部分情况下： 大坑， 和 package com.xiaomi.mishell.statusbar import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import o
原创
2021-09-14 11:17:30
139阅读
# 使用 Spark 写入 HBase 的速率实现指南
在大数据处理中，我们常常需要将大量数据写入到 HBase 这样的 NoSQL 数据库中。Spark 提供了便利的接口，可以更高效地进行数据写入。本文将引导你如何实现 Spark 写入 HBase 并控制写入速率。
## 整体流程
以下是实现 Spark 写入 HBase 的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 06:07:44
32阅读
当处理实时数据是聚合类的运算是,可以写入到mysql中,因为数据量不大,但如果是非聚合类的数据,mysql中存放不下,此时可以使用支持覆盖写入或事务的大型数据库,例如:hbase,ES,clickhousehbase在写入数据时如果行键相同的数据写进来就会覆盖原始数据,所以当我们在运算时将每条数据赋予唯一的行键(例如:订单号,或者设备号加时间戳),即使一批数据写入到一半时中断了,重新写入时会覆盖之
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2023-08-11 14:57:14
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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
60阅读
前戏: 1.spark操作结构化数据利用hbase进行去重 2.大致思路:将数据处理成结构化数据–>spark调用hadoop api 将数据以hfile形式存入hdfs—>以bulkload方式将数据批量导入hbase 以下以cdh5.16.2生产环境为例: hadoop版本:2.6.0 hbase版本:1.6.0 spark2版本:2.4.0 zk版本:3.4.51.所需依赖:&l
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2024-02-25 12:14:12
179阅读
作者：小小默Spark Streaming应用与实战系列包括以下六部分内容：背景与架构改造通过代码实现具体细节，并运行项目对Streaming监控的介绍以及解决实际问题对项目做压测与相关的优化Streaming持续优化之HBase管理Streaming任务本篇为第二部分，包括Streaming持续优化之HBase以及管理Streaming任务。五、Streaming持续优化之HBase5.1 设置
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2023-12-12 15:03:38
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下列代码，涉及到数据Kafka接入，数据Spark算子数据处理，Kafka偏移量记录，数据反压，数据批量插入Hbase等所有操作步骤。package com.data;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.entity.ImsiDataDTO;
i
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2024-02-19 22:48:01
31阅读
分布式消息缓存Kafka
1、消息中间件：生产者和消费者 生产者、消费者、数据流（消息）
发布和订阅消息容错存储消息记录处理流数据
Kafka架构：
procedure：生产者
consumer：消费者
broker：容错存储
topic：分类主题、标签
consumer gro
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2024-07-18 09:59:31
53阅读
主类：/**
* TODO:精确一次：
* 如果是聚合类运算： 使用事务，将聚合的结果和offset一起保存
* 如果是非聚合类的运算： 可以使用 at least once + 幂等输出 实现 精确一次
* --
* at least once： 取消offset的自动提交 + 将offset维护到kafka
* 幂等输出: 使用h
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2023-08-04 21:21:36
133阅读
本文主要讨论Spark Streaming保存计算结果数据到HBase的实现方案，包括Kerberos认证。Spark版本：2.11-2.4.0-cdh6.3.2。HBase版本：2.1.0-cdh6.3.2。Spark保存数据到HBase，有两种方案：方案一：使用HBase Client。方案二：使用Spark API。每个方案有两种写法，一共四种写法，下面以一个示例进行说明，然后对主要部分进行
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2023-09-16 00:16:48
74阅读
# 用Spark读取HBase并将数据写入Hive的实现指南
在大数据处理中，Spark、HBase和Hive是非常重要的工具。Spark提供快速的处理能力，HBase用于存储大规模的非结构化数据，而Hive则支持SQL查询，非常适合对大数据进行分析。如果你是一名刚入行的小白，下面这篇文章将为你提供一个逐步的实施方案，帮助你实现用Spark读取HBase数据并写入Hive的过程。
## 整体流
原创
2024-08-05 04:16:38
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6 2 I am submitting a job to YARN (on spark 2.1.1 + kafka 0.10.2.1) which connects to a secured hbase cluster. This job, performs just fine when i am
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2020-08-12 13:51:00
537阅读
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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
71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
73阅读
一、环境开发环境：
系统：Win10
开发工具：scala-eclipse-IDE
项目管理工具：Maven 3.6.0
JDK 1.8
Scala 2.11.11
Spark 2.4.3
HBase 1.2.9
作业运行环境：
系统：Linux CentOS7（两台机：主从节点，2核）
master : 192.1
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2024-07-23 07:08:42
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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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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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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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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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