1. HBase连接的方式概况 主要分为: 纯Java API读写HBase的方式: Spark读写HBase的方式: Flink读写HBase的方式: HBase通过Phoenix读写的方式: 第一种方式是HBase自身提供的比较原始的高效操作方式,而第二.第三则分别是Spark.Flink集成HBase的方式,最后一种是第三方插件Phoenix集成的JDBC方式,Phoenix集成的JDBC操作方式也能在Spark.Flink中调用. 注意: 这里我们使用HBase2.1.2版本,flink

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一

Spark读写HBase示例 1.HBase shell查看表结构 hbase(main)::> desc 'SDAS_Person' Table SDAS_Person is ENABLED SDAS_Person COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => ', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => ', BLOCKCACHE =

Flink 读写Kafka 在Flink中,我们分别用Source Connectors代表连接数据源的连接器,用Sink Connector代表连接数据输出的连接器.下面我们介绍一下Flink中用于读写kafka的source & sink connector. Apache Kafka Source Connectors Apache Kafka 是一个分布式的流平台,其核心是一个分布式的发布-订阅消息系统,被广泛用于消费与分发事件流. Kafka将事件流组织成为topics.一个topic

java+hadoop+spark+hbase+scala 在/etc/profile 下面加上如下环境变量 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_102 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr

在hive中创建外部表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_hbase_table(key string, name string,desc string) STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping" = ":key,columfamily:name,columnfamily:desc&qu

现在大数据相关服务,越来越倾向于使用scala语言,scala函数式编程的优势我不多赘述.最明显的一个优点,代码简洁.看个WordCount实现对比: Java版WordCount ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataSet<String> text = env.readTextFile("/path/to/file"); DataSet<Tupl

自定义flink的RedisSource,实现从redis中读取数据,这里借鉴了flink-connector-redis_2.11的实现逻辑,实现对redis读取的逻辑封装,flink-connector-redis_2.11的使用和介绍可参考之前的博客,项目中需要引入flink-connector-redis_2.11依赖 Flink读写Redis(一)-写入Redis Flink读写Redis(二)-flink-redis-connector代码学习 抽象redis数据 定义MyRedis

Flink批处理与hbase的读写 source-hbase 父类 是模仿官方写的. import org.apache.flink.api.common.io.LocatableInputSplitAssigner; import org.apache.flink.api.common.io.RichInputFormat; import org.apache.flink.api.common.io.statistics.BaseStatistics; import org.apache.fl

感谢阿里云 Blink 团队Danny Chan的投稿及完善Flink与Hudi集成工作. 1. 背景 Apache Hudi 是目前最流行的数据湖解决方案之一,Data Lake Analytics 集成了 Hudi 服务高效的数据 MERGE(UPDATE/DELETE)场景:AWS 在 EMR 服务中 预安装 了 Apache Hudi,为用户提供高效的 record-level updates/deletes 和高效的数据查询管理:Uber 已经稳定运行 Apache Hudi 服务 4

1.继承 RichSinkFunction 类 mvn配置: <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-hbase_2.12</artifactId> <version>1.7.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.h

一.spark写入hbase hbase client以put方式封装数据,并支持逐条或批量插入.spark中内置saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset两种方式写入hbase.为此,将同样的数据插入其中对比性能. 依赖如下: <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.

本文主要来自于 http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1316-2/ 谢谢原作者 准备工作一:创建一个HBase表 这里依然是以student表为例进行演示.这里假设你已经成功安装了HBase数据库,如果你还没有安装,可以参考大数据-04-Hbase入门,进行安装,安装好以后,不要创建数据库和表,只要跟着本节后面的内容操作即可. 因为hbase依赖于hadoop,因此启动和停止都是需要按照顺序进行 如果安装了独立的zookeeper 启动顺序: hadoop-> zookee

问题描述 Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Failed after attempts=36, exceptions:Thu Mar 01 17:43:32 CST 2018, null, java.net.SocketTimeoutException: callTimeout=60000, callDuration=69098: row 'stude

使用的flink版本:1.9.1 异常描述 需求: 从kafka读取一条数据流 经过filter初次筛选符合要求的数据 然后通过map进行一次条件判断再解析.这个这个过程中可能返回null或目标输出outData. 最后将outData通过自定义sink写入hbase. 转换核心代码: val stream: DataStream[Input] = source.filter(s => (!s.equals(null)) && (s.contains("\"typ

def main(args: Array[String]) { val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("cocapp").set("spark.kryo.registrator", classOf[HBaseConfiguration].getName) .set("spark.executor.memory", "4g"

1 配置 1.1 开发环境: HBase:hbase-1.0.0-cdh5.4.5.tar.gz Hadoop:hadoop-2.6.0-cdh5.4.5.tar.gz ZooKeeper:zookeeper-3.4.5-cdh5.4.5.tar.gz Spark:spark-2.1.0-bin-hadoop2.6 1.2 Spark的配置 Jar包:需要HBase的Jar如下(经过测试,正常运行,但是是否存在冗余的Jar并未证实,若发现多余的jar可自行进行删除) spark-env.sh 添

1.首先在Hbase中建立一张表,名字为student 参考 Hbase学习笔记——基本CRUD操作 一个cell的值,取决于Row,Column family,Column Qualifier和Timestamp Hbase表结构 2.往Hbase中写入数据,写入的时候,需要写family和column build.sbt libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core" % "

//写入hbase(hfile方式) org.apache.hadoop.hbase.client.Connection conn = null; try { SparkLog.debug("开始读取hbase信息..."); if (StringUtils.isNotBlank(type) && type.equalsIgnoreCase("hbase")) { SparkLog.debug("======================

Apache Spark 和 Apache HBase 是两个使用比较广泛的大数据组件.很多场景需要使用 Spark 分析/查询 HBase 中的数据,而目前 Spark 内置是支持很多数据源的,其中就包括了 HBase,但是内置的读取数据源还是使用了 TableInputFormat 来读取 HBase 中的数据.这个 TableInputFormat 有一些缺点: 一个 Task 里面只能启动一个 Scan 去 HBase 中读取数据: TableInputFormat 中不支持 BulkG

源码结构 RedisSink package org.apache.flink.streaming.connectors.redis; import org.apache.flink.configuration.Configuration; import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction; import org.apache.flink.streaming.connectors.redis.common.