文章目录系列文章目录一、HBase的架构原理1、StoreFile2、MemStore3、WAL二、HBase的shell操作2.1、创建表与写入数据2.2、对数据进行刷洗与上传到web页面2.3、Compact合并文件2.4、再次插入数据验证2.5、插入新的数据进行实验三、对regionserver的一些解释说明3.1、 MemStore Flush3.2、StoreFile Comp
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
https://redislabs.com/solutions/spark-and-redis
一些内存数据结构比其他数据结构来得更高效;如果充分利用Redis，Spark运行起来速度更快。
Apache Spark已逐渐俨然成为下一代大数据处理工具的典范。通过借鉴开源算法，并将处理任务分布到计算节点集群上，无论在它们在单一平台上所能执行的数据分析类型方面，还是在执行这些
接触过 HBase 的同学应该对 HBase 写数据的过程比较熟悉（不熟悉也没关系）。HBase 写数据（比如 put、delete）的时候，都是写 WAL（假设 WAL 没有被关闭） ，然后将数据写到一个称为 MemStore 的内存结构里面的，如下图： 但是，MemStore 毕竟是内存里面的数据结构，写到这里面的数据最终还是需要持久化到磁盘的，生成 H
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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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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# HBase Export导出数据对服务器的影响
## 简介
在HBase中，使用HBase Export工具可以将HBase表中的数据导出到HDFS或本地文件系统中。这个过程可能会对服务器产生一定的影响，特别是在处理大量数据时。本文将介绍如何使用HBase Export工具，并讨论其对服务器的影响。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --
## HBase中hbase SORT FILE BY SIZE配置对compaction的影响
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它构建在Hadoop之上，提供了高可靠性、高性能和高可扩展性。在HBase中，compaction是一种合并和清理存储文件的过程，可以提高读取性能和节省磁盘空间。本文将介绍如何配置"hbase SORT FILE BY SIZE"对compaction的
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
先脑补一些相关知识：Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务， Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/value数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就 像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实 时查询，数据也可以从Hive写到H
前面讲到Hbase的时候可以通过Java API的方式操作Hbase数据库，由于Java和Scala可以互相调用，本节使用Scala语言通过Spark平台来实现分布式操作Hbase数据库，并且打包部署到Spark集群上面。这样我们对Spark+Scala项目开发有一个完整的认识和实际工作场景的一个体会。我们创建一个Spark的工程，然后创建一个HbaseJob的object类文件，项
从昨天开始研究通过Spark向HBase中插入数据，开始在GitHub上面找了一段代码，但是调试起来不好用；于是到今天下午一直在研究这个代码，本来对于Python不太熟悉，对于PySpark更是不熟悉；而且还少一些包； 后来突然想到其实Spark还有Java版本的，PySpark和它都是Spark提
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2017-08-13 22:13:00
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方案一：直接在map创建规则实例
方案二：闭包
方案三：静态对象
方案四：在Executor中实例化一个object
需求：如何在spark中匹配规则，来删选单词。
方案一：直接在map创建规则实例
缺点：如果有许多数据那么处理一条就需要进入map,new 一个实例，它每个打印出来的toString地址都不一样,它用完这个实例就不在使用了，被垃圾回收了
在map的函数中，创建一个rul
原创
2021-07-15 10:58:46
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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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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
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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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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1.sparkspark是一个数据分析、计算引擎，本身不负责存储；可以对接多种数据源，包括：结构化、半结构化、非结构化的数据；其分析处理数据的方式有多种发，包括：sql、Java、Scala、python、R等；其中spark-sql用来对结构化数据分析处理，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算。2.hive数据仓库，主要负责数据存储和管理，看作MapReduce计算引擎+HDF
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2023-09-01 10:59:11
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