接上篇读HDFS 上面读完了HDFS,当然还有写了. 先上代码: WriteHBase public class WriteHBase { public static void writeHbase(String content){ // HDFS 数据是一行一条记录 String[] lines = content.split("\n"); int userSize = 0; List<Put> puts = new ArrayList<Put>(); Put

1.项目介绍: 由于大数据部门涉及到其他部门将数据传到数据中心,大部分公司采用的方式是用json文件的方式传输,因此就需要编写服务端和客户端的小程序了.而我主要实现服务端的代码,也有相应的客户端的测试代码.这里须有一个需要提到的是,我在实现接收json文件的同时,而且还需将数据写到hbase中.写入到hbase当中采用的是批量插入的方式,即一次插入多条记录. 好了,有了前面的说明,下面来简单的说一下我实现的服务端的小程序把. 2.为了实现服务端能够监听客户端的行为,因此我在服务端采用多线程的技术

private boolean writeToFile(BusGpsBean gpsBean) { String dataStr = DateUtil.date2String(new Date(), DateUtil.YMD); String filePath = PathKit.getWebRootPath() + File.separatorChar + "writeFile" + File.separatorChar + dataStr + ".txt"; /

import java.io.*; String filePath = "/data/account.txt"; String conent = vars.get("account"); BufferedWriter out = null; try { File file = new File(filePath); File fileParent = file.getParentFile(); if (!fileParent.exists()) { filePare

本文主要介绍如何写数据到sd卡,这里主要到的技术是Environment中的方法. 1. 2.实现代码: /datasave/src/com/amos/datasave/savePasswordService.java //写数据到sdcard public void savePasswordToSDCard(String name, String password) { // android 2.1 /sdcard/xx.txt // android 2.2 /mnt/sdcard/xx.tx

业务需求说明,由于公司数据中心处于刚开始部署的阶段,这需要涉及其它部分将数据全部汇总到数据中心,这实现的方式是同上传json文件,通过采用socket&serversocket实现传输. 其中,服务端采用多线程的方式,实现多用户传输的目的.并且实现可以将数据写入到hbase中. 具体步骤如下: 1.首先编写客户端的代码: package com.yiban.datacenter.ToHbaseFromJson; import java.io.BufferedReader; import java

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

1 多HTable并发写 创建多个HTable客户端用于写操作,提高写数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); static final String table_log_name = "user_log"; wTableLog = new HTable[tableN]; for (int i = 0; i < tableN; i++) { wTableLog[i] = 

JAVA写JSON的三种方法,java对象转json数据 转自:http://www.xdx97.com/#/single?bid=5afe2ff9-8cd1-67cf-e7bc-437b74c07aef

只使用Mapper不使用reduce会大大减少mapreduce程序的运行时间. 有时候程序会往多张hbase表写数据. 所以有如题的需求. 下面给出的代码,不是可以运行的代码,只是展示driver中需要进行的必要项设置,mapper类需要实现的接口,map函数需要的参数以及函数内部的处理方式. 实现过程比较曲折,只贴代码: class Qos2HbaseDriver extends Configured implements Tool { private static Logger logge

Java将数据写进excel Java将数据写进excel class User { private String name ; private String password; public User(String name, String password){ this.name = name; this.password = password; } public void setName(String name){ this.name = name; } public void setPa

概述 Windows平台:Java写日志到Flume,Flume最终把日志写到MongoDB. 系统环境 操作系统:win7 64 JDK:1.6.0_43 资源下载 Maven:3.3.3下载.安装.入门参考:1. Maven - 开始和2. 创建一个简单的Maven项目 Flume:1.6.0下载apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz,并解压到合适的目录(e.g. F:\temp\apache-flume-1.6.0-bin) MongoDB:3.2.3下载mongodb

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.hadoop.hbase.client

body, table{font-family: 微软雅黑} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-child(2n){background-co

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导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中

一.起因: Hbase是一个列式存储,nosql类型的数据库,类似mongodb. 目前似乎没有提供批量删除的方法,只有一个单行删除的命令:deleteall 'tablename', rowkey 二.删除方法: 方法一:通过写 shell 脚本,从 hbase shell 查出需要删除的 rowkey ,拼成删除命令(deleteall 'tablename', rowkey),写到文本 del_temp.txt :然后执行 hbase shell del_temp.txt 方法二:通过建映

如果将上篇内容理解为一个冗长的"铺垫",那么,从本文开始,剧情才开始正式展开.本文基于提供的样例数据,介绍了写数据的接口,RowKey定义,数据在客户端的组装,数据路由,打包分发,以及RegionServer侧将数据写入到Region中的全部流程. NoSQL漫谈 本文整体思路 前文内容回顾 示例数据 HBase可选接口介绍 表服务接口介绍 介绍几种写数据的模式 如何构建Put对象(包含RowKey定义以及列定义) 数据路由 Client侧的分组打包 Client发RPC请求到Regi

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had

1. Hbase基础 1.1 hbase数据库介绍 1.简介 hbase是bigtable的开源java版本.是建立在hdfs之上,提供高可靠性.高性能.列存储.可伸缩.实时读写nosql的数据库系统. 它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作). 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据. Hbase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务) Hb