用户发起文章操作,发起请求日志日志将由SLB服务器进行负载到日志打点服务器。NSA将作为日志收集中心进行存储,也可以使用Rsync把节点上的日志同步到日志中心。作为核心的ETL程序,将要对日志中心上所有节点的数据进行抽取转换加载。上图中出现的Hbase比较好理解,但是为什么要出现Mysql?因为我们要更细粒度地控制日志的写入时间点,主要用来记录日志时间的offset,后续会有详细的介绍。用户发起文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            接着上篇文章 Spark+Hbase 亿级流量分析实战(数据结构设计) 我们已经设计好了日志的结构,接下来我们就准备要开始撸代码了,我最喜欢这部分的环节了,可是一个上来连就撸代码的程序肯定不是好程序员,要不先设计设计流程图?那来吧!!!用户发起文章操作,发起请求日志日志将由SLB服务器进行负载到日志打点服务器。NSA将作为日志收集中心进行存储,也可以使用Rsync把节点上的日志同步到日志中心。作为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            接着上篇文章 Spark+Hbase 亿级流量分析实战(数据结构设计) 我们已经设计好了日志的结构,接下来我们就准备要开始撸代码了,我最喜欢这部分的环节了,可是一个上来连就撸代码的程序肯定不是好程序员,要不先设计设计流程图?那来吧!!!
用户发起文章操作,发起请求日志
日志将由SLB服务器进行负载到日志打点服务器。
NSA将作为日志收集中心进行存储,也可以使用Rsync把节点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            接着上篇文章 Spark+Hbase 亿级流量分析实战(数据结构设计) 我们已经设计好了日志的结构,接下来我们就准备要开始撸代码了,我最喜欢这部分的环节了,可是一个上来连就撸代码的程序肯定不是好程序员,要不先设计设计流程图?那来吧!!!
用户发起文章操作,发起请求日志
日志将由SLB服务器进行负载到日志打点服务器。
NSA将作为日志收集中心进行存储,也可以使用Rsync把节点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            靠文章生存的大厂们简书/小红书/CSDN(PS:好吧你们仨记得给我广告费),对优秀的文章进行大数据分析的工作必不可以少了,本系列文章将会从关于文章的各个维度进行实战分析,这系列文章新手可借着踏入大数据研发的大门,至于大数据的大佬们可以一起来相互伤害,至少为什么取名为 ''亿级流量分析实战'' 看完后整个系列的文章你就知道了,相信大家都是会举一反三的孩子们。
网名:大猪大猪姓名:不祥年龄:不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            靠文章生存的大厂们简书/小红书/CSDN(PS:好吧你们仨记得给我广告费),对优秀的文章进行大数据分析的工作必不可以少了,本系列文章将会从关于文章的各个维度进行实战分析,这系列文章新手可借着踏入大数据研发的大门,至于大数据的大佬们可以一起来相互伤害,至少为什么取名为 ''亿级流量分析实战'' 看完后整个系列的文章你就知道了,相信大家都是会举一反三的孩子们。网名:大猪大猪姓名:不祥年龄:不祥身高:不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            网名:大猪大猪姓名:不祥年龄:不祥身高:不祥性别:不祥日志存储结构设计如下,肯定很多小伙伴要问为什么设计成JSON形式?多占空间?多...统一回复:可读、易排查{    "time": 1553269361115,    "data": {        "type": "read",        "aid": "10000",        "uid": "4229d691b07b13341d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            靠文章生存的大厂们简书/小红书/CSDN(PS:好吧你们仨记得给我广告费),对优秀的文章进行大数据分析的工作必不可以少了,本系列文章将会从关于文章的各个维度进行实战分析,这系列文章新手可借着踏入大数据研发的大门,至于大数据的大佬们可以一起来相互伤害,至少为什么取名为 ''亿级流量分析实战'' 看完后整个系列的文章你就知道了,相信大家都是会举一反三的孩子们。
网名:大猪大猪姓名:不祥年龄:不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark分析场景实现流程
## 1. 概述
在进行Spark分析场景实现之前,首先需要了解Spark的基本概念和相关知识。Spark是一个快速、通用的大数据处理框架,可以轻松地处理大规模数据集,并支持多种数据处理场景。本文将介绍如何使用Spark实现分析场景,包括数据准备、数据清洗、数据分析和可视化展示。
## 2. 分析场景实现步骤
下面是实现Spark分析场景的基本步骤,可以用表格            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Spark分析HBase数据
Apache HBase是一个分布式、可伸缩、具有高可靠性的NoSQL数据库,可用于存储大规模结构化数据。而Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架,用于分布式数据处理和分析。
在本文中,我们将介绍如何使用Spark分析HBase数据,并给出相应的代码示例。
## 准备工作
首先,我们需要确保已经安装了Spark和HBase,并且Spark            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-28 06:25:37
                            
                                187阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            spark官网地址:http://spark.apache.org/1、什么是spark?1)、spark是2008年诞生于加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据框架。2010年开源,2013年6月成为apache孵化项目,2014年2月成为apache顶级项目。2)、spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。3)、spark是用scala进行编写的框架,为了更好学习spark,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-07 07:28:16
                            
                                63阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
              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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-07 03:13:57
                            
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前期准备:1.默认已经搭建好了hadoop环境(我的hadoop版本是2.5.0)  2.这里我用的Hbase是0.98.6,spark是1.3.0一、搭建Hbase1、上传Hbase安装包,将/opt/software下的hbase安装包解压到/opt/app目录下  2、进入hbase目录下,修改配置文件 1>修改hbase-env.sh文件        将export  J            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            【题外话】感觉自己很沮丧。我自己认为,我的内心很纯净。 废话说了那么多,我想总结一下最近我学习spark的经验。 最近使用spark做了一个数据分析的项目。项目采用的基础环境是:spark 1.6.0 hbase 0.98.17 hadoop2.5.2项目的构建工具是:maven项目采用的语言是 :java 这个项目分两个方面:1.架构方面2.实现方面 这也            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            企业的数据分析是个很复杂的工程,需要业务和分析技术两块知识。这里从业务的角度切入,谈谈如何对业务分析,文章参考帆软软件的零售业数据管理方案。首先,企业的分析主要分为管理分析和经营业务分析,分析整体的思路是:明确业务场景——确定分析目标——构建分析体系——梳理核心指标。因为每个企业/行业的业务不同,分析体系也不同,这里主要说一下零售电商,按照不同的分析场景来探讨下。其他行业也欢迎大家勾搭,或者可以看            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现Spark计算分析处理HBase数据
作为一名经验丰富的开发者,我将教会你如何使用Spark对HBase中的数据进行计算分析处理。下面是整个过程的流程图:
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 连接Spark和HBase |
| 2 | 从HBase中读取数据 |
| 3 | 对数据进行处理和计算 |
| 4 | 将结果写回HBase |
接下来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-31 05:11:22
                            
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-13 23:28:31
                            
                                73阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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没有自己的计算资源            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-03-30 14:25:18
                            
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