# 使用Spark Streaming读取HBase数据的指南
在大数据处理领域，Spark Streaming和HBase都是非常重要的技术。Spark Streaming允许我们实时处理数据流，而HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，适用于随机、实时读写大数据。本文将介绍如何使用Spark Streaming读取HBase中的数据，并提供相应的代码示例。
## 一、技术栈概述
原创
2024-10-05 06:08:35
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在处理流式数据的应用中，Apache Spark Streaming 的强大功能得以发挥，尤其是将数据存储到 HBase 中的场景。本篇博文将详细记录如何实现“Spark Streaming 存储到 HBase 中”的过程，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法等关键环节。
## 备份策略
在进行数据处理与存储的过程中，备份策略至关重要。对于 Spark Streaming 和
前言互联网场景下，经常会有各种实时的数据处理，这种处理方式也就是流式计算，延迟通常也在毫秒级或者秒级，比较有代表性的几个开源框架，分别是Storm，Spark Streaming和Filnk。刚好最近我负责一个实时流计算的项目，由于对接Spark比较方便，所以采用的是Spark Steaming。在处理流式数据的时候使用的数据源搭档是kafka，这在互联网公司中比较常见。由于存在一些不可预料的外界
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2024-09-23 13:04:55
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### 实现Spark Streaming数据压缩的流程
下面是实现Spark Streaming数据压缩的流程，可以使用以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建Spark Streaming上下文 |
| 2 | 创建输入DStream |
| 3 | 对输入DStream进行压缩操作 |
| 4 | 输出压缩后的结果 |
| 5 |
原创
2023-10-09 09:50:18
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# Spark Streaming编程Java
## 概述
Spark Streaming是Apache Spark提供的用于实时数据处理的扩展库，它基于Spark的强大计算引擎，可以轻松处理实时数据流。本文将向你介绍如何使用Java实现Spark Streaming编程。
## 步骤概述
下表展示了实现Spark Streaming编程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- |
原创
2023-11-22 04:17:16
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离线计算框架：MR，hive--》对时间要求不严格 实时计算框架：SparkCore--》要求job执行时间比较快 交互式计算框架：SparkSQL，Hive，--》提供SQL操作的框架 流式数据处理框架：Storm，--》来一条数据就处理 微观流式数据处理框架：SparkStream，--》流式批
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2018-08-05 17:45:00
88阅读
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1. 介绍Spark Streaming是Spark生态系统中一个重要的框架，建立在Spark Core之上，与Spark SQL、GraphX、MLib相并列。Spark Streaming是Spark Core的扩展应用，具有可扩展性、高吞吐量、可容错性等特点。可以监控来自Kafka、Flume、HDFS、Twitter、Socket套接字等数据，通过复杂算法及一系列的
我使用python版的 kafka向sparkstream 发送数据数据格式如下 因为床型存在重复，我会删除第=连锁
原创
2023-02-02 10:10:22
70阅读
# 如何解决 sparkstreaming kafka 丢失问题
## 1. 简介
在使用 Apache Spark Streaming 与 Kafka 进行实时数据处理时，有时会遇到 Kafka 消息丢失的问题。本文将介绍如何解决这一问题。
## 2. 解决流程
下面是解决 Kafka 消息丢失问题的基本流程，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---
原创
2023-09-13 10:46:14
58阅读
# Spring Boot, Kafka and Spark Streaming: A Powerful Combination
## Introduction
In this article, we will explore the powerful combination of Spring Boot, Apache Kafka, and Apache Spark Streaming. We
原创
2023-09-13 10:42:42
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# Spark Streaming窗口函数
## 引言
在大数据处理中，实时流数据处理是一个常见的场景。Spark Streaming是一个用于处理实时流数据的强大框架，它结合了Spark的批处理和实时处理的优势。Spark Streaming提供了丰富的API和功能，其中包括窗口函数，可以对流数据进行窗口化处理。本文将介绍Spark Streaming窗口函数的概念、使用方法和示例代码。
原创
2023-12-26 07:28:28
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-------------------------一 .网络流控的概念与背景1.1. 为什么需要网络流控1.2. 网络流控的实现：静态限速1.3. 网络流控的实现：动态反馈/自动反压1.3.1.案例一：Storm 反压实现1.3.2.1.3.3.疑问：为什么 Flink（before V1.5）里没有用类似的方式实现 feedback 机制？二 .TCP的流控机制2.1. TCP 流控：滑动窗口
如果你生活在Java之外的世界，最常见的访问HBase的方法是通过Thrift[1]。Thrift是一种语言和一套生成代码的工具。Thrift有一种描述对象和服务的界面定义语言(Interface Definition Language)。它提供了一种网络协议，使用这些对象和服务定义的进程之间基于这种网络协议彼此进行通信。Thrift根据你描述的界面定义语言生成你喜欢的语言的代码。使用这种代码，你
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2023-07-20 23:08:34
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1、hbase 表参数问题 我们有多套hbase 集群，之前 zookeeper 的地址写错了，连到另一个集群的情况下，程序还是可以正常执行，在 Hbase 中怎么试都没有数据，之后慢慢扒 taskmanager.log 才看到是 地址写错了：
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2020-04-28 11:16:00
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一、HBase概述1、简介 1.11.介绍 是分布式 面向列族 的数据库，构建在hadoop之上. 类似于google的big table，对海量结构化数据的快速随机访问。 &nb
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2023-10-21 11:49:57
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当处理实时数据是聚合类的运算是,可以写入到mysql中,因为数据量不大,但如果是非聚合类的数据,mysql中存放不下,此时可以使用支持覆盖写入或事务的大型数据库,例如:hbase,ES,clickhousehbase在写入数据时如果行键相同的数据写进来就会覆盖原始数据,所以当我们在运算时将每条数据赋予唯一的行键(例如:订单号,或者设备号加时间戳),即使一批数据写入到一半时中断了,重新写入时会覆盖之
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2023-08-11 14:57:14
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HBase写数据和存数据的过程：HBase数据的写入过程：1、Client访问zookeeper，获取元数据存储所在的regionserver2、拿到对应的表存储的regionserver，通过刚刚获取的地址访问对应的regionserver，3、去表所在的regionserver进行数据的添加4、查找对应的region，在region中寻找列族，先向memstore中写入数据5、当memstor
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2023-08-18 22:53:13
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前言最近被大佬问到一个问题，hbase查询数据在最坏的场景下需要进行几次rpc，当时就懵了..下面主要对client端代码进行分析。阅读文章和看源码更配~ 读数据流程总览1. 从zookeeper中获取meta信息，并通过meta信息找到需要查找的table的startkey所在的region信息2. 和该region所在的regionserver进行rpc交互获取result3. re
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2023-09-07 22:30:26
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1.DStream 内部是一系列的RDD组成的，每个RDD与RDD的产生时间形成一个pair保存在内存中（下面有） RDD包含了对应时间段的所有block数据。 2.DStream下的方法 3.RDD的产生，存储 4.RDD的销毁
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2018-08-08 22:40:00
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# 利用Spark Streaming消费Kafka主题：一个实用指南
Spark Streaming是Apache Spark的一个扩展，用于流式数据处理。它支持从Kafka、Flume等消息系统中高效地消费数据。今天，我们将探讨如何利用Spark Streaming从Kafka主题中消费消息，并进行简单处理。本文将提供代码示例，并结合类图与旅行图展示整个过程。
## 1. 环境准备
在开
