# 实现Python Spark操作HBase
## 一、流程概述
在实现Python Spark操作HBase的过程中，我们需要先建立Spark和HBase之间的连接，然后通过Spark完成数据的读取、写入等操作。下面是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 建立Spark和HBase的连接 |
| 2 | 读取HBase中的数据 |
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原创
2024-05-31 06:55:55
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在大数据操作中，Apache Spark 与 HBase 的结合成为了一种流行的选择，可以实现数据的高效处理与存储。在这篇博文中，我们将详细记录如何通过 Java 使用 Spark 操作 HBase，包括必要的环境准备、详细的分步指南、配置解析以及如何进行验证测试等。
## 环境准备
### 前置依赖安装
在开始之前，我们需要确认环境中的一些前置依赖，包括 Java JDK、Apache S
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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引言Apache HBase v1.0 发布了，这是 HBase 一个主要的里程碑。 值得我们注意的是，hbase1.0推出了全新的 API 以及重新组织客户端 API，被标注deprecated的api将于2.0版本去除。所有代码基于spark1.3、hbase1.0和hadoop2.6环境配置首先操作hbase需要如下jar包：1.guava-12.0.1.jar
2.hbase-clien
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2024-05-07 12:16:19
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Spark下操作HBase（1.0.0新API）Jark'sBlog浪尖聊大数据hbase1.0.0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HBase1.0.0新API的资料甚少，故作此文。本文将分两部分
原创
2021-03-18 17:19:44
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sparkonhbase详细讲解。
原创
2021-07-23 18:40:18
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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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2023-07-04 23:11:25
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本实例采用Scala开发，实现了RDD数据两种方式入库到
原创
2023-05-17 11:37:34
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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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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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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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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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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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1、遇到错误，认真查看日志，这才是解决问题的王道啊！不过很多时候，尤其是开始摸索的时候，一下要接触的东西太多了，学东西也太赶了，加上boss不停的催进度，结果欲速则不达，最近接触大数据，由于平台是别人搭建的，搭没搭好不知道，也不清楚细节，出了问题也不知道是自己这边的还是平台的问题。有的时候就是小问题忽略了，结果花了好多时间又才重新发现。 提交job：./spark-submit --cl
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2024-06-17 17:30:05
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大数据云平台平台部署1.Hadoop平台2.HDFS3.Hbase数据库4.Hive5.MapReduceHbase表结构设计1.Hbase简介2.Hbase设计存储与查询接口设计1.存储接口设计2.查询接口设计后台数据仓库设计数据仓库设计 涉及范围 Linux系统环境搭建Hadoop + Spark + Hbase 平台部署Hbase表结构设计数据存储及查询接口的设计与实现基于Hbase的数据
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2023-08-21 11:17:30
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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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