前戏: 1.spark操作结构化数据利用hbase进行去重 2.大致思路:将数据处理成结构化数据–>spark调用hadoop api 将数据以hfile形式存入hdfs—>以bulkload方式将数据批量导入hbase 以下以cdh5.16.2生产环境为例: hadoop版本:2.6.0 hbase版本:1.6.0 spark2版本:2.4.0 zk版本:3.4.51.所需依赖:&l
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2024-02-25 12:14:12
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java的API基本操作-增删改查基本思路创建表初始化和关闭资源(抽出来，精简下面操作的代码)添加数据查询数据get查询：精准查询scan查询：范围查询删除数据删除数据删除表官网链接 基本思路开始先配置、连接，最后关闭，这是通用的。增删改查，都是获得对应的对象，put delete put get/scan，获得对象时可以用family/column等API进行进一步现在或过滤然后用table对
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2023-07-19 17:52:11
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写入数据: public class TestWrit {
private static Configuration cfg = new Configuration();
private static final int BLOCK_INDEX_SIZE = 60;
private static final int BLOOM_BLOCK_INDEX_SIZE = 10
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2023-07-14 22:08:53
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目录直接在main函数中执行语句借助@Test来运行方法删除表修改表结构列出来所有的表插入一条数据获取一行数据创建表批量读取文件中的数据，并且批量插入表中获取一组数据的值利用CellUtil改善读取数据方式 导入依赖<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
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2023-09-18 05:09:11
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Hbase一.Hbase概述二.Hbase发展史三.Hbase应用场景四.Apache HBase生态圈五.HBase物理架构六.HBase数据管理七.HBase架构特点八.HBase Shell九.HBase操作十.示例 一.Hbase概述Hbase是一个领先的NoSQL数据库是一个面向列的数据库是一个分布式hash map基于Google Big Table论文使用HDFS作为存储并利用其可
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2023-07-19 13:40:51
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# Spark写入HBase乱码的解决方案
在大数据处理的过程中，Spark与HBase的集成越来越常见。但是，由于编码问题，倾向于使用UTF-8编码的Spark写入HBase时，常常会出现乱码现象。本文将介绍常见的乱码问题，原因分析，并提供相应的代码示例和解决方案。
## 常见问题
在将Spark数据写入HBase时，如果数据包含中文字符或其他非ASCII字符，会发生乱码。这通常是因为HB
原创
2024-08-31 05:38:46
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# 使用Spark写入数据到HBase
在大数据处理的过程中，结合Spark和HBase进行数据的读写是一种常见的需求。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，而Spark提供了强大的数据处理能力。本文将详细介绍如何将数据使用Spark写入HBase。
## 整体流程
在进行Spark写入HBase之前，我们需要了解整个流程。以下是关键的步骤和说明：
| 步骤 |
负载信息：RegionServer:3个 Region:5400多个现象：在使用Spark对HBase进行scan操作时发现有些task执行比较慢原因分析：查看Spark应用的executor日志，发现查询慢的都是027节点请求的。 获取此节点的regionServe
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2023-06-11 15:35:39
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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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优化一：HBase表的优化在建立HBase表时，提前设置好表的数据存放的压缩的方式提前建立region分区设置读取表中的数据不缓存优化二：Spark程序的优化优化场景Spark中有Driver与Executor Executor执行Task Executor执行Task的时候，有可能会用到Driver中的数据 那么就需要Driver将数据发送给Executor Executor中如果要处理不同分区
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2023-07-14 15:44:41
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一、前言MapReduce早已经对接了HBase，以HBase作为数据源，完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。二、Spark On HBASE1.可以解决的问题Spark和HBASE无缝对接意味着我们不再需要关心安全和RDD与HBase交互的细节。更方
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2024-04-27 17:56:55
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目录1 需求与数据集2 准备工作2.1 创建IDEA Maven项目2.2 导入pom依赖2.3 复制HBase和Hadoop配置文件2.4 创建包结构和类2.5 创建Hbase连接以及admin管理对象3 需求一：使用Java代码创建表4 需求三：使用Java代码删除表5 需求二：往表中插入一条数据5.1 创建包5.2 初始化Hbase连接5.3 插入姓名列数据5.4 查看HBase中的数据5.5 插入其他列6 需求三：查看一条数据7 需求四：删除一条数据8 需求五：导入数据8.1 需求8.2 Impor
原创
2021-12-25 15:41:57
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1.建一个maven项目：（在idea中不需要，只需要建一个java项目->再右键项目->add framework support->找到maven勾上）2.在pom.xml导入：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-in
原创
2021-12-30 16:42:19
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# HBase Java API分区实现指南
HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库，广泛用于实时查询和处理大数据。在HBase中，数据以表的形式存储，表可以通过行键、列族、列限定符等进行存取。对于高效的数据存储与读取，合理的分区结构非常重要。本文将指导你如何使用HBase的Java API实现数据的分区。
## 实现流程
以下是实现HBase分区的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-27 06:56:47
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1.建一个maven项目：（在idea中不需要，只需要建一个java项目->再右键项目
原创
2022-01-18 10:18:46
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分布式消息缓存Kafka
1、消息中间件：生产者和消费者 生产者、消费者、数据流（消息）
发布和订阅消息容错存储消息记录处理流数据
Kafka架构：
procedure：生产者
consumer：消费者
broker：容错存储
topic：分类主题、标签
consumer gro
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2024-07-18 09:59:31
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主类：/**
* TODO:精确一次：
* 如果是聚合类运算： 使用事务，将聚合的结果和offset一起保存
* 如果是非聚合类的运算： 可以使用 at least once + 幂等输出 实现 精确一次
* --
* at least once： 取消offset的自动提交 + 将offset维护到kafka
* 幂等输出: 使用h
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2023-08-04 21:21:36
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# 使用Spark将数据写入HBase
在大数据处理的世界中，Apache Spark和HBase都是重要的组件。Spark是一种快速通用的集群计算系统，而HBase是一个开源的、分布式的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。将数据从Spark写入HBase，使得我们能够利用这两者的优点。本文将介绍这个流程，并给出相应的代码示例。
## 整体流程
数据从Spark写入HBase的过程大致可
原创
2024-10-08 04:39:47
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# Spark读取Kafka写入HBase
## 1. 流程概述
在实现"Spark读取Kafka写入HBase"的过程中，我们需要完成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spark应用程序 |
| 2 | 配置Kafka参数 |
| 3 | 从Kafka读取数据 |
| 4 | 将数据写入HBase |
下面我们将逐步介绍每个步骤所需要
原创
2023-07-18 11:24:13
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RDD及其特点1）RDD（Resillient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是spark提供的核心抽象。它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合2）RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集）3）RDD通常通过hadoop上的文件，即hdfs文
