云HBase具有很好的在线入库和查询能力，不过在分析上面有比较大的欠缺，这篇文章主要介绍如何使用Spark对云HBase中数据做复杂分析。1 云HBase查询分析的现状HBase原生API：HBase原生API适合基于row key做点查，这个是HBase最擅长的查询场景Phoenix：Phoenix作为HBase的SQL层，使用二级索引的技术，擅长多条件组合查询；Phoenix没有自己的计算
HBase经过七年发展，终于在今年2月底，发布了 1.0.0 版本。这个版本提供了一些让人激动的功能，并且，在不牺牲稳定性的前提下，引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API，不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少，故作此文。本文将分两部分介绍，第一部分讲
1、究竟什么是RDD呢？有人可能会回答是：Resilient Distributed Dataset。没错，的确是如此。但是我们问这个实际上是想知道RDD到底是个什么东西？以及它到底能干嘛？好的，有了问题，那么我们带着问题往下看，总会有答案的。2、hadoop的计算模型&spark的计算模型（1）首先我们可以看一下hadoop的计算模型：在这幅图中，每一次job的运行都需要对数据进行磁盘的
# 实现使用ycsb对hbase进行性能测试
## 1. 流程
下面是使用ycsb对hbase进行性能测试的整体流程：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| YCSB : 使用
YCSB ||--o| HBASE : 测试
```
## 2. 步骤及代码
### 步骤一：安装YCSB
在终端中输入以下代码：
```bash
git
分布式数据库HBase本身不支持SQL语法，要统计表的行数，只能通过其他的方式来实现。HBase的shell脚本提供了count命令，但该命令只是简单地scan全表然后将行数累加，效率很低只能用于测试或者统计小表了。另一解决方案是使用MapReduce，HBase自身提供了org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter类，可以方便地在命令行调用进行统计，但
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2023-07-21 19:28:10
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1、相关环境centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 hbase1.2.4本篇文章仅涉及hbase集群的搭建，关于hadoop与zookeeper的相关部署参见上篇文章目标如下：master192.1.68.1.215HMasterdata1192.168.1.218HMaster备用 HRegionServerdata2192.168.1.21
HBase Client使用注意点：
1 HTable线程不安全。
建议使用HTablePool，或者每次new一个HTable出来。
2 HTable和HConnection的关系。
注意HTable对象之间通过Configuration共享HConnection。
好吧，我偷懒了，实际上是通过HConnectionKey来共享HConn
hbase的过滤器使用 文章目录hbase的过滤器使用1：过滤器1：Filter接口和FilterBase抽象类2： 过滤器分类2.1：比较过滤器CompareFilter2.2：专用过滤器2.3：包装过滤器3：shell使用过滤器操作示例3.1：比较器和运算符：4：java开发过滤器示例1：单过滤器2：多个过滤器 1：过滤器Hbase 提供了种类丰富的过滤器（filter）来提高数据处理的效率，
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2023-08-16 05:09:37
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CURD操作可以方便地处理大规模数据。以下是一些基本步骤：
首先，需要使用JDBC连接器建立与MySQL数据库的连接。可以使用以下代码来建立连接：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder().appName("MySQL Example").getOrCreate()
url = &
原创
2023-07-25 05:31:21
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# HBase列过滤入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能分享一些关于如何在HBase中实现列过滤的知识。HBase是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统，它是基于Google的Bigtable模型。在HBase中，数据以列族的形式存储，每个列族可以包含多个列。有时，我们可能只需要查询某些特定的列，而不是整个列族的所有列。这就是列过滤发挥作用的地方。
## 列过滤流程
下面是实现列过
HBase数据模型在 HBase 表中，一条数据拥有一个全局唯一的主键（RowKey）和任意数量的列（Column Qualifier），每个列的数据存储支持多个版本（Version），一列或多列组成一个列族（Column Family），同一个列族中列的数据在物理上都存储在同一个 HFile 中。这样基于列存储的数据结构有利于数据缓存和查询。所以，在 HBase 中定位一条数据需要通过：RowK
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2023-08-26 12:20:13
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# 如何实现“HBase使用Spark”
## 一、流程概述
下面是实现“HBase使用Spark”的步骤概述：
```mermaid
gantt
title HBase使用Spark流程图
section 整体流程
HBase安装 & 数据准备: 2023-10-01, 2d
Spark安装 & 配置: 2023-10-03, 2d
编写Spark程
# HBase Count 解析
HBase是一个面向列的分布式数据库，它构建在Hadoop的HDFS上，并且运行在Hadoop集群上。它提供了高可靠性、高性能和高可扩展性的数据存储和访问能力。HBase的数据模型类似于Google的Bigtable，使用分布式和稀疏的表来存储数据。在本文中，我们将介绍HBase中的count操作以及如何使用Java API进行计数。
## HBase Cou
原创
2023-07-22 11:33:34
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1、hbase中的shell命令help查看命令的使用描述help '命令名'whoami身份(root、user)whoamiversion返回hbase版本信息versionstatus返回hbase集群的状态信息statustable_help查看如何操作表table_helpcreate创建表create '表名', '列族名1', '列族名2', '列族名N'alter修改列族添加列族：
一、环境Spark: 2.1.0Hadoop: 2.6.0Hbase: 1.2.6开发环境：Android Studio 二、hbase简介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
# 使用 Spark 对列进行操作的详细指南
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析和处理。对于刚入行的小白来说，掌握 Spark 的基本操作是非常重要的，尤其是对数据框（DataFrame）列的操作。本文将通过一个清晰的流程、代码示例和图示化的方式，帮助你理解如何在 Spark 中对列进行操作。
## 流程步骤
下面的表格展示了我们在 Spark 中对列进
背景做过数据清洗ETL工作的都知道，行列转换是一个常见的数据整理需求。在不同的编程语言中有不同的实现方法，比如SQL中使用case+group，或者Power BI的M语言中用拖放组件实现。今天正好需要在pyspark中处理一个数据行列转换，就把这个方法记录下来。首先明确一下啥叫行列转换，因为这个叫法也不是很统一，有的地方叫转置，有的地方叫透视，不一而足。我们就以下图为例，定义如下：从左边这种变成
一、概述二、方案适用场景三、方案实现思路四、方案实现原理五、方案优点六、方案缺点七、代码实现一、概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题--数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。二、方案适用场景在对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句，而且join
任何系统都会有各种各样的问题，有些是系统本身设计问题，有些却是使用姿势问题。HBase也一样，在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题，有些是HBase还需要完善的，有些是我们确实对它了解太少。总结起来，大家遇到的主要问题无非是Full GC异常导致宕机问题、RIT问题、写吞吐量太低以及读延迟较大。 Full GC问题之前在一些文章里面已经讲过它的来龙去脉，主要的解决方案目前主要有两方
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2023-07-21 19:27:57
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hbase count命令快吗 hbase scan count
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2023-05-26 22:29:21
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