一、集群规划这里搭建一个 3 节点的 HBase 集群，其中三台主机上均为 Regin Server。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 上部署备用的 Master 服务。Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。二、前置条件HBa
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2023-07-20 23:15:06
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先给结论吧：HBase利用compaction机制，通过大量的读延迟毛刺和一定的写阻塞，来换取整体上的读取延迟的平稳。1.为什么要compaction在上一篇 HBase读写 中我们提到了，HBase在读取过程中，会创建多个scanner去抓去数据。其中，会创建多个storefilescanner去load HFile中的指定data block。所以，我们很容易就想到，如果说HFile太多的话，
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2023-11-21 12:56:47
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服务端1.hbase.regionserver.handler.count：rpc请求的线程数量，默认值是10，生产环境建议使用100，也不是越大越好，特别是当请求内容很大的时候，比如scan/put几M的数据，会占用过多的内存，有可能导致频繁的GC，甚至出现内存溢出。 2.hbase.master.distributed.log.splitting：默认值为true，建议设为false
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2024-01-10 21:19:49
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SparkSQL 高级篇(一) 聚合操作聚合操作聚合操作是大数据分析过程中一个常用的操作，用来分析汇总数据，或者生成汇总报告。 聚合通常需要对整个数据集或一个或多个列进行某种形式的分组，然后对每个组应用聚合函数，如求和、计数或求平均值。Spark提供了许多常用的聚合函数。这里介绍下基本的聚合函数和分组聚合操作函数。首先创建一个用于demo的DataFrameval flight_summary =
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2023-09-02 00:11:56
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# HBase 聚合与应用
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，通过列族存储大规模数据。它广泛应用于大数据处理场景中，而聚合则是分析和处理这些数据的重要操作之一。本文将介绍 HBase 的聚合方法，提供代码示例，并绘制甘特图与序列图以说明其执行流程。
## HBase 聚合方法
HBase 本身不支持 SQL 查询，但可以通过 MapReduce 或 Apache Pho
原创
2024-09-26 09:40:18
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1 背景在测试spark计算时，将作业提交到yarn（模式–master yarn-cluster）上，想查看print到控制台这是很难的，因为作业是提交到yarn的集群上，所以，去yarn集群上看日志是很麻烦的，但是又需要看print的信息，方便调试或者别的目的。Spark日志确切的存放路径和部署模式相关，如果是YARN模式，最简单地收集日志的方式是使用YARN的日志收集工具（yarn logs
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2023-05-24 16:36:33
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一、Hbase简介 1.基本描述Hadoop的原始特性是解决大规模数据的离线批处理场景。HDFS具有强大的存储容量，但它并不提供强大的数据查询机制。HBase组件基于HDFS文件系统提供类似于BigTable服务。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，支持海量结构化数据存储。HBase在Hadoop的基础上提供了类似于Bigtable的功能，Bigtable基于列存储模式，而不是基于行
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2023-09-16 16:25:44
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1.背景介绍1. 背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase非常适用于读写密集型的大规模数据存储和处理场景，如实时数据处理、日志记录、时间序列数据等。在HBase中，数据是按照行键(row key)进行存储和查询的。当数据量非常大
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2024-08-08 10:51:52
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本问主要通过java代码实现spark的高级算子功能1 aggregateBykey// aggregateByKey，分为三个参数// reduceByKey认为是aggregateByKey的简化版// aggregateByKey最重要的一点是，多提供了一个函数，Seq Function// 就是说自己可以控制如何对每个partition中的数据进行先聚合，类似于mapreduce中的，ma
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2024-08-08 08:48:53
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关于hbase的merge（region合并）1、region的状态有以下几种1）OFFLINEregion处于offline状态，not opening2） OPENINGregion处于正在被opened状态３）OPENregion处于打开状态，且RS已经通知Master4） FAILED—OPENRS未成功open这个region5）CLOSINGregion处于正在关闭中6）CLOSEDR
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2023-06-08 19:24:47
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# HBase聚合函数
## 简介
HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，常用于存储和处理大规模的结构化数据。HBase的聚合函数可以对存储在表中的数据进行汇总、统计和计算，从而提供有价值的分析结果。本文将介绍HBase聚合函数的概念、用法和示例代码。
## 聚合函数的概念
在关系型数据库中，聚合函数是用于汇总数据的操作，如求和、计数、平均值等。HBase作为一种分布式数据库，
原创
2023-08-27 10:33:55
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# HBase 聚合函数实现指南
HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，通常用于处理大型数据集。聚合函数在数据分析中扮演着重要的角色，它们可以帮助我们从原始数据中提取出有价值的信息。本指南将为刚入行的小白提供一套完整的方法，以实现 HBase 的聚合函数。
## 1. HBase 聚合函数实现流程
实现 HBase 的聚合函数可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-08 03:56:48
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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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降解是聚合物加工过程中经常会出现的缺陷，本文结合聚合物降解发生的原因分析，介绍聚合物加工过程中降解发生的可能性及其预防。聚合反应是由单体合成聚合物的反应过程。有聚合能力的低分子原料称单体。一种单体的聚合称均聚合反应，产物称均聚物。两种或两种以上单体参加的聚合，则称共聚合反应，产物称为共聚物(共聚物又分为无规共聚物、接枝共聚物和嵌段共聚物)。实际上聚合物在热加工过程中，如果单体增多，预示聚合物已经出
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2024-05-13 22:18:22
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Spark Key-Value 聚合类算子解析1. combineByKey() 算子Spark 所有聚合算子都是在 combineByKeyWithClassTag 的基础上实现的，combineByKey 是Spark的一个最通用的聚合算子。def combineByKey[C](
createCombiner: V => C,
mergeValue: (C, V) =&
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2023-10-05 16:10:53
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1、HBase基本安装配置该项的所有操作步骤使用专门用于集群的用户admin进行 此项只在一台主机操作，然后在下一步骤进行同步安装与配置 首先，HBase软件包“hbase-1.2.3-bin.tar.gz”已上传到家目录的“setups”目录下，然后进行解压和环境变量设置 命令：mkdir ~/hbase #创建用于存放HBase相关文件的目录 、cd ~/hbase #进入该目录 tar -x
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2023-08-10 18:23:34
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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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聚合查询在Apache Spark中是数据分析的核心功能之一，能够帮助开发者从大量数据中提取有价值的信息。解决“聚合查询Spark”问题的过程涉及备份与恢复策略，并且需要对潜在的灾难场景进行充分的考虑。下面是我整理的解决方案，详细描述了整个流程。
## 备份策略
首先，我们需要制定一个完善的备份策略，以确保在发生数据丢失或错误时能够快速恢复。备份的过程可以通过下图来展示：
```mermai
# Spark 聚合函数
在 Spark 中，聚合函数是一种非常重要的数据转换和分析工具。它们允许我们对数据集进行汇总、分组、统计等操作，帮助我们更好地理解和分析数据。本文将介绍 Spark 中常用的聚合函数，并提供相应的代码示例。
## 聚合函数的基本概念
聚合函数是对数据集中的若干行数据进行合并操作，生成一行或多行结果。在 Spark 中，聚合函数通常与分组操作结合使用，可以对分组后的数
原创
2023-07-25 17:42:03
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