前言spark sql[spark 1.0.0]出现之前，数据的读取是通过sparkContext得到的是RDD，数据的存储是通过不同类型RDD的saveXXX方法存储的，Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的，所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据类型，Spark也同样支持。另外，由于Hadoop的API有新旧两个版本,所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本，也提供了
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2023-08-02 11:00:38
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一、预分区HBase默认新建的表中只有一个Region，这个Region的Rowkey是没有边界的，即没有startRowkey和endRowkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的Region随着数据量的不断增加，此Region已经不能承受不断增长的数据量，会进行Split，分裂成2个Region。 在这个过程中，会产生两个问题：1、数据往一个Region上写,会有写热点问题。
2、Re
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2023-07-13 16:16:54
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今天分享一个使用sparksql的spark.write.format("hbase").save()spark.read.format("hbase").load()方式读写Hbase的方法。1、引入maven依赖只需要引用sparksql依赖和hbase-mapreduce包，即可实现spark sql读写hbase功能。<dependency>
<g
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2023-08-18 22:53:30
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1.HBase预分区HBase在创建表时，默认会自动创建一个Region分区。在导入数据时，所有客户端都向这个Region写数据，直到这个Region足够大才进行切分。这样在大量数据并行写入时，容易引起单点负载过高，从而影响入库性能。一个好的方法是在建立HBase表时预先分配数个Region，这样写入数据时，会按照Region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。常用命令： --自定义预分区的Ro
HBase优化 目录HBase优化一、高可用二、预分区三、RowKey设计四、内存优化五、基础优化 一、高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。核心：避免单点故障。 Maste
在前期CK尝试中，对bar分钟线的数据并没有分区和字符串数据的处理。本次拟在这两个方面进行优化。 优化1： 关于分区。按每个股的数据进行分区，目前分区的粒度偏细，这样宏观上如果有22亿条数据，会分出的区就会近4000块。一、个股分区优化尝试数据说明：已经对个股进行了分区。 1、代码建表：my_db.stock_tbCREATE TABLE stock_tb
(
`code` String,
Spark处理，存储到HBase版本
Scala 2.11.8
Spark 2.4.0
HBase 1.2.0-cdh5.7.0
mysql 5.1.27
maven依赖
org.apache.spark:spark-core_2.11:${spark.version}
org.apache.hbase:hbase-client:${hbase.version}
org.apach
文章目录RDD的分区RDD分区器广播变量累加器topN RDD的分区spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2，当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：本地模式spark-shell --master local[N] spark.default.parallelism = N
spark-shell --master
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
4.4 Shuffle 分区数目运行上述程序时，查看WEB UI监控页面发现，某个Stage中有200个Task任务，也就是说RDD有200分区Partition。 原因：在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions ）为200，在实际项目中要合理的设置。在构建SparkSession实例对象时，设置参数的值：// 构建
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2023-08-21 14:51:38
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你知道 HBase 分区过多有哪些影响吗？你知道如何具体计算出 HBase 合理分区数量吗？答案都在这里哟！
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2021-07-08 09:45:38
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# Spark如何确定分区数量
在Spark中，确定分区数量是一个非常重要的问题。分区数量的选择会直接影响到作业的性能和效率。因此，合理确定分区数量是非常有必要的。
## 为什么需要确定分区数量
在Spark中，分区决定了数据在集群中的分布方式。分区的数量越多，数据分布得越均匀，每个分区中的数据量就越小，可以提高并行处理的效率。如果分区数量过少，会导致某些分区中的数据过大，造成负载不均衡，从
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
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
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、学习视频https://www.bilibili.com/video/BV1oE411s7h7?p=37二、配置过程 2.1在spark安装目录下的jars目录中新建hbase目录 2.2将hbase安装目录下的lib目录下的相关文件拷贝到上面的hbase文件夹中 注：./代表当前文件夹
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2023-05-18 15:16:30
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最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题：如何使用scala+spark读写Hbase软件版本如下：scala2.11.8spark2.1.0hbase1.2.0公司有一些实时数据处理的项目，存储用的是hbase，提供实时的检索，当然hbase里面存储的数据模型都是简单的，复杂的多维检索的结果是在es里面存储的，公司也正在引入Kylin作为O
Spark数据读取对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(HDFS、Amazon S3)中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFileSpark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源格式名称结构化备注文本文件否普通的文本文件，每行一条记录JSON半结构化每行一条记录
在项目过程中中，我们会经常使用Spark SQL去查询/分析HBase中的数据，内置的读取数据源使用的是TableInputFormat ，这个TableInputFormat 有一些缺点：一个Task里面只能启动一个Scan取HBase中读取数据；TableInputFormat 中不支持BulkGet不能享受到Spark SQL内置的catalyst引擎
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2023-07-14 15:44:32
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# Spark读取分区合并实现
## 简介
在使用Spark处理大规模数据时，通常会将数据分为多个分区进行并行处理。然而，在某些情况下，我们可能希望将这些分区合并为一个单独的分区，以便更高效地进行后续操作。本文将介绍如何使用Spark读取分区并将其合并为一个分区。
## 流程概览
下表展示了实现"Spark读取分区合并"的流程。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 读取数
