使用saveAsNewAPIHadoopDataSet从Spark存储到HBase时设置NameSpace - 腾讯云开发者社区

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Spark读写HBase之使用Spark自带的API以及使用Bulk Load将大量数据导入HBase

写数据到HBase (1) 使用saveAsNewAPIHadoopDataset() package com.bonc.rdpe.spark.hbase import com.alibaba.fastjson.JSON...{SparkConf, SparkContext} /** * Author: YangYunhe * Description: spark 通过内置算子写数据到 HBase：使用saveAsNewAPIHadoopDataset...从HBase读数据以下代码使用newAPIHadoopRDD()算子 package com.bonc.rdpe.spark.hbase import org.apache.hadoop.hbase...与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。接下来介绍在spark中如何使用 Bulk Load 方式批量导入数据到 HBase 中。...参考文章： Spark读取Hbase中的数据使用Spark读取HBase中的数据在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase Spark doBulkLoad数据进入hbase

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通过Spark生成HFile，并以BulkLoad方式将数据导入到HBase

在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。...HBase的数据最终是以HFile的形式存储到HDFS上的，如果我们能直接将数据生成为HFile文件，然后将HFile文件保存到HBase对应的表中，可以避免上述的很多问题，效率会相对更高。...本篇文章主要介绍如何使用Spark生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据导入到HBase中，并附批量put数据到HBase以及直接存入数据到HBase中的实际应用示例。 1....读取过来的数据生成HFile时，要确保HBase的主键、列族、列按照有序排列。...此外，如果我们在使用Spark（或者其他计算引擎）读取HBase表数据时，如果效率相对低，比如：Spark读取HBase时会根据region的数量生成对应数量的task，导致相同数据量下，会比直接读取Hive

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Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 ...[Option[Any]] = MapPartitionsRDD[12] at map at :27 // 解析到的结果其实就是 Option 组成的数组, Option 存储的就是...RDD的partition数量的最小值,如果没有指定,系统会使用默认值defaultMinSplits 注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本...如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD...从 Hbase 读写文件由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现，Spark 可以通过Hadoop输入格式访问 HBase

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RDD编程

Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。...一般而言，使用cache()方法时，会调用persist(MEMORY_ONLY)。...（2）使用reparititon方法重新设置分区个数通过转换操作得到新 RDD 时，直接调用 repartition 方法即可。...： I love Hadoop Hadoop is good Spark is fast 首先使用textFile()方法从文件中加载数据，使用map()函数转换得到相应的键值对...hbase> scan 'student' # 查看全部数据 2、配置Spark 参考博客：三、（三）配置Spark 大数据存储技术（3）—— HBase分布式数据库-CSDN博客 https

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如何调优Spark Steraming

它的功能是从Kafka拉取数据，经过一系列的转换，将结果存入HBase。我们可以看到流处理应用程序和批处理应用程序的一些区别。批处理应用程序拥有清晰的生命周期，它们一旦处理了输入文件就完成了执行。...该分区数取决于依赖关系类型：跨过DStream时如果落在窄依赖区，分区数保持不变，但经过shuffle区由于宽依赖的缘故，这个分区数会发生改变。 ?...综上从Executor和Task的角度，得到Spark Streaming 的一些优化方法，提交Spark作业的脚本大概为： ....通过传递 --driver-java-options-XX:+UseConcMarkSweepGC到 spark-submit，为驱动程序启动CMS。...默认情况下，RDD使用内存的60%（ spark.storage.memoryFraction），shuffle使用20%（ spark.shuffle.memoryFraction）。

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用1:设置和基础

介绍 Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。...对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言，最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。...对于不熟悉CDSW的人来说，这是一个安全的、自助式企业数据科学平台，数据科学家可以管理自己的分析管道，从而加快从勘探到生产的机器学习项目。...配置首先，HBase和Spark需要配置到一起用于SparkSQL查询工作正常进行。...使用hbase.columns.mapping 在编写PySpark数据框时，可以添加一个名为“ hbase.columns.mapping”的选项，以包含正确映射列的字符串。

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大数据平台：计算资源优化技术&作业诊断

配额：管理每个租户可使用HBase空间，例如Namespace数量，表数量，访问流量等 HDFS资源配额基于CMD命令执行的常用HDFS配额操作如下： (1)....设置Namespace的配额，需要hbase-site添加配置文件： hbase.quota.enabled=true 设置限流的API可参考示例：TestQuotaTableUtil Java API...Namesapce设置Table数量控制 create_namespace 'ns1', {'hbase.namespace.quota.maxtables'=>'5'} alter_namespace...Namesapce设置Region数量控制 create_namespace 'ns1', {'hbase.namespace.quota.maxregions'=>'5'} alter_namespace...{leaf-queue-path}.default-application-priority，设置指定队列默认优先级 YARN任务的优先级规则：设置优先级的数值越大，则调度优先级越高任务提交时，如果没有指定优先级

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HBase高级特性与生态整合：深度解析BulkLoad、Spark SQL及数据优化策略

BulkLoad机制提供了一种高效的数据导入方式，其核心思想是将数据预处理为HBase底层存储格式HFile，再通过RegionServer直接加载这些文件到存储目录，完全绕过了Write-Ahead...这个过程实际上是原子性的文件移动操作，将HFile从生成目录移动到HBase的数据目录（/hbase/data/namespace/table/region/columnfamily/）。...例如，如果HBase存储了JSON格式的字段，可以在Spark中使用from_json函数解析： import org.apache.spark.sql.functions.from_json import...管道架构分为三个核心层次：数据采集层使用Kafka接收实时数据流；数据处理层采用Spark Structured Streaming进行ETL处理；数据存储层使用HBase提供高效随机读写能力。...监控工具（如HBase Metrics和Spark UI）应集成到运维流程中，及时识别倾斜现象，可设置自动告警阈值（如单个Region数据量超过50GB时触发）。

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MLSQL数据源开发指南

前言 MLSQL支持标准的Spark DataSource数据源。典型使用如下： load hive....标准Spark 数据源的在封装我们以HBase为例，这是一个已经实现了标准Spark数据源的驱动，对应的类为org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase...我们先看看具体使用方法 --设置链接信息 connect hbase where `zk`="127.0.0.1:2181" and `family`="cf" as hbase1; -- 加载hbase..., 'insert test data' as name as insert_table; -- 保存数据到hbase表 save insert_table as hbase....MLSQLSink 定义了如何对数据进行存储。 MLSQLRegistry 注册该数据源 WowParams 可以让你暴露出你需要的配置参数。也就是load/save语法里的where条件。

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大数据存储技术（3）—— HBase分布式数据库

（二）特点 1、海量存储 HBase适合存储PB级别的海量数据,在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与HBase的极易扩展性息息相关。...meta 中又存储了用户表的 region 信息； 2、根据 namespace、表名和 rowkey 在 meta 表中找到对应的 region 信息； 3、找到这个 region 对应的 regionserver...（三）数据 flush 过程 1、当 MemStore 数据达到阈值（默认是 128M，老版本是 64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除 HLog 中的历史数据； 2、并将数据存储到...把HBase的lib目录下的一些jar文件拷贝到Spark中，这些都是编程时需要引入的jar包，需要拷贝的jar文件包括：所有hbase开头的jar文件、guava-11.0.2.jar和protobuf-java...-001.jar ./ 拷贝完成后，/usr/local/spark/jars/hbase 目录下的 jar 包如下图所示；然后，使用vim编辑器打开spark-env.sh文件，设置

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Hortonworks正式发布HDP3.0

2.2.NameNode联邦 ---- 1.使用Ambari UI向导可以启用NameNode联邦，从而线性的扩展HDFS namespace，同时支持Hive，Spark和Ranger。 ?...2.Procedure V2 你现在可以使用Procedure V2（社区里也叫Proc-v2），这是一个更新的框架，用于在发生故障时执行多步骤的HBase管理操作。...3.Fully off-heap read/write path 当通过Put操作将数据写入HBase时，在将数据flush到HFile之前，cell对象不会进入JVM heap。...当我们在内存中保留更长时间的数据时，净性能会提高。 6.更好的依赖管理 HBase现在内部隐藏了通常不兼容的依赖，以防止出现问题。你也可以使用隐藏的客户端jars，这将减轻现有应用程序的负担。...你可以在HBase表中使用自定义数据编码方案来减少占用的空间。由于读取的数据较少，可以增加性能以及减少存储。稀疏表的性能增益为30％及以上。

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

让我们尝试使用此方法加载“ tblEmployee” 从pyspark.sql导入SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName...的Spark SQL 使用PySpark SQL是在Python中执行HBase读取操作的最简单、最佳方法。...PySpark时，您可能会遇到性能限制，可以通过并行操作来缓解这些限制。...HBase通过批量操作实现了这一点，并且使用Scala和Java编写的Spark程序支持HBase。...3.6中的版本不同，PySpark无法使用其他次要版本运行如果未设置环境变量PYSPARK_PYTHON和PYSPARK_DRIVER_PYTHON或不正确，则会发生此错误。

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多套Kylin集群共享Hbase和Hadoop计算集群关键配置最佳实践

Kylin集群均使用同一套存储集群（Hbase01），即两个Kylin集群共用一套HBase集群（3）这两套Kylin集群均使用同一套计算集群（Hadoop01），即两套Kylin集群均使用同一套计算...（2）、@前的部分有至少如下几个用途： a、Kylin集群的元数据在hbase中的存储表名以及表对应的namespace，namespace可以不配配置，不配做则为tablename...如果此配置不配，将会从kylin.env.hdfs-working-dir获取值但是会将schemal替换成存储集群（hbase）的schemal 两个Kylin集群不要配成一样的目录。...spark livy 构建时，配置kylin 构建jar包在HDFS上的位置。...存储和Hadoop集群时需要注意的配置，希望对大家Kylin集群运维有所帮助。

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Wormhole流式处理平台功能介绍

col1, col2, … from tableName where (colA,colB) in (namespace.X,namespace.Y); ✔ Redis 因Redis不是结构化存储方式...主要针对的场景是当Lookup时，如果关联的数据不存在（延迟等原因），那么就可以将未Lookup到的数据缓存一段时间，直到超时。...比如有异常反馈时，可以手动的将对应数据重新回灌到对应topic中，然后Wormhole可以幂等的将数据写入到各个数据系统，保证数据最终一致性。...数据隔离所有数据都是通过Namespace定义的，user用户可以使用哪些数据（Namespace）资源是由admin分配的，user用户登录到系统后，只能使用admin用户为其授权的数据（Namespace...，包括不停Spark Streaming时，动态加载与注册UDF、和动态管理接入的Topic。

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Hadoop生态系统集成：与Spark、HBase协同工作技巧

这让我深刻意识到，孤立使用Hadoop组件如同单兵作战，唯有构建协同生态才能突破性能瓶颈。经过三次架构迭代，我们最终通过Hadoop、Spark、HBase的深度集成，将任务耗时压缩至23分钟。...教训：HBase不是万能存储，单RowKey超过10MB或列族超3个时，性能断崖式下跌。原则二：用“缓冲层”化解资源冲突直接让Spark作业读写HBase常引发资源争抢。...时，部分Task空跑；>时则产生碎片Task 深度思考：这些技巧背后是HBase的LSM-Tree存储特性——协同不是调API，而是让Spark理解HBase的“磁盘心跳”。...当Spark每秒推送8万条数据，而HBase单Region最大处理能力仅2万QPS时，必须在每一层设置"安全阀"。...：将用户行为分析任务从"Kafka→Spark→HBase→Hive→Spark"简化为"Kafka→Spark（直接写HBase）→Spark（直读HBase）"，端到端延迟从15分钟降至90秒 30%

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Spark与HBase的整合

前言之前因为仅仅是把HBase当成一个可横向扩展并且具有持久化能力的KV数据库，所以只用在了指标存储上，参看很早之前的一篇文章基于HBase做Storm 实时计算指标存储。...对于历史数据的计算，其实我是有两个选择的，一个是基于HBase的已经存储好的行为数据进行计算，或者基于Hive的原始数据进行计算，最终选择了前者，这就涉及到Spark(StreamingPro) 对HBase...遗憾的是HBase 有没有Schema取决于使用者和场景。...对HBase的一个列族和列取一个名字，这样就可以在Spark的DataSource API使用了，关于如何开发Spark DataSource API可以参考我的这篇文章利用 Spark DataSource...总体而言，其实并不太鼓励大家使用Spark 对HBase进行批处理，因为这很容易让HBase过载,比如内存溢出导致RegionServer 挂掉，最遗憾的地方是一旦RegionServer 挂掉了，会有一段时间读写不可用

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XX公司大数据笔试题（A)

XX公司大数据笔试题（A) 大数据基础（HDFS/Hbase/Hive/Spark〉 1.1. 对出Hadoop集群典型的配置文件名称，并说明各配置文件的用途。...1.2 怎么往HDFS上传文件和目录，并指定被上传文件再HDFS上存储块大小为4MB？怎么限制被上传的文件只允许本账号（假定账号为user1)可读写? 假定要新增账号user2?...对上传文件可读,怎么设置? 1.3 什么是Hbase Namespace?写出命令,创建hbase namespace “jk”,并创建表“user2”对上传文件可读，怎么设置？...1.4 简单说明HBase出现热点的原因，给出避免热点的方法（尽量多举例)。...1.7 Hadoop MapReduce和Spark的都是并行计算，有什么相同和区别？ 1.8 简单说一下Spark的shuffle过程。 1.9 什么是数据倾斜？如何解决？

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大数据平台：资源管理及存储优化技术

从节点，用于对应节点的数据存储管理，负责数据Block的管理； 1....HDFS分层存储根据HDFS上存储数据的使用频率，将数据标记为不同的温度，数据温度标记示例如下： HDFS从Hadoop2.3开始支持分层存储，可以基于不同的数据温度映射到不同的存储层，利用服务器不同类型的存储介质...客户端在查询时需要无感知查询数据，而无需关注各Namespace的数据组合。...离线分析任务基于解析后的文件元数据信息，可启动Spark离线任务进行镜像文件的统计计算，并把分析结果按照不同聚合维度持久化到数据库中，包括MySQL(PG)和HBase，若所有的HDFS目录信息都持久化...，每天的数据达到1000万以上，传统关系型数据存储压力大，因此采用HBase存储统计后的文件目录信息，HBase数据查询基于Phoenix实现。

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2021年大数据Spark（二十）：Spark Core外部数据源引入

---- 外部数据源 Spark可以从外部存储系统读取数据，比如RDBMs表中或者HBase表中读写数据，这也是企业中常常使用，如： 1）、要分析的数据存储在HBase表中，需要从其中读取数据数据分析...{JdbcRDD, RDD} /** * Author itcast * Desc 演示使用Spark将数据写入到MySQL,再从MySQL读取出来 */ object SparkJdbcDataSource...HBase Client连接时，需要设置依赖Zookeeper地址相关信息及表的名称，通过Configuration设置属性值进行传递。...从HBase表读取数据时，同样需要设置依赖Zookeeper地址信息和表的名称，使用Configuration设置属性，形式如下：此外，读取的数据封装到RDD中，Key和Value类型分别为...设置Spark Application使用Kryo序列化，性能要比Java 序列化要好，创建SparkConf对象设置相关属性，如下所示：范例演示：从HBase表读取词频统计结果，代码如下 package

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Hbase API 详解

在物理上，一个的列族成员在文件系统上都是存储在一起。因为存储优化都是针对列族级别的，这就意味着，一个colimn family的所有成员的是用相同的方式访问的. 尽量在你的应用中使用一个列族。...这些将通过MapReduce作业生成到另一个表中。...安全设置hbase.ssl.enabled请true，hbase将仅仅提供http服务可以通过使用hbase-site.xml中的hbase.security.authentication.ui...HBase使用HDFS（或配置文件系统）来保存其数据文件以及预写日志（WAL）和其他数据。HBase使用ZooKeeper存储一些操作元数据（主地址，表锁，恢复状态等）。...和spark spark和hbase的基本集成所有Spark和HBase集成的根源都是HBaseContext。

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Spark读写HBase之使用Spark自带的API以及使用Bulk Load将大量数据导入HBase

通过Spark生成HFile，并以BulkLoad方式将数据导入到HBase

Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

RDD编程

如何调优Spark Steraming

使用CDSW和运营数据库构建ML应用1:设置和基础

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HBase高级特性与生态整合：深度解析BulkLoad、Spark SQL及数据优化策略

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大数据存储技术（3）—— HBase分布式数据库

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多套Kylin集群共享Hbase和Hadoop计算集群关键配置最佳实践

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大数据平台：资源管理及存储优化技术

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