RDD及其特点1）RDD（Resillient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是spark提供的核心抽象。它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合2）RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集）3）RDD通常通过hadoop上的文件，即hdfs文
# 从 HBase 读取数据并写入 Hive 的教程
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具，而 HBase 和 Hive 分别用于存储和查询大规模数据。接下来，我们将学习如何用 Spark 从 HBase 读取数据并写入 Hive。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 操作 |
|------|---
原创
2024-08-13 03:52:18
143阅读
# 使用Spark读取HBase数据并写入Hive
在大数据处理领域，HBase作为一个分布式的、可伸缩的NoSQL数据库，广泛用于存储大量的数据，而Hive则是一个数据仓库，提供SQL查询的功能。本文将介绍如何使用Apache Spark从HBase读取数据并将其写入Hive，并附上相应的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，确保已安装以下组件：
- Apache Spark
- Ap
原创
2024-10-23 04:49:23
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一：SparkSQL支持的外部数据源1.支持情况 2.External LIbraries 不是内嵌的，看起来不支持。 但是现在已经有很多开源插件，可以进行支持。 3.参考材料· 支持的格式：https://github.com/databricks 二：准备1.启动服务 RunJar是metastore服务，在hive那边开启。 只需要启动三个服务就可
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2024-04-22 09:05:21
169阅读
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
116阅读
CREATE EXTERNAL TABLE table1(
key string,
zoneid int,
result int,
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES
("hbase.columns.mapping" =
":key,t:ZoneID,t:
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2023-07-24 11:22:23
68阅读
# Spark读取Kafka写入HBase
## 1. 流程概述
在实现"Spark读取Kafka写入HBase"的过程中，我们需要完成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spark应用程序 |
| 2 | 配置Kafka参数 |
| 3 | 从Kafka读取数据 |
| 4 | 将数据写入HBase |
下面我们将逐步介绍每个步骤所需要
原创
2023-07-18 11:24:13
209阅读
# 从HBase读取数据并写入HDFS
在大数据处理中，Spark作为一个强大的数据处理框架，经常需要和其他存储系统进行交互。其中，HBase作为一个高可靠、高性能的NoSQL数据库，常常与Spark结合使用。在本文中，我们将介绍如何使用Spark读取HBase中的数据，并将数据写入HDFS。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经配置好了HBase和Spark环境，并且HBas
原创
2024-04-19 04:22:53
43阅读
# Spark读取Hive写入MySQL
## 介绍
Apache Spark 是一个快速的大数据处理框架，可以方便地处理和分析大型数据集。Hive 是一个数据仓库工具，可以进行数据的存储和查询。MySQL 是一个常用的关系型数据库，用于保存结构化数据。在大数据领域，通常需要将Hive 中的数据导出到MySQL 中进行进一步的处理和分析。
本文将介绍如何使用 Spark 读取 Hive 中的
原创
2024-02-01 04:38:33
220阅读
# Spark 读 HBase 表写入 Hive 的探索之旅
在大数据处理的生态系统中，Apache Spark、HBase 和 Hive 是三个重要的技术。它们各有千秋，而能将它们结合起来使用，就能大大提升数据处理的效率。本文将引导你了解如何使用 Spark 从 HBase 读取数据并将其写入 Hive 表中，并给出具体的代码示例。
## 背景知识
### Apache Spark
Apa
原创
2024-08-04 04:41:04
52阅读
# Spark读取Kafka数据写入HBase
## 前言
在大数据处理过程中，经常需要将实时产生的数据从Kafka消费并写入到HBase中进行存储和分析。Apache Spark作为一种快速、可扩展的大数据处理框架，可以很方便地读取Kafka中的数据，并将其写入到HBase中。本文将介绍如何使用Spark来实现这一过程。
## 环境准备
在开始之前，确保你已经安装了以下环境：
- Ap
原创
2023-10-19 14:36:13
112阅读
# Spark实时读取Kafka写入HBase
随着大数据技术的发展，实时数据处理变得越来越重要。Spark是一个流行的大数据处理框架，而Kafka和HBase则是常用的数据存储和传输工具。本文将介绍如何使用Spark实时读取Kafka消息，然后将数据写入HBase数据库。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装和配置以下工具：
1. Apache Spark：可以从官方网站（
2. A
原创
2023-07-15 09:10:47
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最近更新发现有很多同学发私信问我这个jar包的事情，说找不到类，今天特意更新一下：HBaseContext类： https://github.com/apache/hbase/tree/master/hbase-spark/src/main/scala/org/apache/hadoop/hbase/sparkHBaseTableCatalog类：https://github.com/apache
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2023-12-06 23:02:03
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Spark sql读写hive需要hive相关的配置，所以一般将hive-site.xml文件放到spark的conf目录下。代码调用都是简单的，关键是源码分析过程，spark是如何与hive交互的。1. 代码调用读取hive代码SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appNam
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2023-06-19 11:07:21
399阅读
简单理解为：Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据一、Receiver方式：使用kafka的高层次Consumer api来实现的，Receiver从kafka中获取的数据都是存储在spark executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能
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2023-06-07 19:27:08
319阅读
Hbase的优化服务端优化： 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，特别大的时候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oom。 hbase.regionserver.hlog.splitlog.writ
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2023-11-10 22:43:22
195阅读
SparkUnitFunction：用于获取Spark Session package com.example.unitl import org.apache.spark.sql.SparkSession object SparkUnit { def getLocal(appName: String ...
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2021-07-30 11:01:00
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# 使用 Spark 读取 Kafka 数据并写入 HBase 多个表的完整指南
在大数据技术栈中，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个非常重要的组件。Spark 提供了强大的分布式处理能力，而 Kafka 则被广泛用于实时数据流的处理。HBase 是一个非关系型的分布式数据库，适合存储大量的结构化和半结构化数据。本篇文章将指导你如何实现从 Kafka 中读取数据，并将
写入数据: public class TestWrit {
private static Configuration cfg = new Configuration();
private static final int BLOCK_INDEX_SIZE = 60;
private static final int BLOOM_BLOCK_INDEX_SIZE = 10
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2023-07-14 22:08:53
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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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