！！项目解说：1.实时生成通话记录数据，
2.通过flume 采集 到kafka 传入kafka topic，，
3.Kafka API编写kafka消费者，读取kafka集群中缓存的消息， 将读取出来的数据写入到HBase中
4.HBase输出到MySql；数据：电话号码和联系人 通话时长 时间SimpleDateFormat
OutputStreamWriter osw = new Ou
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2023-08-03 14:18:00
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利用flink从带有kerberos认证kafka中接收消息，每分钟统计各项指标，如每分钟接收的记录数，金额。在统计的时候要累计前一分钟的累计量。统计值 写入mysql，用来前端展示，同时要把消息存入hadoop平台，要在hive建立表 现将把主要逻辑展示如下 1、从指定的kafka的topic接收数据 2、统计数据写入mysql 3、接收的数据写入hdfs，在hive中建外部表的方式，这样速度会
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2023-08-16 14:13:54
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未完成HBase与Kafka真正的干活节点region或者说broker的地址都是写在zookeeper里的，然后客户端通过zookeeper来获取这些服务节点进行连接。所以两者有些共性。
对于这两个中间件来说，属于都比较重的，如果每个项目产品部署需要的时候都在项目生产环境的内网来一套、太过于重复劳动和浪费资源。比较正规的搞法应该是把这些与业务无关的中间件剥离出来形成paas能力，给各个项目进行复
## 实现 Kafka 和 HBase 的流程
下面是实现 Kafka 和 HBase 的流程，包括每一步需要做什么以及相应的代码。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个 Kafka Topic |
| 步骤2 | 生产者将数据发送到 Kafka Topic |
| 步骤3 | 消费者从 Kafka Topic 消费数据 |
| 步骤4 | 编写一个
看到了很多博文中对HBase 与 Hive 的区别做了一些说明，关于这个问题，在刚开始学习 HBase 和 Hive 时就有了这个问题在我脑海中，所以在看到这些博文后，忽然觉得茅塞顿开，可能还需要一段时间的消化和吸收，但是已经比之前明白了许多，写下这篇博文，供日后使用。一 由简入繁，通俗的说看到一篇博文，是这样理解的。hive是什么？ 白话一点再加不严格一点，hive可以认为是map-reduc
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2023-09-10 19:45:20
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大数据环境安装和配置（Hadoop2.7.7，Hive2.3.4，Zookeeper3.4.10，Kafka2.1.0，Flume1.8.0，Hbase2.1.1，Spark2.4.0等）系统说明搭建步骤详述一、节点基础配置二、Hadoop安装和配置三、Hive安装和配置四、ZooKeeper安装和配置五、Kafka安装和配置六、Flume安装和配置七、Hbase安装和配置八、Spark安装和配
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2023-07-13 16:32:22
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数据采集传输主要技术分为两类，一类是离线批处理、另一类是实时数据采集和传输离线批处理最有名的是Sqoop、实时数据采集和传输最为常用的是Flume和KafkaSqoop：一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop（Hive）与传统数据库（Mysql、Oracle）之间数据传递。Flume：实时日志采集平台，一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Kafka：通常来说Flu
hbase 的特点是什么(1) Hbase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于Hadoop的hdfs存储，zookeeper进行管理。 (2) Hbase适合存储半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据。 (3) Hbase为null的记录不会被存储. (4)基于的表包含rowkey，时间戳，和列族。新写入数据时，时间戳更新，同时可以查询到以前
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2023-08-18 21:53:26
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目录概念HiveHBase共同点区别关系首先要知道Hive和HBase两者的区别，我们必须要知道两者的作用和在大数据中扮演的角色概念Hive1.Hive是hadoop数据仓库管理工具，严格来说，不是数据库，本身是不存储数据和处理数据的，其依赖于HDFS存储数据，依赖于MapReducer进行数据处理。2.Hive的优点是学习成本低，可以通过类SQL语句（HSQL）快速实现简单的MR任务，不必开发专
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2023-07-18 11:53:38
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hive与hbase的联系与区别：共同点：1.hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。他们的底层是要通过mapreduce分布式计算的，hbase、hive、pig底层都是这样的。但整体来说hadoop还是比较快的，因为它是进行海量数据存储和分布式计算，这个速度已经很不错了。区别： 2.Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编
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2023-09-10 19:44:39
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文章目录前言一、导入HBase下的jar包二、添加Zookeeper配置三、通过Hive创建HBase表测试1、进入Hive的shell创建表：2、插入数据 前言HBase作为分布式的NOSQL数据库，并不支持传统的SQL查询，通过将Hive框架与HBase进行集成，我们可以实现使用HQL对HBase的数据进行操作，本文对具体的操作流程进行演示与使用测试：一、导入HBase下的jar包当我们使用
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2023-08-18 21:57:13
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参考资料
://lxw1234/archives/2015/06/319.htm
://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegration
1.hive和hbase是基于hadoop的两种应用，从本质上来说， hiv
## 了解Hive和HBase
### 介绍
Hive和HBase是两种非常流行的分布式数据存储和查询系统。它们都是建立在Hadoop生态系统之上，用于处理大规模数据。虽然它们的目的相似，但它们的设计和用途有所不同。
- **Hive**：Hive是一个数据仓库工具，可以通过类似SQL的语言查询存储在Hadoop中的数据。它将结构化的数据映射到Hadoop中的文件系统，通常用于数据分析和报告
## Hive 数据存储到 HBase 的方法
在大数据生态系统中，Hive 和 HBase 是两个非常重要的分布式系统。Hive 通常用于数据的批处理和分析，而 HBase 则是一个列式存储系统，适合存储大规模的数据集合。将 Hive 中的数据存储到 HBase 中，可以使我们同时利用 Hive 的查询能力和 HBase 的快速读取与写入能力。本文将详细介绍如何将数据从 Hive 存储到 HB
一、Hive是在Hadoop和hdfs上的数据仓库工具，提供类SQL语句HQL，并利用hdfs的map/redu
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2023-04-12 11:32:41
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1. 概述1.1 kafaka 简介Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统，使用 Scala 与 Java 语言编写，能够将消息从一个端点传递到另一个端点，较之传统的消息中间件（例如 ActiveMQ、RabbitMQ），Kafka 具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容错的特性，非常适合大规模消息处理应用程序。Kafka 官网： htt
@Author : Spinach | GHB 文章目录Flume、Kafka适用场景Hbase适用场景Hive适用场景 Flume、Kafka适用场景Kafka、Flume都可以实现数据的传输，但它们的侧重点不同。Kafka追求的是高吞吐量、高负载（topic下可以有多个partition）Flume追求的是数据的多样性：数据来源的多样性、数据流向的多样性如果数据来源很单一、想要高吞吐的话可以
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2023-09-22 06:52:03
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## Spark从Kafka读数存HBase实现步骤
对于刚入行的开发者来说，实现Spark从Kafka读数并存储到HBase可能有些困惑。本文将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码示例和注释。首先，让我们来看一下整个实现的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建Spark Streaming应用程序 |
| 步骤2 | 配置Kafka相关参数 |
原创
2023-07-20 22:18:27
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# 使用 Kafka、HBase 和 Redis 的引导教程
在当今的开发环境中，流处理和实时数据存储变得愈发重要。Kafka 是一个流行的分布式消息队列，而 HBase 是一个适合大数据存储的数据库，而 Redis 是一个内存数据存储，适合用于高速缓存等场景。本文将带你深入了解如何结合使用这三者，来实现一个高效的数据处理流程。
## 整体流程
下面是一个简洁的表格，展示了使用 Kafka、
好程序员大数据学习路线Hbase总结，为什么有hbase 随着数据的逐渐增大，传统的关系型数据库无法满足对数据的查询和存储，而hive不是数据库，只是数据仓库，虽然能够满足简单的存储要求，但是始终无法满足对非结构化和半结构化的数据的存储和查询 2hbase是什么 Hbase是阿帕奇旗下的一款开源的，多版本的，可扩展的非关系型数据库。 他是基于谷歌的bigtable的基础上，建立在h
