项目背景 spark sql读hbase据说官网如今在写,但还没稳定,所以我基于hbase-rdd这个项目进行了一个封装,当中会区分是否为2进制,假设是就在配置文件里指定为#b,如long#b,还实用了个公司封装的Byte转其它类型,这个假设别人用须要自己实现一套方案.假设我们完毕这一步,将会得到一个DataFrame,后面就能够registerTmpTable,正常使用了使用hiveContext,是由于有一定的orc文件.我这套方案是兼容hbase和hfile的.比方: val conf =…

SparkSQL是指整合了Hive的spark-sql cli, 本质上就是通过Hive访问HBase表,具体就是通过hive-hbase-handler, 具体配置参见:Hive(五):hive与hbase整合 目录: SparkSql 访问 hbase配置 测试验证 SparkSql 访问 hbase配置:  拷贝HBase的相关jar包到Spark节点上的$SPARK_HOME/lib目录下,清单如下: guava-.jar htrace-core--incubating.jar hbas…

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…

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.clie…

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…

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst…

[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu…

[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 读取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers( > cust_id string, > name string, > country string > ) > ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI…

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,…

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar…

关于Spark SQL,首先会想到一个问题:Apache Hive vs Apache Spark SQL – 13 Amazing Differences Hive has been known to be the component of Big data ecosystem where legacy mappers and reducers are needed to process data from HDFS whereas Spark SQL is known to be the c…

Spark 源码浅读-任务提交SparkSubmit main方法 main方法主要用于初始化日志,然后接着调用doSubmit方法. override def main(args: Array[String]): Unit = { /* 初始化日志 */ val submit = new SparkSubmit() { self => override protected def parseArguments(args: Array[String]): SparkSubmitArguments…

摘要:结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序. 本文分享自华为云社区<Hive on Spark和Spark sql on Hive有啥区别?>,作者:dayu_dls . 结构上Hive On Spark和SparkSQL都是一个翻译层,把一个SQL翻译成分布式可执行的Spark程序.Hive和SparkSQL都不负责计算.Hive的默认执行引擎是mr,还可以运行在Spark和Tez.Spark可以连接多种数据源,然后…

Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算.它是建立在Hadoop MapReduce之上,它扩展了 MapReduce 模式,有效地使用更多类型的计算,其中包括交互式查询和流处理.这是一个简单的Spark教程,介绍了Spark核心编程的基础知识. 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集.其原因是,Hadoop框架是基于简单的编程模型(MapReduce),并且它使用的计算解决方案,是可扩展的,柔性的,容错和低成本. 在这里,主要关心的是在查询之间等待时间和等待时间来运行…

来源:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4700615.html 1.简介 1.1 Spark简介Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark…

一.为什么使用Phoenix二.安装Phoenix2.1 兼容问题?2.2 编译CDH版本的Phoenix2.3 安装Phoenix到CDH环境中三.Phoenix的使用3.1 phoenix的4种调用方式3.1.1 批处理方式3.1.2 命令行方式3.1.3 GUI方式3.1.4 JDBC调用3.2 Phoenix的数据操作操作3.2.1 支持的数据类型3.2.2 插入数据3.2.3 删除数据3.2.4 更新数据3.2.5 查询数据3.3 Phoenix的Schema操作3.3.1 什么?没有…

Spark--初识spark 一.Spark背景 1)MapReduce局限性 <1>仅支持Map和Reduce两种操作,提供给用户的只有这两种操作 <2>处理效率低效 Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据 任务调度和启动开销大: mr的启动开销一,客户端需要把应用程序提交给resourcesManager,resourcesManager去选择节点去运行,快的话几秒钟,慢的话1分钟左右. 开销二,maptask和reducetask的启动…

本博文是转自如下链接,为了方便自己查阅学习和他人交流.感谢原博主的提供! http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html http://www.aboutyun.com/thread-6850-1-1.html 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(1) 阅读本文章可以带着下面问题: 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spar…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

大数据体系概览Spark.Spark核心原理.架构原理.Spark特点 大数据体系概览(Spark的地位) 什么是Spark? Spark整体架构 Spark的特点 Spark核心原理 Spark架构原理 spark内核架构 RDD及其特点 Spark SQL VS Hive Spark Streaming VS Storm spark 任务提交流程 小提示:这里,使用axure(原型制作工具),来画图十分方便,个人认为比viso或者是processon等流程图制作工具简单多了. 点击链接,看取…

Spark 的 shell 是一个强大的交互式数据分析工具. 1. 搭建Spark 2. 两个目录下面有可执行文件: bin  包含spark-shell 和 spark-submit sbin 包含 sbin/start-master.sh:在机器上启动一个master实例 sbin/start-slaves.sh:在每台机器上启动一个slave实例 sbin/start-all.sh:同时启动一个master实例和所有slave实例 sbin/stop-master.sh:停止master实…

Phoenix(sql on hbase)简单介绍 介绍: Phoenix is a SQL skin over HBase delivered as a client-embedded JDBC driver targeting low latency queries over HBase data. Phoenix takes your SQL query, compiles it into a series of HBase scans, and orchestrates the runn…

[Spark][Python]spark 从 avro 文件获取 Dataframe 的例子 从如下地址获取文件: https://github.com/databricks/spark-avro/raw/master/src/test/resources/episodes.avro 导入到 hdfs 系统: hdfs dfs -put episodes.avro 读入: mydata001=sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro&qu…

[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子: mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost/loudacre")\ .option("dbtable","accounts").option("user","trainin…

Spark核心编程 Spark 核心是整个项目的基础.它提供了分布式任务调度,调度和基本的 I/O 功能.Spark 使用一种称为RDD(弹性分布式数据集)一个专门的基础数据结构,是整个机器分区数据的逻辑集合.RDDS可以用两种方法来创建的;一个是在外部存储系统引用的数据集,第二个是通过应用转换(如map, filter, reducer, join)在现有RDDS. RDD抽象通过语言集成API公开.这简化了编程的复杂性,因为应用程序的处理RDDS方式类似于操纵的本地集合数据. Spark S…

不同SQL的加锁状况 文章总共分为五个部分: InnoDB的锁机制浅析(一)-基本概念/兼容矩阵 InnoDB的锁机制浅析(二)-探索InnoDB中的锁(Record锁/Gap锁/Next-key锁/插入意向锁) InnoDB的锁机制浅析(三)-幻读 InnoDB的锁机制浅析(四)-不同SQL的加锁状况 InnoDB的锁机制浅析(五)-死锁场景(Insert死锁) 大而全版(五合一):InnoDB的锁机制浅析(All in One) 前言 如果一个SQL语句要对二级索引(非主键索引)设置X模式的…

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark(1)转自:http://www.aboutyun.com/thread-6849-1-1.html 阅读本文章可以带着下面问题:1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单)2.Spark与MapReduce不同在什么地方3.Spark为什么比Hadoop灵活4.Spark局限是什么5.什么情况下适合使用Spark 科普Spark,Spark核心是什么,如何使用Spark(2)转自:http://www.aboutyun.com/threa…

科普Spark,Spark是什么,如何使用Spark 1.Spark基于什么算法的分布式计算(很简单) 2.Spark与MapReduce不同在什么地方 3.Spark为什么比Hadoop灵活 4.Spark局限是什么 5.什么情况下适合使用Spark 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于…

说到Spark就不得不提MapReduce/Hadoop, 当前越来越多的公司已经把大数据计算引擎从MapReduce升级到了Spark. 至于原因当然是MapReduce的一些局限性了, 我们一起先来看下Mapreduce的局限性和Spark如何做的改进. Spark概述 MapReduce局限性 1 仅支持Map和Reduce两种操作 2 处理效率极低 Map中间结果写磁盘,Reduce写HDFS,多个MR之间通过HDFS交换数据; 任务调度和启动开销大 无法充分利用内存 Map端和Redu…

Trafodion: Transactional SQL on HBase HBase上实时分布式事务处理 介绍 HBase的SQL能力一直不足.Phoenix缺乏Join能力,eBay提出的kylin还不够简洁,facebook Presto的HBase连接器还没公开. 那么,Trafodion来了.它在HBase上提供了标准SQL功能,并支持事务OLTP.Trafodion是HP的开源举措.培养在惠普实验室和HP-IT开发一个企业级的SQL上的HBase解决方式.惠普拥有超过20年的积累,针…