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
抛砖引玉：hbase建表： 将提前准备好的数据上传到hdfs： hbase(main):003:0> create 'people','0'[hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -mkdir /bulkload [hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -put people.txt /bulkload[hadoop@h71 ~]$ vi people.txt
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1 概述在大数据的应用场景中，hbase常用在实时读写。写入 HBase 的方法大致有以下几种： 1）Java 调用 HBase 原生 API，HTable.add(List(Put))。 2）使用 TableOutputFormat 作为输出。 3）Bulk Load，先将数据按照 HBase 的内部数据格式生成持久化的 HFile 文件，然后复制到合适的位置并通知 RegionServer ，
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2023-07-14 22:07:53
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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
以下主要介绍BulkLoad导入数据到hbase 中 HBase有多种导入数据的方法，最直接的方法就是在MapReduce作业中使用TableOutputFormat作为输出，或者使用标准的客户端API， 但是这些都不是非常有效的方法。 Bulkload利用MapReduce作业输出HBase内部数据格式的表数据， 然后将生成的StoreFiles直接导入到集群中。与使用HBase
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2023-07-14 15:44:21
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# 从HBase导入数据到Spark
## 简介
HBase是一个分布式、可扩展的非关系型数据库，而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。在实际应用中，通常需要将HBase中的数据导入到Spark中进行分析处理。本文将介绍如何在Spark中导入HBase中的数据，并进行简单的数据分析。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了HBase和Spark，并且配置好了它们之间的连
概述最近在做全量库手机号的MD5和SHA256，从130号段到199号段。差不多有140亿的数据量，其中md5是70亿，SHA256也是70亿。如何让这140亿的手机号批量写入到Hbase中去，达到效率最高不丢数据。且出现异常，可以自行修复。设计思路任务拆分将70亿是手机号，按照号段进行拆分，平均1000w个手机号为一个任务单元。开启多线程去处理每个任务单元预分区 + Rowkey设计为了让Hba
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2023-09-01 11:13:07
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1）spark把数据写入到hbase需要用到：PairRddFunctions的saveAsHadoopDataset方法，这里用到了 implicit conversion，需要我们引入import org.apache.spark.SparkContext._2）spark写入hbase，实质是借用了org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInp
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2023-07-05 10:31:41
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用Spark导入MySQL数据到HBase企业中大规模数据存储于HBase背景：项目中有需求，要频繁地、快速地向一个表中初始化数据。因此如何加载数据，如何提高速度是需要解决的问题。一般来说，作为数据存储系统会分为检索和存储两部分。检索是对外暴露数据查询接口。存储一是要实现数据按固定规则存储到存储介质中（如磁盘、内存等），另一方面还需要向外暴露批量装载的工具。如DB2的 db2load 工具，在关闭
目录HBase数据写入方式BulkLoad实现原理代码实现 HBase数据写入方式 HBase一般的插入过程都使用HTable对象，将数据封装在Put对象中，Put在new创建的时候需要传入rowkey，并将列族，列名，列值add进去。然后HTable调用put方法，通过RPC请求提交到Regionserver端。写入的方式可以分为以下几种：单条put批量put使用Mapreducebluck
之前我们学习过添加、检索和删除表中数据的操作了，不过都是基于单个实例或基于列表的操作。下边介绍一些API调用，可以批量处理跨多行的不同操作。 事实上，许多基于列表的操作，如delete(List <Delete> deletes)或者get(List <Get> gets)，都是基于batch()方法实现的。它们都是一些为了方便用户使用而保留的方法。如果你是新手，推荐使用b
Spark是目前最流行的分布式计算框架，而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎，基于Spark做离线或者实时计算，数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法。例如用户画像、单品画像、推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介，供客户端使用。因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了。本文将会介绍三种写入的方式。代码在spark 2.2.0版本亲测。1. 基于HBas
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2023-08-04 15:53:58
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Hbase 批量导入原理（BulkLoad） 一、hbase的数据写入流程1、在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。 但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。 
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2023-07-19 14:28:24
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Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质，比较常见是存储为文件、关系型数据库，非关系行数据库。各种方式有各自的特点，对于海量数据而言，如果想要达到实时查询的目的，使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择。现需求是：Spark对Hive、mysql数据源进行处理，然后将resultDataFrame写入HBase，但是HBase和Spark不在用一个环境，即结果
10万条数据批量导入到HBase中测试
原创
2021-07-07 16:23:44
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hadoop spark hbase
集群环境：一主三从，Spark为Spark On YARN模式Spark导入hbase数据方式有多种1.少量数据：直接调用hbase API的单条或者批量方法就可以2.导入的数据量比较大，那就需要先生成hfile文件，在把hfile文件加载到hbase里面下面主要介绍第二种方法：该方法主要使用spark Java A
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2023-06-29 16:15:09
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# 从HBase批量导入数据到MySQL数据库
## 1. 背景介绍
在大数据领域，HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，可以处理大规模的结构化数据。而MySQL是一个关系型数据库管理系统，适用于小到中等规模的数据存储。
有时候，我们需要将HBase中的数据批量导入到MySQL数据库中进行分析、处理或展示，这就需要编写代码实现这一过程。
## 2. 实现步骤
### 步骤一
需要先将数据源导出成文本文件，并且将文本文件上传到 HDFS 中。迁移到 HBase 有两种方案：方案一：利用 MapReduce 中封装好的方法。在 map 阶段，把数据封装成 Put 操作，直接将数据入库。方案二：利用 Bulkload，首先使用 MapReduce 直接生成 HFile 文件，然后再通过 Bulkload 将 HFile 文件直接加载到表中。方案一（Map + Put）现在
原创
2022-03-03 21:10:07
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OneCoder只是一个初学者，记录的只是自己的一个过程。不足之处还望指导。
原创
2023-06-05 12:33:32
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# Phoenix批量导入数据到Hbase中实现流程
## 1. 整体流程
下面是将数据批量导入HBase中的整体流程的表格展示：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建HBase表 |
| 步骤2 | 创建Phoenix外部表 |
| 步骤3 | 创建数据文件 |
| 步骤4 | 将数据文件上传到HDFS |
| 步骤5 | 将数据从HDFS加载到HBas
