kettle9.1连接mapreduce及hbase

kettle(6.0)如何连接远程集群(CDH5.1)?

最近因为公司业务需要,刚刚接触了kettle.这不看不知道,一看才发现kettle的功能是在是太强大了,让我有种相见恨晚的感觉.由于主要是应用kettle与hadoop集群和hive连接进行数据处理.所以这里简单叙述下kettle与hadoop集群连接时的大致步骤: 1.双击kettle(即data-integeration)目录下的spoon.bat,启动kettle 2.kettle启动后,新建一个作业(job).可以命名为load_hdfs 3.在load_hdfs中有个Hadoop cl

Hbase理论&&hbase shell&&python操作hbase&&python通过mapreduce操作hbase

一.Hbase搭建: 二.理论知识介绍: 1Hbase介绍: Hbase是分布式.面向列的开源数据库(其实准确的说是面向列族).HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务,MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力,Zookeeper为Hbase提供稳定服务和Failover机制,因此我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案. 11.来源比对(hbase由谷歌公司BigTable参考而来) 项目 Hbase BIgTable 文件存储

HBase 相关API操练(三)：MapReduce操作HBase

MapReduce 操作 HBase 在 HBase 系统上运行批处理运算,最方便和实用的模型依然是 MapReduce,如下图所示. HBase Table 和 Region 的关系类似 HDFS File 和 Block 的关系,HBase提供配套的 TableInputFormat 和 TableOutputFormat API,可以方便地将 HBase Table 作为 Hadoop MapReduce 的Source 和 Sink.对于 MapReduce Job 应用开发人员来说,基

基于MapReduce的HBase开发

在伪分布式模式和全分布式模式下 HBase 是架构在 HDFS 上的,因此完全可以将MapReduce 编程框架和 HBase 结合起来使用.也就是说,将 HBase 作为底层“存储结构”, MapReduce 调用 HBase 进行特殊的处理,这样能够充分结合 HBase 分布式大型数据库和MapReduce 并行计算的优点. 相对应MapReduce的hbase实现类: 1)InputFormat 类:HBase 实现了 TableInputFormatBase 类,该类提供了对表数据的大部

深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用)

Hadoop是什么,为什么要学习Hadoop? Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据

Mapreduce操作HBase

这个操作和普通的Mapreduce还不太一样,比如普通的Mapreduce输入可以是txt文件等,Mapreduce可以直接读取Hive中的表的数据(能够看见是以类似txt文件形式),但Mapreduce操作Hbase却和前二者不一样它有专门的Mapper 这个叫TableMapper,这个Mapper继承自Mapper,普通的Mapper有4个输入泛型,但这里的TableMapper却只有两个,通过源码可以看到TableMapper的KEYIN,VALUEIN分别设置为ImmutableBy

HDFS,MapReduce,Hive,Hbase 等之间的关系

HDFS: HDFS是GFS的一种实现,他的完整名字是分布式文件系统,类似于FAT32,NTFS,是一种文件格式,是底层的. Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上.Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持. Hive: Hive不支持更改数据的操作,Hive基于数据仓库,提供静态数据的动态查询.其使用类SQL语言,底层经过编译转为MapReduce程序,在Hadoop上运行,数据存储在HDFS上. Hbase: Hbase是Hadoop database,即Hadoo

Hbase框架原理及相关的知识点理解、Hbase访问MapReduce、Hbase访问Java API、Hbase shell及Hbase性能优化总结

转自:http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/39577431 本blog的内容包含: 第一部分:Hbase框架原理理解第二部分:Hbase调用MapReduce函数使用理解第三部分:Hbase调用Java API使用理解第四部分:Hbase Shell操作第五部分:Hbase建表.读写操作方式性能优化总结第一部分:Hbase框架原理理解概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Goo

HBase学习之路（五）MapReduce操作Hbase

MapReduce从HDFS读取数据存储到HBase中现有HDFS中有一个student.txt文件,格式如下 95002,刘晨,女,19,IS 95017,王风娟,女,18,IS 95018,王一,女,19,IS 95013,冯伟,男,21,CS 95014,王小丽,女,19,CS 95019,邢小丽,女,19,IS 95020,赵钱,男,21,IS 95003,王敏,女,22,MA 95004,张立,男,19,IS 95012,孙花,女,20,CS 95010,孔小涛,男,19,CS 95

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.对HBase表中数据进行单词统计(TableInputFormat) 1>.准备环境 create_namespace 'yinzhengjie' create 'yinzhengjie:WordCount','f1','f2' put 'yinzhengjie:WordCount', 'row1', 'f1:line', 'hello wold tom how

[How to] MapReduce on HBase ----- 简单二级索引的实现

1.简介 MapReduce计算框架是二代hadoop的YARN一部分,能够提供大数据量的平行批处理.MR只提供了基本的计算方法,之所以能够使用在不用的数据格式上包括HBase表上是因为特定格式上的数据读取和写入都实现了各自的inputformat和outputformat,这样MR就通过这两个接口屏蔽了各个数据源的产异性,统一计算框架.本文主要介绍如何让HBase表作为MR计算框架的输入和输出源,并通过实现一个简历二级索引的小例子来介绍. 2. HBase与MR关系 HBase和MapRedu

7.MapReduce操作Hbase

7 HBase的MapReduce HBase中Table和Region的关系,有些类似HDFS中File和Block的关系.由于HBase提供了配套的与MapReduce进行交互的API如 TableInputFormat和TableOutputFormat,可以将HBase的数据表直接作为Hadoop MapReduce的输入和输出,从而方便了MapReduce 应用程序的开发,基本不需要关注HBase系统自身的处理细节. 8 实现方法: Hbase对MapReduce提供支持,它实现了

MapReduce、Hbase接口API实践

读取hdfs中文件并做处理,取出卡号,通过卡号连接hbase查询出对应客户号,写入redis,因为不用输出,所以不调用context.write方法,整个操作在一个map中便可完成 protected HTable connect //setup方法被MapReduce框架仅且执行一次,在执行Map任务前,进行相关变量或者资源的集中初始化工作.若是将资源初始化工作放在方法map()中,导致Mapper任务在解析每一行输入时都会进行资源初始化工作,导致重复,程序运行效率不高! protected

HDFS+MapReduce+Hive+HBase十分钟快速入门

1. 前言本文的目的是让一个从未接触Hadoop的人,在很短的时间内快速上手,掌握编译.安装和简单的使用. 2. Hadoop家族截止2009-8-19日,整个Hadoop家族由以下几个子项目组成: 成员名用途 Hadoop Common Hadoop体系最底层的一个模块,为Hadoop各子项目提供各种工具,如:配置文件和日志操作等. Avro Avro是doug cutting主持的RPC项目,有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift.avr

升级版:深入浅出Hadoop实战开发(云存储、MapReduce、HBase实战微博、Hive应用、Storm应用)

Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发.用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序.充分利用集群的威力高速运算和存储.Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS.HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序

hadoop mapreduce 写入hbase报错 Session 0x0 for server null, unexpected error, closing socket connection and attempting reconnect

现象:map任务构造数据正常,reduce任务,开始也正常,速度很快 ,在hbase 的管理界面,可以看到,5W以上的请求数当reduce 执行到 70% 左右的时候,就堵住了,查看yarn的web界面,可以找到如下报错信息. 不会尝试使用SASL认证. 连接被拒绝. 错误原因,找不到zookeeper 的master. 最开始的时候,配置是这样注入的: conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hostname01,hostname02,hos

巴特西