如何在Java中使用newAPIHadoopRDD (spark)读取Hbase数据 - 腾讯云开发者社区

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使用Spark读取Hive中的数据

使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳分类: 大数据处理在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...而MapReduce的执行速度是比较慢的，一种改进方案就是使用Spark来进行数据的查找和运算。...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。配置Hive的元数据，可以参考配置Hive使用MySql记录元数据。...spark默认支持java、scala和python三种语言编写的作业。可以看出，大部分的逻辑都是要通过python/java/scala编程来实现的。

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如何使用Spark Streaming读取HBase的数据并写入到HDFS

年被添加到Apache Spark中的，作为核心Spark API的扩展它允许用户实时地处理来自于Kafka、Flume等多种源的实时数据。...Spark Streaming能够按照batch size（如1秒）将输入数据分成一段段的离散数据流（Discretized Stream，即DStream），这些流具有与RDD一致的核心数据抽象，能够与...本篇文章主要介绍如何使用Spark Streaming读取HBase数据并将数据写入HDFS，数据流图如下： [6wlm2tbk33.jpeg] 类图如下： [lyg9ialvv6.jpeg] SparkStreamingHBase...MyReceiver：自定义Receiver通过私有方法receive()方法读取HBase数据并调用store(b.toString())将数据写入DStream。...： [dmbntpdpnv.jpeg] 6.总结 ---- 示例中我们自定义了SparkStreaming的Receiver来查询HBase表中的数据，我们可以根据自己数据源的不同来自定义适合自己源的Receiver

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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...日志数据：电商网站的商家操作日志订单数据：保险行业订单数据 2）、使用Spark进行离线分析以后，往往将报表结果保存到MySQL表中网站基本分析（pv、uv。。。。。）...HBase Sink 回顾MapReduce向HBase表中写入数据，使用TableReducer，其中OutputFormat为TableOutputFormat，读取数据Key：ImmutableBytesWritable...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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Spark Streaming入门

本文将帮助您使用基于HBase的Apache Spark Streaming。Spark Streaming是Spark API核心的一个扩展，支持连续的数据流处理。...其他Spark示例代码执行以下操作：读取流媒体代码编写的HBase Table数据计算每日汇总的统计信息将汇总统计信息写入HBase表示例数据集油泵传感器数据文件放入目录中（文件是以逗号为分隔符的...Spark Streaming将监视目录并处理在该目录中创建的所有文件。（如前所述，Spark Streaming支持不同的流式数据源;为简单起见，此示例将使用CSV。）...[vcw2evmjap.png] 以下代码读取HBase表，传感器表，psi列数据，使用StatCounter计算此数据的统计数据，然后将统计数据写入传感器统计数据列。...，如“MapR Sandbox上的Spark入门教程”中所述。

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Spark之【数据读取与保存】详细说明

本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 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。...注意：使用RDD读取JSON文件处理很复杂，同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式，所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...1.在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压。...2.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...两个类就行了 2.2MySQL数据库连接支持通过Java JDBC访问关系型数据库。

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Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. ...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。 ...注意：使用 RDD 读取 JSON 文件处理很复杂，同时 SparkSQL 集成了很好的处理 JSON 文件的方式，所以实际应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。...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 Mysql 读取数据 package Day05 import java.sql.DriverManager import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD import

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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

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...写数据的优化：Bulk Load 以上写数据的过程将数据一条条插入到Hbase中，这种方式运行慢且在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据，解决办法就是使用 Bulk...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。...清洗需要存放到 HFile 中的数据，rowKey 一定要排序，否则会报错： // java.io.IOException: Added a key not lexically larger than...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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Spark2.3.0 创建RDD

有两种方法可以创建 RDD 对象：在驱动程序中并行化操作已存在集合来创建 RDD 从外部存储系统中引用数据集（如：共享文件系统、HDFS、HBase 或者其他 Hadoop 支持的数据源）。 1....我们稍后介绍分布式数据集的操作。并行化集合的一个重要参数是将数据集分割成多少分区的 partitions 个数。Spark 集群中每个分区运行一个任务(task)。...外部数据集 Spark 可以从 Hadoop 支持的任何存储数据源创建分布式数据集，包括本地文件系统，HDFS，Cassandra，HBase，Amazon S3等。...除了文本文件，Spark 的 Java API 还支持其他几种数据格式： (1) JavaSparkContext.wholeTextFiles 可以读取包含多个小文本文件的目录，并将它们以（文件名，内容...你还可以使用基于“新” MapReduce API（org.apache.hadoop.mapreduce）的 InputFormats 的 JavaSparkContext.newAPIHadoopRDD

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Spark系列(二)Spark的数据读入

言归正传，在周一见的悲伤中唯有写一篇博客才能缓解我的忧伤吧。...针对SparkContext的textFile方法从读取单个文件、读取多个文件、读取文件目录下的文件以及通配符四个方面介绍textFile()的使用。...-开头的文件 val rdd = sc.textFile("/home/work/code/part-*.txt") Spark读取数据库HBase的数据由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat...类的实现，Spark 可以通过Hadoop 输入格式访问 HBase。...数据库的哪张表 val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat], classOf[ImmutableBytesWritable]

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Spark Day05：Spark Core之Sougou日志分析、外部数据源和共享变量

交互从HBase数据库表读取数据，封装到RDD中将RDD数据保存到HBase表中 - 与MySQL交互将RDD数据保存到MySQL表中，必须掌握，无任何理由 JdbcRDD，可以直接将...Spark与HBase交互概述 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，如下两个场景： Spark如何从HBase数据库表中读...加载数据：从HBase表读取数据，封装为RDD，进行处理分析保存数据：将RDD数据直接保存到HBase表中 Spark与HBase表的交互，底层采用就是MapReduce与HBase表的交互。...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

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spark从hbase读数据到存入hbase数据两种版本写法

spark2版本： object SparkCoreTest { def main(args: Array[String]): Unit = { // 使用sparksession来创建对象...val readTable: String = "hydrogenation_flow_record" val writeTable: String = "test200" // 创建hbase...() // inputtable代表是读数据的配置 hBaseConfRead.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, readTable) //...第一个元素类型为ImmutableBytesWritable，所以写入时也要转成同样的转子 val hbaseRDD: RDD[(ImmutableBytesWritable, Result)] = spark.sparkContext.newAPIHadoopRDD...TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "test200"); val hbaseRDD: RDD[(ImmutableBytesWritable, Result)] = sc.newAPIHadoopRDD

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Spark 下操作 HBase（1.0.0 新 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 中的表又是如何以 RDDs...中的表 schema 一般是这样的： row cf:col_1 cf:col_2 而在Spark中，我们操作的是RDD元组，比如(1,"lilei",14), (2,"hanmei",18...saveAsHadoopDataset方法写入HBase localData.saveAsHadoopDataset(jobConf) 读取 HBase Spark读取HBase，我们主要使用SparkContext...提供的newAPIHadoopRDDAPI将表的内容以 RDDs 的形式加载到 Spark 中。

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spark操作hbase的两种方法

添加数据之前先 create table create 'student','cmf1','cmf2','cmf3' 1、RDD[(String,String)]类型添加 package com.xtd.hbase...","2181") conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,"student") // hbase读取数据形成 RDD， hbase查询 scan...'student' val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD( conf,classOf[TableInputFormat],classOf[ImmutableBytesWritable...], classOf[Result] ) // 对hbaseRDD进行处理,读取 hbaseRDD.foreach{ case(rowkey,result...{ConnectionFactory, HTable, Put} import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes import org.apache.spark.

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Spark RDD 基础

[图片摘自[Spark 官网](http://spark.apache.org/)] RDD 全称 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 中的抽象数据结构类型，...简单的理解就是 RDD 就是一个数据结构，不过这个数据结构中的数据是分布式存储的，Spark 中封装了对 RDD 的各种操作，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...创建 RDD 主要有两种方式，一种是使用 SparkContext 的 parallelize 方法创建并行集合，还有一种是通过外部外部数据集的方法创建，比如本地文件系统，HDFS，HBase，Cassandra...读取文件 test.txt 来创建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一个元素。...你还可以在新的 MapReduce 接口(org.apache.hadoop.mapreduce)基础上使用 SparkContext.newAPIHadoopRDD(译者注：老的接口是 SparkContext.newHadoopRDD

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Spark访问HBase的Eclipse代码实现

Hbase是一个列式数据库，从其本质上来看，可以当做是一个数据源，而Spark本身又可以进行Hbase的连接，访问数据并进行查询。...为了跟之前的程序对接，可以采用spark +hbase来实现数据的迁移和处理分析。因此小做了个实验测试一下。...(1) 建立scala project，导入hbase下的相关lib,当然这里面所需要的lib不多。只需要几个hbase开头的jar包即可，同时去掉一些结尾为.test.jar的包。...(2) 在Hbase中临时建个表，并输入条数据。如图所示。 (3) 在spark中利用原始的hbasetest.scala进行测试。 ...TableName.valueOf(args(0))) admin.createTable(tableDesc) } println("start ") val hBaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD

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spark操作Hbase表

通过SparkAPI读取数据 val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(hbaseConfiguration, classOf[TableInputFormat],...DLCNN_juge_mal")) scan.addColumn(Bytes.toBytes("0"), Bytes.toBytes("DLCNN_juge_type")) //spark...读取hbase转换rdd var proto = ProtobufUtil.toScan(scan) var scanToString = Base64.encodeBytes(...将RDD转换为Df //rdd返回df var rdd = hbaseRDD.map(new org.apache.spark.api.java.function.Function...Bytes.toBytes("v"),Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes(y._2));table.put(put) }; table.flushCommits}}} 6.使用

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Spark常用函数（源码阅读六）

源码层面整理下我们常用的操作RDD数据处理与分析的函数，从而能更好的应用于工作中。 ...连接Hbase,读取hbase的过程，首先代码如下： def tableInitByTime(sc : SparkContext,tableName : String,columns : String,...2、随之设置表名信息，并声明scan对象，并且set读取的列有哪些，随后调用newAPIHadoopRDD,加载指定hbase的数据，当然你可以加上各种filter。...3、随之进行count验证操作，查找数据的partition个数，hbase的数据当然是以block块的形式存储于HDFS。 ? 　　...6、随后我们要进行相同key值的合并，那么，我们开始使用reduceByKey： //按key做reduce，value做累加 .reduceByKey(_ + _) ?

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Spark代码调优（一）

Spark是移动计算而不是移动数据的，所以由于其他节点挂了，所以任务在数据不在的节点，再进行拉取，由于极端情况下，环境恶劣，通过namenode知道数据所在节点位置，spark依旧会去有问题的节点fetch...数据，所以还会报错再次kill掉，由于hadoop是备份三份数据的，spark通过会去其他节点拉取数据。...{Logger, LoggerFactory} import java.util...., new SubstringComparator("20160830")) scan.setFilter(filter) //这里要注意，拿到的数据在1个partition中，在拿到后需要进行repartition...这里需要注意的是，尽量少的直接用hiveSqlContext.sql（）直接输入sql的形式，因为这样还会走spark自己的解析器。需要调用RDD的DataFrame API会加快数据处理速度。

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HBaseSQL及分析-Phoenix&Spark

GLOBAL INDEX目前为止使用场景比LOCAL INDEX更为广泛，它实质上是一张HBASE表，即把倒开索引单独存到另一张HBASE表中。由于这种设计的特性使得它更多的使用与写少多读的场景。...在一个HBase的场景中把数据写进来，再把冷数据放出存储低架的存储介质中，把热数据放在SSD中即冷热分离存储，再上面所做的分析功能也是通过二级索引来完成前缀+时间范围的扫描。...我们在了解Spark on HBase的框架后，接下来深入了解如何在Spark SQL层面上来支持访问HBase。到目前为止比较好的做法就是为Spark SQL添加HBase Source。...性能对比及使用在没有Spark SQL这一层面的HBase集成是，大部分人使用的是Native HBaseRDD来scan HBase的数据，当有Spark SQL的时候可以用DataFrame API...第一步是使用SparkContext的newAPIHadoopRDD来生成HBaseRDD，然后做map操作，map中的item._2是取出HBase的一行的record。

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Spark案例库V1.0版

过滤标点符号数据使用广播变量 -b....第一步、从LocalFS读取文件数据，sc.textFile方法，将数据封装到RDD中 val inputRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/wordcount.data...第一步、从LocalFS读取文件数据，sc.textFile方法，将数据封装到RDD中 val inputRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/wordcount.data...= conn) conn.close() } } } 案例十：从HBase 表中读取数据，封装到RDD数据集 pom.xml ...表读取数据，调用RDD方法：newAPIHadoopRDD val conf: Configuration = HBaseConfiguration.create() // 设置连接Zookeeper

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Spark2.3.0 创建RDD

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