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样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
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2023-07-12 07:54:43
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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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2024-03-11 07:23:53
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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
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2023-10-10 22:40:45
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# Spark与HBase的使用
Apache Spark是一种快速的通用数据处理引擎，能够支持大规模数据的处理，而HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，与Hadoop生态系统紧密集成。本文将介绍如何在Spark中使用HBase，并给出简单的代码示例。
## Spark与HBase的集成
在大数据应用中，Spark可以与HBase结合使用，利用HBase强大的数据存储能力，同时发
01Kudu的设计初衷在介绍Kudu是什么之前，还是先简单的说一下现存系统针对结构化数据存储的一些痛点问题。结构化数据的存储，通常包含如下两种方式：静态数据通常以Parquet或者Avro形式直接存放在HDFS中，对于分析场景，这种存储通常是更加适合的。但无论以哪种方式存在于HDFS中，都难以支持单条记录级别的更新，随机读取也并不高效。可变数据的存储通常选择HBase或者Cassandra，因为它
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2023-07-12 20:11:06
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前言之前因为仅仅是把HBase当成一个可横向扩展并且
原创
2023-03-11 09:54:35
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# HBase与Spark版本对应的实现指南
在大数据生态系统中，HBase与Spark的配合使用越来越广泛。然而，版本不匹配可能会导致各种问题。因此，要正确设置这两个工具，必须确保它们的版本相互兼容。在本文中，我将为刚入行的小白提供一份详细的指南，帮助你了解如何检查并实现HBase与Spark的版本对应。
## 整体流程
以下是实现HBase与Spark版本对应的流程：
| 步骤 | 描
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 Java Client简介概述以及架构我们在使用hbase的时候，数据操作都是和regionserver直接通信操作，hbase的Java客户端将这些操作都封装在HTable类中,对外我们使用的所有操作都是直接使用HTable的api来直接操作，HTable的基本操作如下：get、get list、put、put list、delete、delete list、append、Incre
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2023-07-20 23:31:23
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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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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
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2024-07-18 17:50:06
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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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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.SparkOnHBase1.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。更方便应
原创
2021-04-01 20:59:00
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MapReduce早已经对接了HBase，以HBase为数据源，完成批量数据的读写。继MapReduce之后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。
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2021-07-27 16:30:09
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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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1. HBase读写的方式概况主要分为：纯Java API读写HBase的方式；Spark读写HBase的方式；Flink读写HBase的方式；HBase通过Phoenix读写的方式；第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式，而第二、第三则分别是Spark、Flink集成HBase的方式，最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式，Phoenix集成的JDBC操作
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2023-08-18 22:05:12
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环境搭建及接口调用一、基础环境搭建1.节点基础网络配置2.配置 SSH 免密码登录3.安装 JDK、Scala4.配置完全分布式的 Hadoop5.配置完全分布式的 HBase6.配置 StandAlone 模式的 Spark7.安装和配置 MySQL8.Hbase操作二、存储接口设计及使用说明1.存储接口设计2.存储数据请求标准json格式3.存储接口调用4.存储返回状态码5.参数属性表、设备
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2023-07-05 13:06:28
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