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 HBase 1.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。更方便应用Spark带来的批处理，流处理等能力。...比如以下常见的应用场景： 以HBase作为存储，通过Spark对流式数据处理。 以HBase作为存储，完成大规模的图或者DAG的计算。...通过Spark对HBase做BulkLoad操作 同Spark SQL对HBase数据做交互式分析 2.社区相关的工作 目前已经有多种Spark对接HBase的实现，这里我们选取三个有代表的工作进行分析...： 2.1 华为: Spark-SQL-on-HBase 特点： 扩展了Spark SQL的parse功能来对接HBase。
对于历史数据的计算，其实我是有两个选择的，一个是基于HBase的已经存储好的行为数据进行计算，或者基于Hive的原始数据进行计算，最终选择了前者，这就涉及到Spark(StreamingPro) 对HBase...对HBase的一个列族和列取一个名字，这样就可以在Spark的DataSource API使用了，关于如何开发Spark DataSource API可以参考我的这篇文章利用 Spark DataSource...的表，叫log1,当然，这里是因为程序通过hbase-site.xml获得HBase的链接，所以配置上你看不到HBase相关的信息。...我们也可以先将我们的数据转化为JSON格式，然后就可以利用Spark已经支持的JSON格式来自动推倒Schema的能力了。...总体而言，其实并不太鼓励大家使用Spark 对HBase进行批处理，因为这很容易让HBase过载,比如内存溢出导致RegionServer 挂掉，最遗憾的地方是一旦RegionServer 挂掉了，会有一段时间读写不可用
对接HBase的方式有多种，通过HBase-client API实现，也有直接Spark On HBase的方式实现，比较常见的有华为的Spark-SQL-on-HBase，Hortonworks的Apache...本篇文章Fayson主要在Spark2环境下使用Cloudera的SparkOnHBase访问HBase。...环境下安装了Spark2后默认是没有与HBase集成的，所以这里我们需要配置Spark2与HBase集成，在Spark环境变量中增加HBase的配置信息。...} done #加载HBase的配置到Spark2的环境变量中 export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_CONF_DIR}:/etc/hbase/conf/ ?...3.使用SparkOnHBase可以方便的访问HBase，在非Kerberos和Kerberos环境下不需要考虑认证问题（Fayson在前面Spark2Streaming系列时使用的hbase-client
创建conf和table var tableName = "httpsystem_dev" val conf= HBaseConfiguration.create() //设置要查询的表 conf.set...], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) 返回的数据是一个ImmutableBytesWritable,和一个result组成的二元组...DLCNN_juge_mal")) scan.addColumn(Bytes.toBytes("0"), Bytes.toBytes("DLCNN_juge_type")) //spark...将RDD转换为Df //rdd返回df var rdd = hbaseRDD.map(new org.apache.spark.api.java.function.Function...}) //创建df var df = sparkSession.createDataFrame(rdd, HttpParingSchema.struct) 5.数据的写入
Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator...", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g") val sc: SparkContext...user=root&password=yangsiyi" val rows = sqlContext.jdbc(mySQLUrl, "person") val tableName = "spark...], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) hBaseRDD.count() ?...的时候，引入外部变量无法序列化。。。。。。
背景 Spark支持多种数据源，但是Spark对HBase 的读写都没有相对优雅的api，但spark和HBase整合的场景又比较多，故通过spark的DataSource API自己实现了一套比较方便操作...写 HBase 写HBase会根据Dataframe的schema写入对应数据类型的数据到Hbase，先上使用示例： import spark.implicits._ import org.apache.hack.spark...：spark临时表的哪个字段作为hbase的rowkey，默认第一个字段 bulkload.enable：是否启动bulkload，默认不启动，当要插入的hbase表只有一列rowkey时，必需启动 hbase.table.name...故我们可自定义schema映射来获取数据： hbase.zookeeper.quorum：zookeeper地址 spark.table.schema：Spark临时表对应的schema eg: "ID...:age" hbase.table.name：Hbase表名 spark.rowkey.view.name：rowkey对应的dataframe创建的tempview名（设置了该值后，只获取rowkey
写作目的 1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看 2）根据rowkey查询其实我还是查询了好久才找到，所以整理了一下 3）好久没发博客了，水一篇 版本 Scala...2.11.1 Spark 2.11 HBase 2.0.5 代码 其中hbase-site.xml为hbase安装目录下/hbase/conf里的hbase-site.xml pom依赖 spark.rdd.RDD import org.apache.spark....import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes import org.apache.spark....{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
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。...基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了，就是基于RDD的分区，由于在spark中一个partition总是存储在一个excutor上，因此可以创建一个HBase连接，提交整个partition...HBase 2.x+即将发布的hbase-spark 如果有浏览官网习惯的同学，一定会发现，HBase官网的版本已经到了3.0.0-SNAPSHOT，并且早就在2.0版本就增加了一个hbase-spark...http://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-spark 不过，内部的spark版本是1.6.0，太陈旧了！！！！
Hbase是一个列式数据库，从其本质上来看，可以当做是一个数据源，而Spark本身又可以进行Hbase的连接，访问数据并进行查询。...为了跟之前的程序对接，可以采用spark +hbase来实现数据的迁移和处理分析。因此小做了个实验测试一下。...(1) 建立scala project，导入hbase下的相关lib,当然这里面所需要的lib不多。只需要几个hbase开头的jar包即可，同时去掉一些结尾为.test.jar的包。...(2) 在Hbase中临时建个表，并输入条数据。如图所示。 (3) 在spark中利用原始的hbasetest.scala进行测试。 ...], classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result]) println(tablename + "表的总行数为 " +hBaseRDD.count
操作（数据存在时修改，不存在时新增） // 不带分区upsert @Test def upsert(): Unit = { val spark = SparkSession.builder.appName...("hudi upsert").config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").master("local...", "2") .mode(SaveMode.Append) // 写入路径设置 .save("/tmp/hudi"); } // 带分区upsert @Test...spark pom 依赖问题 不要引入spark-hive 的依赖里面包含了hive 1.2.1的相关jar包，而hudi 要求的版本是2.x版本。如果一定要使用请排除相关依赖。...默认upsert/insert/delete的并发度是1500，对于演示的小规模数据集可设置更小的并发度。
什么是Apache Hudi 一个spark 库 大数据更新解决方案，大数据中没有传统意义的更新，只有append和重写(Hudi就是采用重写方式) 使用Hudi的优点 使用Bloomfilter机制+...操作（数据存在时修改，不存在时新增） // 不带分区upsert @Test def upsert(): Unit = { val spark = SparkSession.builder.appName...("hudi upsert").config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").master("local...", "2") .mode(SaveMode.Append) // 写入路径设置 .save("/tmp/hudi"); } // 带分区upsert @Test...2. spark pom依赖问题 不要引入spark-hive 的依赖里面包含了hive 1.2.1的相关jar包，而hudi 要求的版本是2.x版本。如果一定要使用请排除相关依赖。
OMID 在具有快照隔离保证的 HBase 之上提供无锁事务支持。...OMID 使大数据应用程序能够从两全其美中获益：NoSQL 数据存储（如 HBase）提供的可扩展性，以及事务处理系统提供的并发性和原子性。...如何在不同的应用程序中使用事务 您可以在流式应用程序或 OLTP（在线事务处理）应用程序以及面向批处理的 Spark 应用程序中使用 COD 事务。...附件 附件一： 第 1 步：HBase UI > Configurations选项卡中的以下属性设置为“true”。...您可以使用以下命令下载客户端配置文件并使用应用程序类路径中的配置以及 hbase-site.xml。
需要的jar包依赖 spark.version>2.3.0spark.version> hbase.version>1.2.6hbase.version...Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性，直接在 HDFS 中生成持久化的 HFile 数据格式文件，然后完成巨量数据快速入库的操作，配合...Bulk Load 的实现原理是通过一个 MapReduce Job 来实现的，通过 Job 直接生成一个 HBase 的内部 HFile 格式文件，用来形成一个特殊的 HBase 数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中...与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。 接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。...参考文章： Spark读取Hbase中的数据 使用Spark读取HBase中的数据 在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf import org.apache.spark....val config = new SparkConf() config.setMaster("local[*]").setAppName("SparkHBase") // spark...TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,"student") putRDD.saveAsHadoopDataset(jobConf) // 查询student表的数量...{ConnectionFactory, HTable, Put} import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes import org.apache.spark....注意事项 Maven项目的resource目录下需要拷贝集群的配置文件过来 ?
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...注意上面的hbase版本比较新，如果是比较旧的hbase，如果自定义下面的方法将scan对象给转成字符串，代码如下： 最后，还有一点，上面的代码是直接自己new了一个scan对象进行组装，当然我们还可以不自己...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
package javasssss; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable...; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import...org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; import java.util.Iterator;...} 解决task not to serializable总共有三种办法，具体参照： http://stackoverflow.com/questions/25250774/writing-to-hbase-via-spark-task-not-serializable
upsert支持两种模式的写入Copy On Write和Merge On Read ，下面本文将介绍Apache Hudi 在Spark中Upsert的内核原理。 2....下面将根据Spark 调用write方法深入剖析upsert操作每个步骤的执行流程。...但是需要额外HBase服务来存储Hudi的索引信息，一旦HBase出现故障会导致Hudi upsert无法工作。...因为每条数据都要查询hbase ，upsert数据量很大会对hbase有负载的压力需要考虑hbase集群承受压力，适合微批分区表的写入场景 。...篇幅有限先解析这么多，希望本文能帮你了解Spark upsert的内核原理。谢谢大家阅读本文。
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： scala2.11.8 spark2.1.0...关于批量操作Hbase，一般我们都会用MapReduce来操作，这样可以大大加快处理效率，原来也写过MR操作Hbase，过程比较繁琐，最近一直在用scala做spark的相关开发，所以就直接使用scala...+spark来搞定这件事了，当然底层用的还是Hbase的TableOutputFormat和TableOutputFormat这个和MR是一样的，在spark里面把从hbase里面读取的数据集转成rdd...整个流程如下： （1）全量读取hbase表的数据 （2）做一系列的ETL （3）把全量数据再写回hbase 核心代码如下： 从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。.../spark-hbase-connector https://github.com/hortonworks-spark/shc
文章目录 端口 Hadoop Spark Zookeeper Hbase 端口 ---- 端口开放问题 关闭防火墙systemctl stop firewalld，并在服务器开放以下端口： Hadoop...604800 vim hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8 Spark.../zkServer.sh start Hbase IDEA远程连接HBase及其Java API实战当时这篇是单机的，没介绍集群，步骤基本一致。... 配置hbase-env.sh cd /usr/local/hbase/conf echo $JAVA_HOME vi hbase-env.sh #添加和你输出的.../start-hbase.sh 原创不易，请勿转载（本不富裕的访问量雪上加霜 ） 博主首页：https://wzlodq.blog.csdn.net/ 来都来了，不评论两句吗
ImmutableBytesWritable其实就是hbase把其封装成的rowkey，如果要通过collect算子收集到客户端driver，涉及到序列化的操作： new SparkConf().set...("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 接下来如果要打印出rowkey： hbaseRDD.map {
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