文章目录DataSourceSpark 对外暴漏的读写文件的入口:writer.save() 方法DataFrameReader.load() 方法java.util.ServiceLoader扩展Spark 支持的DataSource DataSourceDataSource 是Spark用来描述对应的数据文件格式的入口，对应的Delta也是一种数据文件格式，所以了解DataSource实现原
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2023-06-19 05:48:18
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Maven依赖： <properties> <hbase.version>1.2.0</hbase.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hbase</group...
原创
2021-08-31 16:50:41
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HBase是一个基于HDFS的分布式、面向列的数据库系统，适合用于实时读写和随机访问大规模数据的场景。高可靠：因为底层数据写在HDFS上，保证了HBase的高可靠。面向列：HBase引入了列族的概念，将相同列族的数据在物理上保存在一起，且不保存NULL，所以在空间利用上更高高性能：HBase以rowKey为一级索引实现了简单的查询逻辑，并且通过多线程读写数据，保证了高性能读写。HBase的写性能比
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2023-07-14 22:08:27
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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
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2024-04-16 15:31:32
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本文将介绍1、spark如何利用saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset将RDD写入hbase2、spark从hbase中读取数据并转化为RDD操作方式为在eclipse本地运行spark连接到远程的hbase。java版本：1.7.0scala版本：2.10.4zookeeper版本：3.4.5（禁用了hbase自带zookeeper...
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2021-06-04 19:10:23
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# 使用Spark在Python中读写HBase
## 引言
在大数据处理的背景下，Apache Spark 和 HBase 的结合为数据分析提供了强有力的工具。Spark 是一个快速且通用的集群计算系统，而 HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，适合于存储稀疏数据。本文将介绍如何使用 Python 中的 Spark 操作 HBase，并提供相关代码示例。
## 环境配置
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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背景依旧是用户画像的项目，现在标签化的数据存放在hive中，而查询是要在hbase上进行查询。
原创
2021-12-14 11:56:31
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如何高效的通过spark读写Hbase中的数据？使用fire框架，仅需一行代码！
原创
2022-07-13 07:18:31
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背景依旧是公司用户画像项目，目前方案是将hive聚合之后的标签表全部倒入mysql，然后在ES建立索引，虽然限定了最大查询范围为90天的数据，但是面对千万级的用户量，90天的数据依旧是非常...
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2021-08-19 15:11:36
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1.首先在Hbase中建立一张表，名字为student 参考 Hbase学习笔记——基本CRUD操作 一个cell的值,取决于Row,Column family,Column Qualifier和Timestamp Hbase表结构 2.往Hbase中写入数据，写入的时候，需要写family和col
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2017-04-18 17:20:00
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Spark sql读写hive需要hive相关的配置，所以一般将hive-site.xml文件放到spark的conf目录下。代码调用都是简单的，关键是源码分析过程，spark是如何与hive交互的。1. 代码调用读取hive代码SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appNam
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2023-06-19 11:07:21
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Spark-读写HBase1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法)2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式)原文作者：JasonL...
原创
2021-06-01 12:14:30
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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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# 如何实现Java读写HBase
## 操作流程
```mermaid
flowchart TD
A(连接HBase) --> B(创建表)
B --> C(写入数据)
C --> D(读取数据)
```
## 步骤说明
| 步骤 | 操作 | 代码示例
原创
2024-06-08 04:26:54
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HBase读写流程HBase写流程客户端连接配置文件中指定的zookeeper，请求获取meta表所在的RegionServerzookeeper回复客户端zookeeper所需要的RegionServer表，客户端访问对于的RegionServer，获取meta表，根据读请求的rowkey，获取目标数据位于哪个RegionServer所在的Region中。如果是第一次访问，会将该tabl的Reg
概述这是原始版本的,不是用phoenix的准备HBase数据此时 HBase的ns1下的t1是有数据的hbase(main):005:0> scan 'ns1:t1'ROW
原创
2022-07-04 17:01:02
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HBase写流程假如说我们要插入一条数据到某个表里面，会经历的过程如下图： 概述Client会先访问zookeeper，得到对应的RegionServer地址Client对RegionServer发起写请求，RegionServer接受数据写入内存当MemStore的大小达到一定的值后，flush到StoreFile并存储到HDFS详细流程Client首先会去访问Zookeeper，从Zookee
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2023-07-20 23:01:50
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HBase写流程原理1）Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。 2）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey， 查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以
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2024-04-20 20:19:07
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三、课堂目标1. 掌握hbase的数据存储原理2. 掌握hbase的读流程和写流程3. 掌握hbase表的region拆分和合并4. 掌握hbase表的预分区四、知识要点1. hbase的数据存储原理 HRegionServer=》多个RegionRegion=》多个store，一个列族对应一个store一个store=》memstore（举例，插入一条数据，put t1 0001 f1
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2023-06-29 23:41:05
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