Spark处理，存储到HBase版本
Scala 2.11.8
Spark 2.4.0
HBase 1.2.0-cdh5.7.0
mysql 5.1.27
maven依赖
org.apache.spark:spark-core_2.11:${spark.version}
org.apache.hbase:hbase-client:${hbase.version}
org.apach
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2023-10-04 14:46:03
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HBase&Spark集成 – DataFrame Apache HBase 是一个成熟的 NoSQL 存储系统，已在大规模生产部署中得到证明。尽管 HBase 是一个键值存储，但对于像 SQL 一样更轻松地访问数据的需求很高。Apache Spark SQL 提供了基本过滤和插入数据的强大支持。hbase-connectors子项目提供了HBase 与SparkSQL 的集成。 hbas
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2023-08-22 11:42:35
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# Java Spark连接HBase实现步骤
## 整体流程
下面是Java Spark连接HBase的整体流程，包括获取HBase配置、创建SparkSession、读取HBase数据、写入HBase数据。
```mermaid
flowchart TD
A[获取HBase配置] --> B[创建SparkSession]
B --> C[读取HBase数据]
B
原创
2024-01-05 07:10:51
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### Spark连接HBase的流程
为了实现Spark连接HBase，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---------------------------------- | ----------------------
原创
2023-10-02 09:37:18
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查看Spark日志与排查报错问题的方法请看：1. org.apache.spark.SparkException: Kryo serialization failed: Buffer overflow原因：kryo序列化缓存空间不足。解决方法：增加参数，--conf spark.kryoserializer.buffer.max=2047m。2. org.elasti
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2023-08-01 18:11:19
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# Java连接Spark读取HBase
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的依赖库 |
| 2 | 创建SparkSession对象 |
| 3 | 配置HBase连接信息 |
| 4 | 读取HBase数据 |
| 5 | 处理HBase数据 |
## 操作步骤
### 步骤1：导入必要的依赖库
在项目的pom.xml文件中添
原创
2024-06-01 03:52:45
125阅读
# Spark多分区HBase连接
Apache Spark和HBase都是大数据处理的重要工具。Spark以其强大的数据处理能力和灵活的分布式计算而闻名，而HBase则是一个面向列的分布式存储系统，适合处理大规模结构化数据。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Spark连接HBase，并利用Spark的多分区特性提高查询和数据写入的效率。
## 1. Spark与HBase的简单介绍
Spar
原创
2024-10-27 03:47:04
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# 连接Spark与HBase Kerberos认证
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要将Spark连接到HBase并进行Kerberos认证的情况。在这篇文章中，我将带你了解整个过程，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Kerberos |
| 2 | 配置
原创
2024-07-22 10:05:43
253阅读
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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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
47阅读
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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使用spark-scala调用tensorflow2.0训练好的模型如果使用pyspark的话会比较简单，只需要在每个executor上用Python加载模型分别预测就可以了。 但工程上为了性能考虑，通常使用的是scala版本的spark。本篇文章我们通过TensorFlow for Java 在spark中调用训练好的tensorflow模型。利用spark的分布式计算能力，从而可以让训练好的t
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2023-08-24 20:52:30
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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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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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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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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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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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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 表名、行键、列族：列名、时间戳才会有一个确定的值。但是这里插入的时候，时间戳自
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2024-05-15 14:07:42
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