# 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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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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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
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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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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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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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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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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文章目录Spark读HBase1. 使用newAPIHadoopRDD APISpark写HBase1. saveAsNewAPIHadoopFile API2. BulkLoadSpark应用程序依赖的jar包 Spark读HBase1. 使用newAPIHadoopRDD API代码实现：import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import
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2024-04-16 15:31:32
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先脑补一些相关知识：Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术--Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务， Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/value数据库。当然，这两种工具是可以同时使用的。就 像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实 时查询，数据也可以从Hive写到H
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2023-09-20 06:59:35
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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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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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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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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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