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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# 使用Spark写入数据到HBase
在大数据处理的过程中，结合Spark和HBase进行数据的读写是一种常见的需求。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，而Spark提供了强大的数据处理能力。本文将详细介绍如何将数据使用Spark写入HBase。
## 整体流程
在进行Spark写入HBase之前，我们需要了解整个流程。以下是关键的步骤和说明：
| 步骤 |
# 使用Spark将数据写入HBase
在大数据处理的世界中，Apache Spark和HBase都是重要的组件。Spark是一种快速通用的集群计算系统，而HBase是一个开源的、分布式的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。将数据从Spark写入HBase，使得我们能够利用这两者的优点。本文将介绍这个流程，并给出相应的代码示例。
## 整体流程
数据从Spark写入HBase的过程大致可
原创
2024-10-08 04:39:47
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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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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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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、Spark On HBASE1.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
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2024-04-27 17:56:55
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前戏: 1.spark操作结构化数据利用hbase进行去重 2.大致思路:将数据处理成结构化数据–>spark调用hadoop api 将数据以hfile形式存入hdfs—>以bulkload方式将数据批量导入hbase 以下以cdh5.16.2生产环境为例: hadoop版本:2.6.0 hbase版本:1.6.0 spark2版本:2.4.0 zk版本:3.4.51.所需依赖:&l
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2024-02-25 12:14:12
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主类：/**
* TODO:精确一次：
* 如果是聚合类运算： 使用事务，将聚合的结果和offset一起保存
* 如果是非聚合类的运算： 可以使用 at least once + 幂等输出 实现 精确一次
* --
* at least once： 取消offset的自动提交 + 将offset维护到kafka
* 幂等输出: 使用h
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2023-08-04 21:21:36
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分布式消息缓存Kafka
1、消息中间件：生产者和消费者 生产者、消费者、数据流（消息）
发布和订阅消息容错存储消息记录处理流数据
Kafka架构：
procedure：生产者
consumer：消费者
broker：容错存储
topic：分类主题、标签
consumer gro
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2024-07-18 09:59:31
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作者：小小默Spark Streaming应用与实战系列包括以下六部分内容：背景与架构改造通过代码实现具体细节，并运行项目对Streaming监控的介绍以及解决实际问题对项目做压测与相关的优化Streaming持续优化之HBase管理Streaming任务本篇为第二部分，包括Streaming持续优化之HBase以及管理Streaming任务。五、Streaming持续优化之HBase5.1 设置
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2023-12-12 15:03:38
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1."es.http.timeout" -> "5m"
"es.http.retries" -> "50"这两个参数是控制http接口层面的超时及重试，覆盖读请求和写请求，默认值比较小，默认超时时间为1分钟，重试次数为3，建议调整为超时时间5分钟，重试次数50次。2. "es.nodes.wan.only" -> "true"
"es.nodes.discovery"
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2023-09-28 13:20:09
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# 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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# 使用Python Spark将数据写入HBase
HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，适合于处理大规模的数据集。与Spark结合后，它能够高效地读取和写入数据。本篇文章将介绍如何使用Python和Spark将数据写入HBase，并提供代码示例。
## 环境准备
首先，确保已安装以下环境：
- Python
- Apache Spark
- HBase
- PySpark
# 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
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Hbase一.Hbase概述二.Hbase发展史三.Hbase应用场景四.Apache HBase生态圈五.HBase物理架构六.HBase数据管理七.HBase架构特点八.HBase Shell九.HBase操作十.示例 一.Hbase概述Hbase是一个领先的NoSQL数据库是一个面向列的数据库是一个分布式hash map基于Google Big Table论文使用HDFS作为存储并利用其可
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2023-07-19 13:40:51
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# Spark写入HBase乱码的解决方案
在大数据处理的过程中，Spark与HBase的集成越来越常见。但是，由于编码问题，倾向于使用UTF-8编码的Spark写入HBase时，常常会出现乱码现象。本文将介绍常见的乱码问题，原因分析，并提供相应的代码示例和解决方案。
## 常见问题
在将Spark数据写入HBase时，如果数据包含中文字符或其他非ASCII字符，会发生乱码。这通常是因为HB
原创
2024-08-31 05:38:46
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优化一：HBase表的优化在建立HBase表时，提前设置好表的数据存放的压缩的方式提前建立region分区设置读取表中的数据不缓存优化二：Spark程序的优化优化场景Spark中有Driver与Executor Executor执行Task Executor执行Task的时候，有可能会用到Driver中的数据 那么就需要Driver将数据发送给Executor Executor中如果要处理不同分区
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2023-07-14 15:44:41
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负载信息：RegionServer:3个 Region:5400多个现象：在使用Spark对HBase进行scan操作时发现有些task执行比较慢原因分析：查看Spark应用的executor日志，发现查询慢的都是027节点请求的。 获取此节点的regionServe
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2023-06-11 15:35:39
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到远
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2017-10-20 16:20:19
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前言Spark读写HBase本身来说是没啥可以讲的，最早之前都是基于RDD的，网上的资料就太多了，可以参考:参考链接1参考链接2 其实都一样，后来有了Hortonworks公司的研发人员研发了一个Apache Spark - Apache HBase Connector，也就是我们熟悉的shc，通过这个类库，我们可以直接使用 Spark SQL 将 DataFrame 中的数据写入到 HBase
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2023-09-12 20:12:19
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