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

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

public class LabelJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Job job = Job.getInstance(new Configuration()); job.setJarByClass(LabelJob.class); job.setJobName("Hbase.LabelJob"); Configuration conf = job.getConfiguration(); c

这个问题我去网上搜索了一下,发现了很多的解决方案都是增加的nproc数量,即用户最大线程数的数量,但我修改了并没有解决问题,最终是通过修改hadoop集群的最大线程数解决问题的. 并且网络上的回答多数关于增加nproc的答案不完整,我这里顺便记录一下. 用户最大线程数可以通过linux下的命令 ulimit -a 查看,屏幕输出中的max user processes就是用户最大线程数,默认通常为1024. 修改这个参数的地方是在/etc/security/limits.conf以及/etc/s

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

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

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

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

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

object SaprkReadHbase { var total:Int = 0 def main(args: Array[String]) { val spark = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("Spark Read Hbase ") .enableHiveSupport() //如果要读取hive的表,就必须使用这个 .getOrCreate() val sc= spark.spa

背景:公司有些业务需求是存储在HBase上的,总是有业务人员找我要各种数据,所以想直接用Spark( shell) 加载到RDD进行计算 摘要: 1.相关环境 2.代码例子 内容 1.相关环境 Spark 版本:2.0.0 Hadoop 版本:2.4.0 HBase 版本:0.98.6 注:使用CDH5搭建集群 编写提交脚本 export SPARK2_HOME=/var/lib/hadoop-hdfs/spark-2.0.0-bin-hadoop2.4 export HBASE_LIB_HOM

def main(args: Array[String]): Unit = { val hConf = HBaseConfiguration.create(); hConf.set("hbase.zookeeper.quorum","m6,m7,m8") val tableName = "t_person" hConf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName) val hAdmin = new HB

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

Job端的变化: 通过设置conf,配置输出表,在reduce中获取输出表名字 Configuration conf = job.getConfiguration(); //输出表1 conf.set("usertag_output", "usertag"); //输出表2 conf.set("prodtag_output", "prodtag"); job.setReducerClass(LabelReducer.class

每个并发有个编号,只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区   如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3    分区 p0 分配给并发 0 :    0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1:    1 % 4 = 1 分区 p2分配给并发2:    2 % 4 = 2 分区 p3 分配给并发 3:    3 % 4 = 3 分区 p4 分配给并发 0 :    4 % 4 = 0 分区 p5 分配给并发 

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

Maven依赖 源头 <dependencies> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <version>1.18.8</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink<

package cn.piesat.controller import java.text.{DecimalFormat, SimpleDateFormat}import java.utilimport java.util.concurrent.{CountDownLatch, Executors, Future} import ba.common.log.enums.{LogLevel, LogType}import ba.common.log.utils.LogUtilimport cn.p