从HBase读数据 以下代码使用newAPIHadoopRDD()算子 package com.bonc.rdpe.spark.hbase import org.apache.hadoop.hbase...写数据的优化：Bulk Load 以上写数据的过程将数据一条条插入到Hbase中，这种方式运行慢且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，解决办法就是使用 Bulk...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
声明 使用的spark是2.0.1，hive是1.2.1，hbase是1.2.4，hadoop是2.6.0，zookeeper是3.4.9 各依赖安装这里不再赘述...:60000 spark 拷贝hbase安装目录下的如下jar，注意不要偷懒在spark-env.sh增加hbase的classpath，那样会导致spark...测试 1、在hbase建表,并增加三条数据 create 'hbase_test',{NAME=>'cf1'} put 'hbase_test','a','cf1:v1','1' put 'hbase_test.../spark-sql spark-sql> select * from hbase_test; 16/11/18 11:20:48 INFO execution.SparkSqlParser: Parsing...> 注意 由于本例全部依赖都安装在三台虚拟机上，并且每台只有2G内存，故只能用作软件流程测试，而不能用做性能测试，本文所列所有数据，不能做性能测试的依据。
我们采用Spark读取Hive表数据存入HBase中，这里主要有两种方式： 通过HBase的put API进行数据的批量写入 通过生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据存入HBase...HBase的原生put方式，通过HBase集群的region server向HBase插入数据，但是当数据量非常大时，region会进行split、compact等处理，并且这些处理非常占用计算资源和IO...本篇文章主要介绍如何使用Spark生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据导入到HBase中，并附批量put数据到HBase以及直接存入数据到HBase中的实际应用示例。 1....将数据导入HBase的方式。...此外，如果我们在使用Spark（或者其他计算引擎）读取HBase表数据时，如果效率相对低，比如：Spark读取HBase时会根据region的数量生成对应数量的task，导致相同数据量下，会比直接读取Hive
Datax从 其他数据源迁移数据到 HBase 实际上是走的 HBase 原生 api 接口，在少量数据的情况下没有问题，但当我们需要从 Hive 里，或者其他异构存储里批量导入几亿，几十亿的数据，那么用...Extract，异构数据源数据导入到 HDFS 之上。 Transform，通过用户代码，可以是 MR 或者 Spark 任务将数据转化为 HFile。...我们将第 3 步生成分区表标记为表 A ，将第2步生成的分区数据通过 Hive SQL 插入到一张临时表 A' 里，这两张表都只有一个字段 rowkey，类型为 String。...通过 insert overwrite table 命令将 A' 表中的数据插入到 A 中，此时在表 A 的 location 目录下可以生成若干分区文件。...将生成的HFile文件distcp到线上集群并做Bulkload操作，如果提示找不到类的错误需要额外做一步 exportHADOOP_CLASSPATH=`hbase classpath` 这里需要强调下
2.5 入库 入库HBase： ? 插入数据到具体HBase数据库： ? 2.6 运行并查看结果 运行命令： ? 运行后可以去spark UI中去查看相关运行情况，UI中具体细节见下文。 ?...Streaming具体的stage信息 从图中, 我们可以看到Spark总共调度分发了两批次task set, 每个task set的处理(含序列化和压缩之类的工作)都不超过100毫秒，那么该Stage...，而处理数据查看后发现是一条一条的往HBase里面插入的，修改为批量插入，重新构建了json.性能猛增！！...插入数据到HBase： ? ? 4.5 运行 刚测试时给它相对很小的内存跑一跑： ? 五六万的插入没什么压力，但是到10万的时候，就有些卡顿了！！ ? yarn 容器、cpu、内存大小 ?...查看插入数据量，能看到修改后插入数据10万是没有什么压力的 当我们再继续加大压力测试的时候，性能下降： ? 当我们再继续加大压力测试的时候，性能下降 查看统计信息： ? 查看统计信息
2.5 入库 入库HBase： 插入数据到具体HBase数据库： 2.6 运行并查看结果 运行命令： 运行后可以去spark UI中去查看相关运行情况，UI中具体细节见下文。...set的处理(含序列化和压缩之类的工作)都不超过100毫秒，那么该Stage何来消耗4s呢？...，而处理数据查看后发现是一条一条的往HBase里面插入的，修改为批量插入，重新构建了json.性能猛增！！...修改前的代码： 修改后的代码： 插入数据到HBase： 4.5 运行 刚测试时给它相对很小的内存跑一跑： 五六万的插入没什么压力，但是到10万的时候，就有些卡顿了！！...10万是没有什么压力的： 查看插入数据量，能看到修改后插入数据10万是没有什么压力的 当我们再继续加大压力测试的时候，性能下降： 当我们再继续加大压力测试的时候，性能下降 查看统计信息： 查看统计信息
---- 外部数据源 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如： 1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析...日志数据：电商网站的商家操作日志 订单数据：保险行业订单数据 2）、使用Spark进行离线分析以后，往往将报表结果保存到MySQL表中 网站基本分析（pv、uv。。。。。）...调用RDD#foreachPartition函数将每个分区数据保存至MySQL表中，保存时考虑降低RDD分区数目和批量插入，提升程序性能。...时，插入数据，先将所有字段的值转为String，再使用Bytes转换为字节数组 Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("cout"), Bytes.toBytes...设置Spark Application使用Kryo序列化，性能要比Java 序列化要好，创建SparkConf对象设置相关属性，如下所示： 范例演示：从HBase表读取词频统计结果，代码如下 package
Spark Streaming能够按照batch size（如1秒）将输入数据分成一段段的离散数据流（Discretized Stream，即DStream），这些流具有与RDD一致的核心数据抽象，能够与...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...2.测试环境 ---- 1.HBase表 create 'picHbase', {NAME => 'picinfo'} （可向右拖动） [7mvyrrot4e.jpeg] 2.向表中插入测试数据 put...的Stream接口，需要一个自定义的Receiver用于查询HBase数据类 MyReceiver类需要继承Spark的Receiver类 /** * package: com.cloudera.streaming...这里需要注意一点我们在提交Spark作业时指定了多个executor，这样我们的Receiver会分布在多个executor执行，同样的逻辑会导致重复获取相同的HBase数据。
加载数据：从HBase表读取数据，封装为RDD，进行处理分析 保存数据：将RDD数据直接保存到HBase表中 Spark与HBase表的交互，底层采用就是MapReduce与HBase表的交互。...设置Spark Application使用Kryo序列化，性能要比Java 序列化要好，创建SparkConf对象设置相关属性，如下所示： 范例演示：从HBase表读取词频统计结果，代码如下...函数； 调用RDD#foreachPartition函数将每个分区数据保存至MySQL表中，保存时考虑降低RDD分区数目和批量插入，提升程序性能。...对结果数据降低分区数目 b. 针对每个分区数据进行操作 每个分区数据插入数据库时，创建一个连接Connection c....不能实现主键存在时更新数据，不存在时插入数据功能。 REPLACE INTO db_test.tb_wordcount (word, count) VALUES(?, ?)
最近一个实时消费者处理任务，在使用spark streaming进行实时的数据流处理时，我需要将计算好的数据更新到hbase和mysql中，所以本文对spark操作hbase和mysql的内容进行总结，...]”. saveAsObjectFiles(prefix, [suffix])：将当前的Dstream内容作为Java可序列化对象的序列化文件进行保存，每个interval batch的文件命名规则基于...中不添加任何RDD action，那么系统仅仅会接收数据然后将数据丢弃。...Spark访问Hbase 上面我们阐述了将spark streaming的Dstream输出到外部系统的基本设计模式，这里我们阐述如何将Dstream输出到Hbase集群。...它就是卡住，没反应） 问题分析：由于Hbase集群有多台机器，而我们只配置了一台Hbase机器的hosts，这样导致Spark集群在访问Hbase时不断的去寻找但却找不到就卡在那里 解决方式：对每个worker
同时spark也可以处理存储在hdfs、Hbase、Cassandra、hive和所有存储在hadoop中的数据。...spark可以采取类似于hadoop的mapreduce的方式处理一般数据，也可以采取stream的方式处理流式数据。 问题2：SPARK支持的开发语言？ ...问题4：SPARK中已经缓存的数据不适合存储在内存时，spark如何处理？ spark将数据序列化到磁盘中或者spark重新计算内存中的数据。...默认情况下，spark采取重新计算的方式，即每次请求内存中的数据时，spark都是重新从磁盘中读取数据到内存，然后重新计算。...local[n]中的n代表的是CPU核数，这个n也可以理解成spark并行执行数。 问题6：执行spark时一定需要存在hadoop环境么？
云计算和大数据密不可分，这里有必要详细讨论下我的老本行——大数据领域。未来几年，我们将很荣幸地见证大数据技术的容器化。首先我们用几篇文章深入地了解一下大数据领域的相关技术。 1....，将Json数据解析出来 val resultJson = stream.map(record => record.value).window(Seconds(30), Seconds(30...它的功能是从Kafka拉取数据，经过一系列的转换，将结果存入HBase。我们可以看到流处理应用程序和批处理应用程序的一些区别。批处理应用程序拥有清晰的生命周期，它们一旦处理了输入文件就完成了执行。...2.3.1 序列化 RDD以序列化形式保存在内存中，可以减少内存使用并改善垃圾收集。默认情况下Spark使用Java序列化，这并不是很高效。...2.3.2 压缩 除了序列化RDD之外。还可以将 spark.rdd.compress设置为true来进行压缩。
本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming。Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展，支持连续的数据流处理。...将处理后的数据写入HBase表。...其他Spark示例代码执行以下操作： 读取流媒体代码编写的HBase Table数据 计算每日汇总的统计信息 将汇总统计信息写入HBase表 示例数据集 油泵传感器数据文件放入目录中（文件是以逗号为分隔符的...[mt01r4ub58.png] 下面的函数将Sensor对象转换为HBase Put对象，该对象用于将数据行插入到HBase中。.../user01/stream/ 读取数据并计算一列的数据/ opt / mapr / spark / spark- / bin / spark-submit --driver-class
比如：Storm和Spark Streaming 4、结果存储：将计算结果存储到外部系统，比如：大量可实时查询的系统，可存储Hbase中，小量但需要可高并发查询系统，可存储Redis。...Storm： 基本概念： 1、Tuple:由一组可序列化的元素构成。...2、Stream：无限个Tuple组成一个Stream 3、Topology：类似与MapReduce的job，由一系列Spout和Blot构成的DAG 4、Spout：Stream的数据源 5、Bolt...上定义了一系列操作，主要分两类：transformation和output，其中一个transformation操作能够将一个Dstream变换成另一个Dstream，而output操作可产生一个或一组结果...Spark几个组件的抽象及操作对比： 1、Spark Code 数据抽象RDD 数据操作transformation&action 2、Spark SQL 数据抽象：DataFrame、DataSet，
背景 Kafka实时记录从数据采集工具Flume或业务系统实时接口收集数据，并作为消息缓冲组件为上游实时计算框架提供可靠数据支撑，Spark 1.3版本后支持两种整合Kafka机制（Receiver-based...Approach 和 Direct Approach），具体细节请参考文章最后官方文档链接，数据存储使用HBase 实现思路 实现Kafka消息生产者模拟器 Spark-Streaming采用Direct...Approach方式实时获取Kafka中数据 Spark-Streaming对数据进行业务计算后数据存储到HBase 本地虚拟机集群环境配置 由于笔者机器性能有限，hadoop/zookeeper/kafka...集群都搭建在一起主机名分别为hadoop1,hadoop2,hadoop3; hbase为单节点在hadoop1 缺点及不足 代码设计上有些许缺陷，比如spark-streaming计算后数据保存hbase...(partitionOfRecords => { partitionOfRecords.foreach( 这里面的代码中所包含的对象必须是序列化的 这里面的代码中所包含的对象必须是序列化的 这里面的代码中所包含的对象必须是序列化的
②如果我们大量调用 PUT 接口插入数据，可能会导致大量的 GC 操作。除了影响性能之外，严重时甚至可能会对 HBase 节点的稳定性造成影响，采用 BulkLoad 无此顾虑。...java 的数据类型都很相像，除了它们是针对网络序列化而做的特殊优化）。...做这样转换是因为 HBase 的基本原理是基于 RowKey 排序的，并且当采用 bulk load 方式将数据写入多个预分区（region）时，要求 Spark 各 partition 的数据是有序的...踩坑记录1、kerberos 认证问题 如果集群开启了安全认证，那么在进行 Spark 提交作业以及访问 HBase 时，均需要进行 kerberos 认证。...示意如下 其中 tina.keytab.hbase 是将 tina.keytab 复制并重命名而得。因为 Spark 不允许同一个文件重复上传。
HBase对一行数据进行更新时，HBase也是相当于插入一行新数据，在读数据时HBase按照timestamp的大小得到经过更新过的最新数据。...这样的设置下，Kudu不能像HBase一样将更新操作直接转换成插入一条新版本的数据，Kudu的选择是将写入的数据，更新操作分开存储。...1、Kudu写过程 Kudu与HBase不同，Kudu将写入操作分为两种，一种是插入一条新数据，一种是对一条已插入数据的更新。...Kudu与HBase在读写上过程中的差异 1、写过程 （1）HBase写的时候，不管是新插入一条数据还是更新数据，都当作插入一条新数据来进行；而Kudu将插入新数据与更新操作分别看待。...（2）Kudu表结构中必须设置一个唯一键，插入数据的时候必须判断一些该数据的主键是否唯一，所以插入的时候其实有一个读的过程；而HBase没有太多限制，待插入数据将直接写进memstore。
本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...1.2 Json文件 如果JSON文件中每一行就是一个JSON记录，那么可以通过将JSON文件当做文本文件来读取，然后利用相关的JSON库对每一条数据进行JSON解析。...，采用Java的序列化机制。...因为是序列化所以要指定类型。...插入数据的方法 def convert(triple: (Int, String, Int)) = { val put = new Put(Bytes.toBytes(triple._1))
OALP ClickHouse ClickHouse是一个用于快速OLAP分析的列式数据库管理系统 快速的明细数据查询 数据按列存储，查询时，将列向量化处并行处理，高效利用cpu，来使用当前服务器上可用的所有资源...数据频繁更新 Kudu将底层数据分为base数据文件和delta数据文件，有更新的数据写入delta文件，后期自动做数据的merge，所以支持数据的频繁更新操作 实时更新的应用 Kudu 通过高效的列式扫描提供了快速插入和更新的强大组合...avro-java-sdk java版 此avro-java-sdk主要为用户向kafka集群发送avro序列化数据/从kafka集群消费avro序列化数据提供了统一的接口。...流程漏洞较多，使用混乱； json hub 该中间件部署在大数据平台上，对外提供http接口服务，接收client端的消息(post请求)，将数据进行avro序列化后转发到kafka。...avro数据自动落入hive/hbase/es 用户可以使用sdk将avro数据发送到kafka中，kafka-connect可以将数据自动落入hive/hbase/es中 自助式申请schema 当用户需要申请
针对每个分区数据进行操作 每个分区数据插入数据库时，创建一个连接Connection pom.xml aliyunid...针对每个分区数据进行操作 每个分区数据插入数据库时，创建一个连接Connection c. 批次插入每个分区数据 addBatch executeBatch d....考虑主键存在时，如何保存数据数据 存在，更新数据；不存在，插入数据 pom.xml aliyunid>....set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") // TODO: 注册序列化的数据类型...") conf.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase") // 设置将数据保存的HBase表的名称 conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE
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