取hbase数据
0.我们有这样一个表，表名为Student1.在Hbase中创建一个表表明为student，列族为info2.插入数据我们这里采用put来插入数据格式如下 put ‘表命’，‘行键’，‘列族：列’，‘值’ 我们知道Hbase 四个键确定一个值，一般查询的时候我们需要提供 表
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2023-07-12 10:59:21
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一、前提条件服务器配置好，搭建大数据集群服务器看这篇：搭建学习使用的大数据集群环境：windows使用vmware安装三台虚拟机，配置好网络环境
安装好对应版本的hadoop集群，并启动安装好对应版本的zookeeper集群，并启动1. HBase集群安装部署1.1 准备安装包下载安装包并上传到node01服务器安装包下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cd
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2023-08-09 00:39:33
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HiveSparkFlink语法优化 1. 列裁剪（只选择需要的列） 2. 行裁剪（只选取需要的行） 3. group by set hive.map.aggr = true set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 10000 set hive.groupby.skewindata = true 生成两个MR查询计划，部分聚合 -> 全局聚合 4.
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2023-08-30 13:40:36
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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
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2023-07-13 16:50:10
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读写方式其实个人最近访问hbase 都是通过shc df/sql 来访问的df的读写方式，足够覆盖90%的场景，但该方案有一个前提是，明确的知道hbase 的列族和列信息，新项目都会规范这一点，可以使用但有些历史包袱的项目，列族是明确的，但是列族里的列信息是不明确的，正好要做一个旧项目列的标准化每行数据列信息都不一样，部分多列，部分少列，必须读一条，解析一条，因此df之类的方案不适用也借此，整理下
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2023-07-12 10:54:22
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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
本篇文章主要分享Apache HBase如何通过regions实现负载均衡以及如何管理region拆分。HBase以表的形式存储多行数据。表被划分为”regions“。Regions分布在集群的不同节点上，通过RegionServer进程被客户端调用。一个region由一组连接的Key组成，从一个start key开始，以end key结尾。Region之间不会overlap，这意味着一个固定的r
一、集群规划这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群，其中三台主机上均为 Regin Server。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。 二、
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2023-07-21 16:03:25
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文章目录Spark读HBase1. 使用newAPIHadoopRDD APISpark写HBase1. saveAsNewAPIHadoopFile API2. BulkLoadSpark应用程序依赖的jar包 Spark读HBase1. 使用newAPIHadoopRDD API代码实现：import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import
前面讲到Hbase的时候可以通过Java API的方式操作Hbase数据库，由于Java和Scala可以互相调用，本节使用Scala语言通过Spark平台来实现分布式操作Hbase数据库，并且打包部署到Spark集群上面。这样我们对Spark+Scala项目开发有一个完整的认识和实际工作场景的一个体会。我们创建一个Spark的工程，然后创建一个HbaseJob的object类文件，项
先脑补一些相关知识：Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务， Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/value数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就 像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实 时查询，数据也可以从Hive写到H
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2023-09-20 06:59:35
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从昨天开始研究通过Spark向HBase中插入数据，开始在GitHub上面找了一段代码，但是调试起来不好用；于是到今天下午一直在研究这个代码，本来对于Python不太熟悉，对于PySpark更是不熟悉；而且还少一些包； 后来突然想到其实Spark还有Java版本的，PySpark和它都是Spark提
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2017-08-13 22:13:00
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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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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”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
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2023-07-12 07:54:43
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