数据从Kafka导入到Hbase一、数据从Kafka导入到Hbase（1) 非面向对象写法（2) 面向对象(OOP)写法1）先将这一段写成接口，这里面的内容根据不同的表数据结构而不同，其余部分的代码都几乎是不用变化的2）将写入hbase部分写成接口形式（红色方框的部分）3）最后将kafka消费端属性配置写入接口二、提取接口遵循规则 一、数据从Kafka导入到Hbase前面两篇博客是第一步和第二步
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2023-09-04 15:33:12
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1. 自定义Sink写入hbase？使用的是原生的hbase客户端，可以自己控制每多少条记录刷新一次。遇到了几个坑导致数据写不到hbase里边去：集群hbase版本和客户端版本不一致（版本1和版本2相互之间会有冲突）Jar包冲突例如protobuf-java版本冲突，常见的是两个关键错误，java.io.IOException: java.lang.reflect.InvocationTarget
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2023-09-06 18:18:25
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# Flink 入 HBase 教程
在大数据领域，Apache Flink 和 HBase 是两款非常常用的工具。Flink 用于大规模的数据流处理，而 HBase 是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库。将这二者结合，可以实现实时数据的存储和分析。本文将带你一步步实现 Flink 和 HBase 的集成。
## 流程概述
以下是将 Flink 数据写入 HBase 的大致步骤：
！！项目解说：1.实时生成通话记录数据，
2.通过flume 采集 到kafka 传入kafka topic，，
3.Kafka API编写kafka消费者，读取kafka集群中缓存的消息， 将读取出来的数据写入到HBase中
4.HBase输出到MySql；数据：电话号码和联系人 通话时长 时间SimpleDateFormat
OutputStreamWriter osw = new Ou
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2023-08-03 14:18:00
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HBase写数据详细过程Client先访问zookeeper，找到Meta表，并获取Meta表元数据。根据Meta表元数据，确定当前将要写入的数据所对应的HRegion和HRegionServer服务器。Client向该HRegionServer服务器发起写入数据请求，然后HRegionServer收到请求并响应。Client先把数据写入到HLog，以防止数据丢失，然后将数据写入到Memstore
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2023-07-12 17:50:08
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Rec: FuRenjie 概述
kafka是分布式的，分区的，复本提交服务。
kafka维护了一个topics，是消息类别或队列的基本单位
向topics发送消息的进程叫生产者
从topics订阅并处理消息的叫消费者
kafka是运行在由多个叫broker的服务组成的集群中。
所有服务器端与客户端交互使用了简单高效的TCP协
# 如何优化HBase入数据慢的问题
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title HBase入数据慢问题优化流程
section 分析问题
定位问题需求: 2022-01-01, 1d
收集数据: 2022-01-02, 1d
section 优化数据入库
检查RegionServer状态: 2022-01-03, 1d
logback 常用配置详解 <appender> <appender>： <appender>是<configuration>的子节点，是负责写日志的组件。 <appender>有两个必要属性name和class。name指定appender名称，class指定appender的全限定名。 1.ConsoleAppen
本篇文章Fayson主要介绍配置Navigator Audit推送审计事件到Kafka并使用Flume入HBase。
原创
2022-09-27 09:19:08
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本文章只针对“微型集群处理大数据”的场景。场景描述：硬件：5个节点，每个节点可用硬盘1块（700G、500G等）、8核cpu，实验室环境（有时候还要跑其他程序跟你抢占资源），16G内存。软件：hadoop-0.20.2-cdh3u2，hbase-0.90.4-cdh3u2。业务：sina微博12亿转发微博，700w用户信息。bzip压缩后共150G。要求就是将这些数据入库并且恢复关注和粉丝列表，建
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2023-09-04 19:33:48
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背景在使用Hbase这个Kv数据库的过程中，我们最关心的是Hbse的读写延迟以及吞吐量，本文就从Hbase服务端的角度阐述下如何对Hbase的读写性能进行优化Hbase读性能优化1.Hbase的Region是否均衡，由于所有的业务使用的都是同一个Hbase集群，所有Region是否均衡对读性能影响就很大，比如如果绝大部分业务的读请求都集中在某个RegionServer上面，那显然会导致这台Regi
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2023-07-11 17:33:23
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一、HBase简介 HBase是 Google BigTable 的开源实现。它是一种分布式、可扩展、稀疏数据、准实时查询、支持海量数据存储的NoSQL数据库。逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。1. 概念RowKey：行键，RowKey 是用来检索记录的主键。行键是有序存储的，因此为了提升查询效率可以把要同时读取的数据的行键设置的比较接近。访问 HBa
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2023-07-21 15:32:31
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1.Kafka概念Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。2.Kafka的基本架构1）Produce
未完成HBase与Kafka真正的干活节点region或者说broker的地址都是写在zookeeper里的，然后客户端通过zookeeper来获取这些服务节点进行连接。所以两者有些共性。
对于这两个中间件来说，属于都比较重的，如果每个项目产品部署需要的时候都在项目生产环境的内网来一套、太过于重复劳动和浪费资源。比较正规的搞法应该是把这些与业务无关的中间件剥离出来形成paas能力，给各个项目进行复
## 实现 Kafka 和 HBase 的流程
下面是实现 Kafka 和 HBase 的流程，包括每一步需要做什么以及相应的代码。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个 Kafka Topic |
| 步骤2 | 生产者将数据发送到 Kafka Topic |
| 步骤3 | 消费者从 Kafka Topic 消费数据 |
| 步骤4 | 编写一个
前言0.闲话少说,直接上代码 1.自定义的Kafka生产者实时向Kafka发送模拟数据; 2.Streaming使用Direct模式拉取Kafka中数据,经处理后存入HBase.一、依赖文件(注意HBase版本对应)<!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
<repositories>
<reposi
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2023-08-20 11:53:40
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本博文主要包括一下内容： 1，SparkStreaming on Kafka Direct工作原理机制 2，SparkStreaming on Kafka Direct 案例实战 3，SparkStreaming on Kafka Direct源码解析一：SparkStreaming on Kafka Direct工作原理机制：1、Direct方式特点：（1）D
一、生产者发送消息的步骤创建一个 ProducerRecord 对象，对象中包含目标主题和要发送的内容。还可以指定键或分区。在发送 ProducerRecord 对象时，生产者要先把键和值对象序列化成字节数组，这样它们才能够在网络上传输。接下来，数据被传给分区器。分区器直接把指定的分区返回。如果没有指定分区，分区器会根据 ProducerRecord 对象的键来选择一个分区。选择好分区之后，生产者
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2023-10-03 07:44:37
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一、写数据(生产数据-顺序写磁盘) Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。二、读数据(消费数据) Kafka 高吞吐量的其中一个重要功臣就是“零拷贝”。从字面上理解就是
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2023-10-29 13:36:17
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HBaseFsck (HBCK)工具可以检测 HBase 集群中 Region 的一致性和完整性，同时可以对损坏的集群进行修复。HBCK 主要工作在两种模式下：一致性检测只读模式和多阶段修复模式。HBase 集群一致性状态HBase 集群一致性主要包括两个方面：HBase Region 一致性：集群中所有 Region 都被 assign，而且 deploy 到唯一一台 RegionServer
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2023-07-14 21:50:25
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