1:为什么大批量数据集写入Hbase中,需要使用bulkload BulkLoad不会写WAL,也不会产生flush以及split. 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.但是采用BulkLoad就不会有这个顾虑. 过程中没有大量的接口调用消耗性能 可以利用spark 强大的计算能力 上面是一个总的执行流程图, 数据生成,HFile转换以及HFile加载, 下面是HFile 的格式, 就是个key val

package org.langtong.sparkdemo; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.SparkContext; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; impor

package com.grady import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache.hadoop.hb

方法一 1. 找到目标 Hive 的 hive-site.xml 文件,拷贝到 spark 的 conf 下面. 在我的情况下 /etc/hive/conf/hive-site.xml -> /usr/lib/spark/conf/hive-site.xml 2. 运行期间,遇到一个问题: java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/tez/dag/api/SessionNotRunning 相关解答:https://issues.apache.org/

1 Spark读HBase Spark读HBase黑名单数据,过滤出当日新增userid,并与mysql黑名单表内userid去重后,写入mysql. def main(args: Array[String]): Unit = { @volatile var broadcastMysqlUserids: Broadcast[Array[String]] = null val today = args(0) val sourceHBaseTable = PropertiesUtil.getProp

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写

SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] // :: ERROR RecoverableZooKeeper: ZooKeeper exists failed after attempts // :: ERROR ZooKeeperWatcher: hconnection-0xaaa0f760x0, quorum=localhost:, baseZNode=/hbase Received unexpec

spark 读写hive表主要是通过sparkssSession 读表的时候,很简单,直接像写sql一样sparkSession.sql("select * from xx") 就可以了. 这里主要是写数据,因为数据格式有很多类型,比如orc,parquet 等,这里就需要按需要的格式写数据. 首先 , 对于特殊的格式这里就要制定 dataFrame.write.format("orc")的方式. 其次, 对于写入分区表有2种方式,insertInto 和saveA

HBase的BulkLoad有两种方式: thinrow的机制是flatmap把cell的信息进行flatmap:适合少于1万列的数据集:thinrow的涵义就是少行多列: bulkload的机制则是flatmap的是行,把行在拆分为cell是在map里面做的.适合多余1万列的数据集. Basic和ThinRows的机制其实类似,但是接收的数据格式不一样,前者接受的是一个二元组ListSeq((keyFamilyQualifier, value)):其中KeyFamilyQualifier(包括

HBase使用bulkload批量导入数据 HBase可使用put命令向一张已经建好了的表中插入数据,然而,当遇到数据量非常大的情况,一条一条的进行插入效率将会大大降低,因此本篇博客将会整理提高批量导入的效率的一种可行方案,那就是使用Mapper类先进行数据清洗,再在APP中批量导入,废话不多说,我们直接开始吧! 1. 准备工作 首先我们准备好一份csv文件学生表,其中包含的是学生信息,具体信息如下: 对于此文件来说,每一行有四个字段,第一个代表rowkey,第二个代表name,第三个代表cou

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

社论: 本文将Hive与HBase整合在一起,使Hive能够读取HBase中的数据,让Hadoop生态系统中最为经常使用的两大框架互相结合.相得益彰. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvd2wxMDF5ang=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""> 写在前面二: 使用软件说明 约定全部软

1.概述 在进行数据传输中,批量加载数据到HBase集群有多种方式,比如通过HBase API进行批量写入数据.使用Sqoop工具批量导数到HBase集群.使用MapReduce批量导入等.这些方式,在导入数据的过程中,如果数据量过大,可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO.HBase Handler数等).今天这篇博客笔者将为大家分享使用HBase BulkLoad的方式来进行海量数据批量写入到HBase集群. 2.内容 在使用BulkLoad之前,我们先来了解一下HBa

知识点1:Spark访问HIVE上面的数据 配置注意点:. 1.拷贝mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar等相关的jar包到你${spark_home}/lib中(spark2.0之后是${spark_home}/jars下),不清楚就全部拷贝过去 2.将Hive的配置文件hive-site.xml拷贝到${spark_home}/conf目录下 3.因为使用ThriftJDBC/ODBC Server访问spark SQL,所以要修改hive-site.xml文

1.简介 将数据插入HBase表中的方法很多,我们可以通过TableOutputFormat以Mapreduce on HBase的方式将数据插入,也可以单纯的使用客户端API将数据插入.但是以上方法效率并不高. 而使用BulkLoad特性能够利用MR计算框架将源数据直接生成内部的hfile格式,然后可以在不重启HBase集群的场景下数据load到对应表中. BulkLoad方法能够将数据快速的load到HBase中,打一个“生动”的比方: 使用API就好比将饭一口一口喂给HBase,而使用Bu

前言 通过spark获取hbase数据的过程中,遇到了InputFormat.文章主要围绕InputFormat介绍.会牵扯到spark,mapreduce,hbase相关内容 InputFormat InputFormat是mapreduce提供的数据源格式接口,也就是说,通过该接口可以支持读取各种各样的数据源(文件系统,数据库等),从而进行mapreduce计算. 在有这个概念的基础上分析InputFormat的源码. public abstract class InputFormat<K,

对于hbase当前noSql数据库的一种,最常见的应用场景就是采集的网页数据的存储,由于是key-value型数据库,可以再扩展到各种key-value应用场景,如日志信息的存储,对于内容信息不需要完全结构化出来的类CMS应用等.注意hbase针对的仍然是OLTP应用为主. 对于hive主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是hbase,而是hdfs分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各种关联,分组,聚合类SQL语句.hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的

前言 在前三篇文章中,spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 剖析了DAG的构建和Stage的划分,spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 剖析了TaskSet任务的提交,以及spark 源码分析之二十一 -- Task的执行细节剖析了Task执行的整个流程.在第三篇文章中侧重剖析了Task的整个执行的流程是如何的,对于Task本身是如何执行的 ResultTask 和 ShuffleMapTask两部分并没有做过多详细的剖析.本篇文章我们针对Task执行的

方案一:Hive关联HBase表方式 适用场景:数据量不大4T以下(走hbase的api导入数据) 一.hbase表不存在的情况 创建hive表hive_hbase_table映射hbase表hbase_table,会自动创建hbase表hbase_table,且会随着hive表删除而删除,这里需要指定hive的schema到hbase schema的映射关系: 1.建表 CREATE TABLE hive_hbase_table(key int, name String,age String)

在上一篇blog:java的poi技术读取Excel[2003-2007,2010] 中介绍了关于java中的poi技术读取excel的相关操作 读取excel和MySQL相关: java的poi技术读取Excel数据到MySQL 你也可以在 : java的poi技术读取和导入Excel了解到写入Excel的方法信息 使用JXL技术 :java的jxl技术导入Excel  本文主要讲的是java中poi读和写excel(版本是2003-2007,2010) 项目结构: 所用到的excel 运行效