# Spark分析HBase数据
Apache HBase是一个分布式、可伸缩、具有高可靠性的NoSQL数据库，可用于存储大规模结构化数据。而Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，用于分布式数据处理和分析。
在本文中，我们将介绍如何使用Spark分析HBase数据，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
首先，我们需要确保已经安装了Spark和HBase，并且Spark
原创
2023-07-28 06:25:37
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云HBase具有很好的在线入库和查询能力，不过在分析上面有比较大的欠缺，这篇文章主要介绍如何使用Spark对云HBase中数据做复杂分析。1 云HBase查询分析的现状HBase原生API：HBase原生API适合基于row key做点查，这个是HBase最擅长的查询场景Phoenix：Phoenix作为HBase的SQL层，使用二级索引的技术，擅长多条件组合查询；Phoenix没有自己的计算
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2023-11-07 03:13:57
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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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2023-08-12 19:50:09
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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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2023-11-03 11:09:45
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【题外话】感觉自己很沮丧。我自己认为，我的内心很纯净。 废话说了那么多，我想总结一下最近我学习spark的经验。 最近使用spark做了一个数据分析的项目。项目采用的基础环境是：spark 1.6.0 hbase 0.98.17 hadoop2.5.2项目的构建工具是：maven项目采用的语言是 ：java 这个项目分两个方面：1.架构方面2.实现方面 这也
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2023-07-07 19:47:40
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前期准备：1.默认已经搭建好了hadoop环境（我的hadoop版本是2.5.0） 2.这里我用的Hbase是0.98.6，spark是1.3.0一、搭建Hbase1、上传Hbase安装包，将/opt/software下的hbase安装包解压到/opt/app目录下 2、进入hbase目录下，修改配置文件 1>修改hbase-env.sh文件 将export J
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2023-06-19 11:33:07
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# 实现Spark计算分析处理HBase数据
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Spark对HBase中的数据进行计算分析处理。下面是整个过程的流程图：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 连接Spark和HBase |
| 2 | 从HBase中读取数据 |
| 3 | 对数据进行处理和计算 |
| 4 | 将结果写回HBase |
接下来
原创
2024-03-31 05:11:22
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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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云HBase具有很好的在线入库和查询能力，不过在分析上面有比较大的欠缺，这篇文章主要介绍如何使用Spark对云HBase中数据做复杂分析。1 云HBase查询分析的现状HBase原生API：HBase原生API适合基于row key做点查，这个是HBase最擅长的查询场景Phoenix：Phoenix作为HBase的SQL层，使用二级索引的技术，擅长多条件组合查询；Phoenix没有自己的计算资源
原创
2021-03-30 14:25:18
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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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HBase（Hadoop Database）数据可以放在单主机上，非HDFS上，但不是分布式的。一般都是放在HDFS上。HBase需要Zookeeper。结构体系Master：为RegionServer分配Region；负责RegionServer的负载均衡；发现失效的RegionServer便重新分配其上的Region；管理用户对table的增删改操作。看着作用不是很大，只要活着即可。Regio
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2023-07-12 23:35:01
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大数据：Hadoop基础常识hive，hbase，MapReduce，Spark Hadoop是根据Google三大论文为基础研发的，Google 三大论文分别是: MapReduce、 GFS和BigTable。 Hadoop的核心是两个部分： 一、分布式存储（HDFS，Hadoop Distributed File System）。 二、分布式计算（MapReduce）。 MapReduce
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2023-07-12 11:13:21
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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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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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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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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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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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