根据快照名称读取hbase快照中的数据,在网上查了好多资料,很少有资料能够给出清晰的方案,根据自己的摸索终于实现,现将代码贴出,希望能给大家有所帮助: public void read(org.apache.hadoop.conf.Configuration hadoopConf, Pipeline pipeline, ReaderParam readerParam, int batchSize) { limiter = RateLimiter.create(readerParam.getFet…

val conf = HBaseConfiguration.create() conf.addResource(new Path("/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.4-1.cdh5.4.4.p0.4/lib/hbase/conf/hbase-site.xml")) conf.addResource(new Path("/opt/cloudera/parcels/CDH-5.4.4-1.cdh5.4.4.p0.4/lib/hadoop/etc/had…

1.创建hbase jar包到hive lib目录软连接 hive需要jar包: hive-hbase-handler-0.13.1-cdh5.3.6.jar zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6.jar guava-12.0.1.jar                  --删除hive下低版本jar包,cp hbase中的到hive/lib/下(即需要注意jar包版本) ln -s /opt/cdh-5.3.6/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/lib/hbase-se…

1.读取hbase快照数据时报UnsatisfiedLinkError: no gplcompression in java.library.path错: 2019-09-04 17:36:07,441 ERROR [testJobName,1,ReaderTask_HbaseReader_0_1] GPLNativeCodeLoader:35 | Could not load native gpl library java.lang.UnsatisfiedLinkError: no gplco…

Spark1.6.2读取SolrCloud 5.5.1 //httpmime-4.4.1.jar // solr-solrj-5.5.1.jar //spark-solr-2.2.2-20161007.041156-1-shaded.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("Test") // 创建 spark context val sc = new SparkContext(sparkConf) val sqlContext…

mapreducer编程模型是一种八股文的代码逻辑,就以用户行为分析求流存率的作为例子 1.map端来说:必须继承hadoop规定好的mapper类:在读取hbase数据时,已经有现成的接口 TableMapper,只需要规定输出的key和value的类型 public class LoseUserMapper extends TableMapper<KeyStatsDimension, Text> { //////////省去代码 在执行map方法前会执行setup方法,在流失率的时候 比如…

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma…

这里的SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli(关于SparkSQL和Hive的整合,见文章后面的参考阅读). 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler . 环境篇 hadoop-2.3.0-cdh5.0.0 apache-hive-0.13.1-bin spark-1.4.0-bin-hadoop2.3 hbase-0.96.1.1-cdh5.0.0 部署情况如下图:   测试集群,将Spark Worker部署在每台Dat…

Spark1.6.2 读取 HBase 1.2.3 //hbase-common-1.2.3.jar //hbase-protocol-1.2.3.jar //hbase-server-1.2.3.jar //htrace-core-3.1.0-incubating.jar //metrics-core-2.2.0.jar val sparkConf = new SparkConf() .setAppName("User") // 创建 spark context val sc = n…

大家可能都知道很熟悉Spark的两种常见的数据读取方式(存放到RDD中):(1).调用parallelize函数直接从集合中获取数据,并存入RDD中:Java版本如下: JavaRDD<Integer> myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3)); Scala版本如下: val myRDD= sc.parallelize(List(1,2,3)) 这种方式很简单,很容易就可以将一个集合中的数据变成RDD的初始化值:更常见的是(2).从文本中读取数据…