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
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
1）spark把数据写入到hbase需要用到：PairRddFunctions的saveAsHadoopDataset方法，这里用到了 implicit conversion，需要我们引入import org.apache.spark.SparkContext._2）spark写入hbase，实质是借用了org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInp
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2023-07-05 10:31:41
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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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本文代码通过spark-shell运行spark-shell --master yarn --driver-class-path /home/hadoop/software/spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/jars/hbase/*:/home/hadoop/software/hbase-1.4.10/conf1.Put APIPut API可能是将数据快速导...
原创
2022-12-02 14:50:01
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# 从HBase导入数据到Spark
## 简介
HBase是一个分布式、可扩展的非关系型数据库，而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。在实际应用中，通常需要将HBase中的数据导入到Spark中进行分析处理。本文将介绍如何在Spark中导入HBase中的数据，并进行简单的数据分析。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了HBase和Spark，并且配置好了它们之间的连
文章目录1，版本问题2,reduce问题如何解决hbase如何预分区？3，数据量过大问题（32 hfile）4，找不到 HBaseConfiguration5.Hbase报ClusterId read in ZooKeeper is null1.表现：2.分析：3.解决：6.Can not create a Path from a null string1.表现：解决：7.查询hbase的时候报
发现采用shcjar的话，总是执行到某个点就停止了 于是我打算尝试一下直接说哦用
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2017-08-27 22:06:00
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用Spark导入MySQL数据到HBase企业中大规模数据存储于HBase背景：项目中有需求，要频繁地、快速地向一个表中初始化数据。因此如何加载数据，如何提高速度是需要解决的问题。一般来说，作为数据存储系统会分为检索和存储两部分。检索是对外暴露数据查询接口。存储一是要实现数据按固定规则存储到存储介质中（如磁盘、内存等），另一方面还需要向外暴露批量装载的工具。如DB2的 db2load 工具，在关闭
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式。代码在spark 2.2.0版本亲测。1. 基于HBas
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2023-08-04 15:53:58
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hadoop spark hbase
集群环境：一主三从，Spark为Spark On YARN模式Spark导入hbase数据方式有多种1.少量数据：直接调用hbase API的单条或者批量方法就可以2.导入的数据量比较大，那就需要先生成hfile文件，在把hfile文件加载到hbase里面下面主要介绍第二种方法：该方法主要使用spark Java A
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2023-06-29 16:15:09
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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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# 教你如何将spark生成的HFile文件导入到HBase
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[生成HFile文件] --> B[导入到HBase]
```
## 整体流程
首先我们需要将数据通过Spark生成HFile文件，然后再将HFile文件导入到HBase中。
### 生成HFile文件
在生成HFile文件的过程中，我们需要按照以下步骤
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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如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase
原创
2022-09-11 07:03:30
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HBase数据导入——使用 ImportTsv 将数据导入hbase1.测试数据生成使用shell 生成简易 csv文件使用zd生成测试数据的csv文件 （仅用于生成测试数据，可跳过此步骤）使用zd 执行zd的配置文件生成的数据2.将csv文件传到目标主机（在同机器操作的跳过此步骤）3.将文件上传至HDFS，并修改相应的读写权限4.使用ImportTsv 将数据导入hbase语法参数执行导入
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2023-08-18 22:50:37
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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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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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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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