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

今日在windows上用spark写hbase的函数 saveAsHadoopDataset 写hbase数据库的时候,遇到Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) 错误,程序卡在那里不动了,百度后发现是我的windows上面hosts文件没有配置. 观察ambari的hosts显示 然后我开始配置hosts ip1 a.hadoop2.com ip2 a.hadoop3.com ip3 a.hadoop4.com 配

Spark-读写HBase,SparkStreaming操作,Spark的HBase相关操作 1.sparkstreaming实时写入Hbase(saveAsNewAPIHadoopDataset方法) 2.sparkstreaming整合kafka实现exactly-once语义 3.sparkstreaming同时消费多个topic的数据实现exactly-once的语义 4.spark读取hbase数据(newAPIHadoopRDD方式) 5.spark读取hbase中的数据 6.spa

Spark是目前最流行的分布式计算框架,而HBase则是在HDFS之上的列式分布式存储引擎,基于Spark做离线或者实时计算,数据结果保存在HBase中是目前很流行的做法.例如用户画像.单品画像.推荐系统等都可以用HBase作为存储媒介,供客户端使用. 因此Spark如何向HBase中写数据就成为很重要的一个环节了.本文将会介绍三种写入的方式,其中一种还在期待中,暂且官网即可... 代码在spark 2.2.0版本亲测 1. 基于HBase API批量写入 第一种是最简单的使用方式了,就是基于R

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 =

知识点1:创建关联Hbase的Hive表 知识点2:Spark访问Hive 知识点3:Spark访问与Hbase关联的Hive表 知识点1:创建关联Hbase的Hive表 两种方式创建,内部表和外部表 内部表,如果删除hive表,hbase表也会删除:不建议使用这种方式,大多数都是关联进行查询操作 外部表,如果删除hive表,hbase表不受影响: hive使用的还是存储在hbase中的数据. 这里创建外部表. CREATE EXTERNAL TABLE tdatafromhbase(key s

前言 在前两篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中引出了spark shuffle的三种实现,spark shuffle写操作三部曲之BypassMergeSortShuffleWriter 讲述了BypassMergeSortShuffleWriter 用于shuffle写操作的具体细节,实现相对比较朴素,实现比较朴素,值得参考和学习.本篇文章,主要剖析了 UnsafeShuffleWriter用作写shuffle数据的具体细节.下面先来看UnsafeShuffleWrite

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

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

部分情况下: saveAsNewAPIHadoopDataset不能用 大坑, org.apache.hadoop.mapred 和 org.apache.hadoop.mapreduce两个包的混乱 package com.xiaomi.mishell.statusbar import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import org.apache.ha

package com.grady import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration import org.apache.hadoop.hbase.client.{Put, Result} import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat import org.apache

背景 之前的博客:Spark:DataFrame写HFile (Hbase)一个列族.一个列扩展一个列族.多个列 用spark 1.6.0 和 hbase 1.2.0 版本实现过spark BulkLoad Hbase的功能,并且扩展了其只能操作单列的不便性. 现在要用spark 2.3.2 和 hbase 2.0.2 来实现相应的功能: 本以为会很简单,两个框架经过大版本的升级,API变化很大: 官网的案例其实有点难实现,且网上的资料要么老旧,要么复制黏贴实在是感人,所以花了点时间重新实现了该

在这里,非常感谢下面的著名大牛们,一路的帮助和学习,给予了我很大的动力! 有了Hadoop,再次有了Spark,一次又一次,一晚又一晚的努力相伴! HBase简介(很好的梳理资料) 1. 博客主页:http://jiajun.iteye.com/ 2.博客主页:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/ 3.博客主页:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 4.博客主页:http:/

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

import java.sql.{DriverManager, ResultSet} import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ import scala.util.Random import org.apache.hadoop.hbase.{HTableDescriptor,HColumnDescriptor,HBaseConfiguration,TableName} import org.apache.hadoo

一些概念 一个partition 对应一个task,一个task 必定存在于一个Executor,一个Executor 对应一个JVM. Partition 是一个可迭代数据集合 Task 本质是作用于Partition的线程 问题 Task 里如何使用Kafka Producer 将数据发送到Kafka呢. 其他譬如HBase/Redis/MySQL 也是如此. 解决方案 直观的解决方案自然是能够在Executor(JVM)里有个Prodcuer Pool(或者共享单个Producer实例),

0.我们有这样一个表,表名为Student 1.在Hbase中创建一个表 表明为student,列族为info 2.插入数据 我们这里采用put来插入数据 格式如下   put  ‘表命’,‘行键’,‘列族:列’,‘值’ 我们知道Hbase 四个键确定一个值, 一般查询的时候我们需要提供  表名.行键.列族:列名.时间戳才会有一个确定的值. 但是这里插入的时候,时间戳自动被生成,我们并不用额外操作. 我们不用表的时候可以这样删除 注意,一定要先disable 再drop,不能像RDMS一样直接d

前言 再上一篇文章 spark shuffle的写操作之准备工作 中,主要介绍了 spark shuffle的准备工作,本篇文章主要介绍spark shuffle使用BypassMergeSortShuffleWriter写数据详细细节. 在本篇文章中如果有不了解的术语,也可以参照 spark shuffle的写操作之准备工作  做进一步了解. 这种shuffle写数据的方式是最简单的,spark计划在以后会移除这种shuffle机制. 先上源码,后解释: 流程如下: map数据根据分区函数写入

如何让sparkSQL在对接mysql的时候,除了支持:Append.Overwrite.ErrorIfExists.Ignore:还要在支持update操作 1.首先了解背景 spark提供了一个枚举类,用来支撑对接数据源的操作模式 通过源码查看,很明显,spark是不支持update操作的 2.如何让sparkSQL支持update 关键的知识点就是: 我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候: 大概的api是: dataframe.write         .format("s

hbase1.0.0版本提供了一些让人激动的功能,并且,在不牺牲稳定性的前提下,引入了新的API.虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API,不过还是应该尽早地来熟悉下新版API.并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合,进行数据的写入与读取.鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少,故作此文. 本文将分两部分介绍,第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作:第二部分讲解如何将 Spark 内的 RDDs 写入 HBase 的表中,反之,HBase

package com.grady.geomesa import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.geotools.data.Query import org.locationtech.geomesa.spark.{GeoMesaSpark, GeoMesaS