目录一 认识SparkSQL1.1 什么是SparkSQL1.2 SparkSQL的作用1.3 运行原理1.4 特点1.5 SparkSession1.6 DataFrames二 RDD转换为Dataframe方式一：通过 case class 创建 DataFrames（反射）方式二：通过 structType 创建 DataFrames（编程接口）方式三：通过 json 文件创建 DataF
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2024-07-31 16:43:58
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1.介绍HBase的两种读取模式：Get与Scan 如何发起一次Get请求，Get有哪些关键参数 如何发起一次Scan请求，Scan有哪些关键参数2.Client如何发送请求到对应的RegionServer3.RegionServer侧如何处理一次读取请求 关于Scan的命题定义 如何处理Get请求 合理组织所有的"KeyValue数据源
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2023-07-03 20:28:32
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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>
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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
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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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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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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最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题：如何使用scala+spark读写Hbase软件版本如下：scala2.11.8spark2.1.0hbase1.2.0公司有一些实时数据处理的项目，存储用的是hbase，提供实时的检索，当然hbase里面存储的数据模型都是简单的，复杂的多维检索的结果是在es里面存储的，公司也正在引入Kylin作为O
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2023-09-23 07:43:16
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运行系统变量配置kerberossparksession配置spark对hbase的依赖配置spark sql读取源数据将数据转换为HFile格式使用HBase的bulkload功能将HFile加载到HBase表中spakr-kerberos系统环境认证参数配置System.setProperty("java.security.krb5.conf", "/etc/krb5.conf")
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2023-08-21 02:11:26
222阅读
在项目过程中中，我们会经常使用Spark SQL去查询/分析HBase中的数据，内置的读取数据源使用的是TableInputFormat ，这个TableInputFormat 有一些缺点：一个Task里面只能启动一个Scan取HBase中读取数据；TableInputFormat 中不支持BulkGet不能享受到Spark SQL内置的catalyst引擎
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2023-07-14 15:44:32
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# Spark读取HBase速度
在大数据处理领域，Spark和HBase是两个非常流行的工具。Spark是一种快速、通用的集群计算系统，而HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库。在很多场景下，需要将HBase中的数据读取到Spark中进行进一步的处理和分析。那么，Spark读取HBase的速度如何呢？本文将介绍Spark读取HBase的速度及相关优化方法。
## Spark读取H
原创
2024-05-09 05:04:45
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# 使用Spark SQL读取HBase的指南
在大数据处理的环境中，Apache HBase是一种流行的非关系型数据库，而Apache Spark则是一个强大的数据处理引擎。这篇文章将介绍如何使用Spark SQL读取HBase中的数据，并提供相关代码示例。
## 先决条件
在开始之前，请确保你已经安装了以下组件：
1. Apache Spark
2. HBase
3. HBase的Sp
## 使用Spark SQL读取HBase的完整指南
在大数据环境中，Apache Spark和HBase是两种常见的工具。Spark擅长于快速处理大数据，而HBase则是一个分布式的非关系型数据库。通过Spark SQL，用户可以方便地查询HBase的数据。本文将详细介绍如何通过Spark SQL从HBase中读取数据。
### 流程概述
以下是从Spark SQL读取HBase的基本流程
# 如何实现spark DataFrameReader读取hbase数据
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何使用spark DataFrameReader读取hbase数据。下面我将详细介绍整个过程，并给出每个步骤需要做的事情以及相应的代码。
## 流程概述
首先我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建hbase表
原创
2024-06-20 03:23:46
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文章目录RDDRDD特点核心属性执行原理RDD创建RDD并行度与分区内存数据的分区文件数据的并行度和分区RDD转换算子Value类型mapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexflatMapglom(获取分区数组)groupByfilterdistinctcoalesce(缩小/扩大分区)repartition(扩大分区)sortBysample双 Value 类
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2024-08-10 22:55:38
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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，首先要先找到存放这个数据的
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2024-06-11 03:13:24
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两个参数：chunksize，iterator1、chunksizeread_csv 和 read_table 有一个chunksize参数，用以指定一个块大小（每次读取多少行），返回一个可迭代的 TextFileReader 对象。import pandas as pd
reader = pd.read_csv("pff_
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2023-06-26 15:27:09
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