集群环境:一主三从,Spark为Spark On YARN模式 Spark导入hbase数据方式有多种 1.少量数据:直接调用hbase API的单条或者批量方法就可以 2.导入的数据量比较大,那就需要先生成hfile文件,在把hfile文件加载到hbase里面 下面主要介绍第二种方法: 该方法主要使用spark Java API的两个方法: 1.textFile:将本地文件或者HDFS文件转换成RDD 2.flatMapToPair:将每行数据的所有key-value对象合并成Iterator

hbase一般用于大数据的批量分析,所以在很多情况下需要将大量数据从外部导入到hbase中,hbase提供了一种导入数据的方式,主要用于批量导入大量数据,即importtsv工具,用法如下:   Usage: importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <inputdir> Imports the given input directory of TSV data into the specified table. The col

解决方法1 错误如下 -- ::, [hconnection-0x7b9e01aa-shared--pool11069-t114734] WARN org.apache.hadoop.hbase.ipc.CoprocessorRpcChannel - Call failed on IOException org.apache.hadoop.hbase.exceptions.UnknownProtocolException: org.apache.hadoop.hbase.exceptions.U

1. 创建HBase 表 create 'hbase_test','user' 2. 插入数据 put 'hbase_test','111','user:name','jack' put 'hbase_test','111','user:age','18' 查看HBase表中数据 3. 创建Hive外部表关联Hbase create external table hbase_test1( id int, name string, age int ) STORED BY 'org.apache.h

1.建立目标表test,确定好列族信息. create'test','info','address' 2.建立文件编写要导入的数据并上传到hdfs上 touch a.csv vi a.csv 数据内容: 2018-09-29,value1,value2 将文件上传到hdfs目录下. 3.在linux命令行执行命令 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv

Choosing the Right Import Method If the data is already in an HBase table: To move the data from one HBase cluster to another, use snapshot and either the clone_snapshot or ExportSnapshot utility; or, use the CopyTable utility. To move the data from

使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 Sqoop 大数据 Hive HBase ETL 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive和HBase 及近期感悟 基础环境 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Hive HBase 测试Sqoop 使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive 使用复杂SQL 调整Hive数据类型 不断更新 使用Sqoop从MySQL导入数据到HBase 使用复杂SQL 不断更新 Hive使用HBase数据 关于Sqoop2

我们可以有很多方式可以把数据导入到hbase当中,比如说用map-reduce,使用TableOutputFormat这个类,但是这种方式不是最优的方式. Bulk的方式直接生成HFiles,写入到文件系统当中,这种方式的效率很高. 一般的步骤有两步 (1)使用ImportTsv或者import工具或者自己写程序用hive/pig生成HFiles (2)用completebulkload把HFiles加载到hdfs上 ImportTsv能把用Tab分隔的数据很方便的导入到hbase当中,但还有很

基础环境 sqoop:sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78, hive:hive-0.13.1+cdh5.3.6+397, hbase:hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115 Sqool和Hive.HBase简介 Sqoop Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的开源工具,可以将一个关系型数据库(例如 : MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. Hiv

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

一.概述 在实时应用之中,难免会遇到往NoSql数据如HBase中写入数据的情景.题主在工作中遇到如下情景,需要实时查询某个设备ID对应的账号ID数量.踩过的坑也挺多,举其中之一,如一开始选择使用NEO4J图数据库存储设备和账号的关系,当然也有其他的数据,最终构成一个复杂的图关系,但是这个图数据库免费版是单机安装(集群要收费),在实时写入和查询关系的时候,导致我们一台服务器内存和cpu损耗严重,为了保证Hadoop集群的稳定性,只好替换掉这个数据库,采用流行的HBase.本文就HBase的使用心

Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信,相互通信主要是依靠hive-hbase-handler.jar工具类 : hive-hbase-handler.jar在hive的lib包中而不是在hbase的lib中,hive0.6版本以后: 创建hive表的同时创建hbase表,删除 hive表的同时也会删除对应的hbase表. 参见官方文档:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HBaseIntegr

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

sqoop import --driver com.mysql.jdbc.Driver --connect "jdbc:mysql://11.143.18.29:3306/db_1" --username root --password root --query "select rowkey,dtTime from tb1 where 1=1 and \$CONDITIONS" --hbase-table tb1--column-family t --hbase-r

1.安装sqoop 请参考http://www.cnblogs.com/Richardzhu/p/3322635.html 增加了SQOOP_HOME相关环境变量:source ~/.bashrc  /etq/profile sqoop help检测sqoop是否安装好了,没有error表示安装好了 2.互导数据 mysql到hbase sqoop import --connect jdbc:mysql://54.0.88.53:3306/chen --username root --passw

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

Apache HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库.它能够让我们随机的.实时的訪问大数据.可是如何有效的将数据导入到HBase呢?HBase有多种导入数据的方法.最直接的方法就是在MapReduce作业中使用TableOutputFormat作为输出.或者使用标准的客户端API,可是这些都不是很有效的方法. Bulkload利用MapReduce作业输出HBase内部数据格式的表数据,然后将生成的StoreFiles直接导入到集群中. 与使用HBase API相比,使用Bulkload导

一.说明 先创建一个hbase表格,能够导入本地数据到hbase中,最后能够通过phoneix进行访问. 1.数据准备(10W条,样例如下),文件test.txt 0,20190520164020,171.15.136.201,ie 1,20190520164020,139.203.75.112,chorm 2,20190520164020,121.77.62.91,chorm 3,20190520164020,139.213.175.14,ie 4,20190520164020,210.45.

一.存入数据类型 Hbase里面,rowkey是按照字典序进行排序.存储的value值,当用filter进行数据筛选的时候,所用的比较算法也是字典序的. 1.当存储的value值是float类型的时候,录入数据可以录入,但是读取出来的数据会存在问题会出问题 例如: 存入数据的代码: p = new Put(Bytes.toBytes(“66”)); p.add(Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes("null"), (Long.v

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有