前言spark sql[spark 1.0.0]出现之前，数据的读取是通过sparkContext得到的是RDD，数据的存储是通过不同类型RDD的saveXXX方法存储的，Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的，所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据类型，Spark也同样支持。另外，由于Hadoop的API有新旧两个版本,所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本，也提供了
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2023-08-02 11:00:38
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1.HBase预分区HBase在创建表时，默认会自动创建一个Region分区。在导入数据时，所有客户端都向这个Region写数据，直到这个Region足够大才进行切分。这样在大量数据并行写入时，容易引起单点负载过高，从而影响入库性能。一个好的方法是在建立HBase表时预先分配数个Region，这样写入数据时，会按照Region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。常用命令： --自定义预分区的Ro
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2024-03-05 06:22:06
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一、预分区HBase默认新建的表中只有一个Region，这个Region的Rowkey是没有边界的，即没有startRowkey和endRowkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的Region随着数据量的不断增加，此Region已经不能承受不断增长的数据量，会进行Split，分裂成2个Region。 在这个过程中，会产生两个问题：1、数据往一个Region上写,会有写热点问题。
2、Re
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2023-07-13 16:16:54
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HBase优化 目录HBase优化一、高可用二、预分区三、RowKey设计四、内存优化五、基础优化 一、高可用在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。核心：避免单点故障。 Maste
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2024-04-16 14:12:54
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今天分享一个使用sparksql的spark.write.format("hbase").save()spark.read.format("hbase").load()方式读写Hbase的方法。1、引入maven依赖只需要引用sparksql依赖和hbase-mapreduce包，即可实现spark sql读写hbase功能。<dependency>
<g
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2023-08-18 22:53:30
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# 使用 Spark 读取 HBase 的完整指南
## 一、流程概述
在使用 Spark 读取 HBase 数据之前，了解整个流程是非常重要的。下面是一个简要的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------------------------------|-
原创
2024-10-29 04:13:31
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# 使用 Spark 读取 HBase 的方法探讨
在现代大数据处理环境中，Spark 和 HBase 是两种非常流行的框架。Spark 提供了强大的数据处理能力，而 HBase 则是一个高性能、分布式的 NoSQL 数据库，通常用于存储海量结构化数据。本文将探讨如何通过 Spark 读取 HBase 中的数据，并用代码示例来阐述这一过程。
## 1. 前言
在数据分析和处理过程中，我们常常
在前期CK尝试中，对bar分钟线的数据并没有分区和字符串数据的处理。本次拟在这两个方面进行优化。 优化1： 关于分区。按每个股的数据进行分区，目前分区的粒度偏细，这样宏观上如果有22亿条数据，会分出的区就会近4000块。一、个股分区优化尝试数据说明：已经对个股进行了分区。 1、代码建表：my_db.stock_tbCREATE TABLE stock_tb
(
`code` String,
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2023-12-27 11:12:45
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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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文章目录RDD的分区RDD分区器广播变量累加器topN RDD的分区spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2，当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：本地模式spark-shell --master local[N] spark.default.parallelism = N
spark-shell --master
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2023-10-14 05:34:35
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你知道 HBase 分区过多有哪些影响吗？你知道如何具体计算出 HBase 合理分区数量吗？答案都在这里哟！
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2021-07-08 09:45:38
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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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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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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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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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# 如何在 Spark 中设置动态分区数量
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，合理管理数据分区数量是实现性能优化的关键。尤其是在写入数据到 Hive 表时，动态设置分区数量能带来更高的灵活性和效率。本文将为你详细介绍这一过程，并提供必需的代码示例和注释。
## 整体流程
为了动态设置分区数量，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-10-07 06:24:03
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一、spark 分区 partition 的理解spark中是以vcore级别调度task的。如果读取的是hdfs，那么有多少个block，就有多少个partition
举例来说：sparksql 要读表T, 如果表T有 1w 个小文件，那么就有 1w 个partition
这时候读取效率会较低。假设设置资源为 --executor-memory 2g --executor-cores 2 -
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2024-10-11 20:47:14
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在 Apache Spark 中处理数据时，分区数是一个重要的参数，因为它直接影响到任务的并行度和性能。当想要根据数据中的实际值来动态设置分区数量时，可以使用一些技巧来实现。如果希望基于 DataFrame 或 Dataset 中某一列的唯一值数量来设置分区数，可以使用如下方法：计算唯一值的数量：
首先需要计算出关心的那一列中不同值的数量。这可以通过 distinct() 函数结合 count()
原创
2024-10-17 10:33:35
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# Spark如何确定分区数量
在Spark中，确定分区数量是一个非常重要的问题。分区数量的选择会直接影响到作业的性能和效率。因此，合理确定分区数量是非常有必要的。
## 为什么需要确定分区数量
在Spark中，分区决定了数据在集群中的分布方式。分区的数量越多，数据分布得越均匀，每个分区中的数据量就越小，可以提高并行处理的效率。如果分区数量过少，会导致某些分区中的数据过大，造成负载不均衡，从
原创
2024-03-20 06:16:19
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一、学习视频https://www.bilibili.com/video/BV1oE411s7h7?p=37二、配置过程 2.1在spark安装目录下的jars目录中新建hbase目录 2.2将hbase安装目录下的lib目录下的相关文件拷贝到上面的hbase文件夹中 注：./代表当前文件夹
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2023-05-18 15:16:30
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