Spark支持多种数据源，但是Spark对HBase 的读写都没有相对优雅的api，但spark和HBase整合的场景又比较多，故通过spark的DataSource API自己实现了一套比较方便操作HBase的API。
越来越多的用户使用Spark对接HBase，对接HBase的方式有多种，通过HBase-client API实现，也有直接Spark On HBase的方式实现，比较常见的有华为的Spark-SQL-on-HBase，Hortonworks的Apache HBase Connector和Cloudera提供的SparkOnHBase，目前Cloudera的SparkOnHBase已提交的HBase的主干版本。本篇文章Fayson主要在Spark2环境下使用Cloudera的SparkOnHBase访问HBase。
基础依赖环境 Apache Hadoop2.7.1 Apache Spark1.6.0 Apache Hive1.2.1 Apache Hbase0.98.12 （1）提前安装好scala的版本，我这里是2.11.7 （2）下载spark-1.6.0源码，解压进入根目录编译 （3）dev/change-scala-version.sh 2.11 修改pom文件，修改对应的hadoop，hbase，hive的版本 执行编译支持hive功能的spark （4）mvn -Pyarn
MapReduce早已经对接了HBase，以HBase作为数据源，完成批量数据的读写。如今继MapReduce之后的Spark在大数据领域有着举足轻重的地位，无论跑批，流处理，甚至图计算等都有它的用武之地。Spark对接HBase成为不少用户的需求。
接上一篇文章，上篇文章说到hudi适配hbase 2.2.6，这篇文章在spark-shell中操作hudi，并使用hbase作为索引。要完成以下实验，请先确保你已经按照文章步骤对hudi进行适配。并且得到了hudi-spark3-bundle_2.12-0.9.0.jar
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。Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统，但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。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。
在前面的文章Fayson介绍了一些关于Spark2Streaming的示例如《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HBase》、《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》及《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Hive》。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问非Kerberos环境的Kafka并将接收到的数据写入HBase。
在项目中有需求需要将Hive表中的数据存储在HBase中。使用Spark访问Hive表，将读表数据导入到HBase中，写入HBase有两种方式：一种是通过HBase的API接口批量的将数据写入HBase，另一种是通过BulkLoad的方式生成HFile文件然后加载到HBase中，两种方式相比之下第二种效率会更高。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark读取Hive表数据通过BulkLoad的方式快速的将数据导入到HBase。
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RDD的分区
我曾经在Spark大数据开发过程当中，遇到过不少问题，这些问题及解决思路都有记录下来。有道是好记性不如烂笔头，当这些错误和解决思路被记录下来后，下次再遇到时，就能根据以前的坑很快做出回应，当然，若是他人也遇到相应的问题，同样可以提供帮助。
在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
本文介绍了详细了HBaseSQL，Phoinix和Spark的架构，适用性以及优缺点，并在最后规划出未来将要设计的一款更符合用户需求的产品。
最近工作有点忙，所以文章更新频率低了点，希望大家可以谅解，好了，言归正传，下面进入今天的主题： 如何使用scala+spark读写Hbase 软件版本如下： scala2.11.8 spark2.1.0 hbase1.2.0 公司有一些实时数据处理的项目，存储用的是hbase，提供实时的检索，当然hbase里面存储的数据模型都是简单的，复杂的多维检索的结果是在es里面存储的，公司也正在引入Kylin作为OLAP的数据分析引擎，这块后续有空在研究下。 接着上面说的，hbase存储着一些实时的数据，前两周新需求
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。
Micro-Batch Processing：100ms延迟 ，Continuous Processing：1ms延迟
1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍了在Kerberos环境下《Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍如何使用Spark2Streaming访问Kerberos环境的Kafka并将接收到的Kafka数据写入HBa
以上两个算子分别是基于Hadoop新版API和hadoop旧版API实现的，大部分代码都一样，需要注意的是新版API使用中Job类，旧版API使用JobConf类，另外导包的时候新版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapreduce下，而旧版的相关jar包在org.apache.hadoop.mapred下
安装流程可借鉴此处，同理spark安装也可借鉴此处 具体参考：http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hbase/
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以下是我修改后的两个子模块core和examples中的pom文件，只修改了version
最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业，估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的Hadoop，是很“狭义”的Hadoop，即在HDFS上直接跑MapReduce的技术，下同）。 我这几年实际研究和使用过大数据（包含NoSQL）技术包括
支持的数据源：hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、mongo
HBase 是一个面向列，schemaless，高吞吐，高可靠可水平扩展的 NoSQL 数据库，用户可以通过 HBase client 提供的 put get 等 api 实现在数据的实时读写。在过去的几年里，HBase 有了长足的发展，它在越来越多的公司里扮演者越来越重要的角色。同样的，在有赞 HBase 承担了在线存储的职责，服务了有赞用户，商品详情，订单详情等核心业务。HBase 擅长于海量数据的实时读取，但软件世界没有银弹，原生 HBase 没有二级索引，复杂查询场景支持的不好。同时因为 split，磁盘，网络抖动，Java GC 等多方面的因素会影响其 RT 表现，所以通常我们在使用HBase的同时也会使用其他的存储中间件，比如 ES，Reids，Mysql 等等。避免 HBase 成为信息孤岛，我们需要数据导入导出的工具在这些中间件之间做数据迁移，而最常用的莫过于阿里开源的 DataX。Datax从 其他数据源迁移数据到 HBase 实际上是走的 HBase 原生 api 接口，在少量数据的情况下没有问题，但当我们需要从 Hive 里，或者其他异构存储里批量导入几亿，几十亿的数据，那么用 DataX 这里就显得不那么适合，因为走原生接口为了避免影响生产集群的稳定性一定要做好限流，那么海量数据的迁移就很很慢，同时数据的持续写入会因为 flush，compaction 等机制占用较多的系统资源。为了解决批量导入的场景，Bulkload 应运而生。
spark向hbase写入数据时抛出的报错，实现代码转：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105969665
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最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业，估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的Hadoop，是很“狭义”的Hadoop，即在HDFS上直接跑MapReduce的技术，下同）。 我这几年实际研究和使用过大数据（包含NoSQL）技术包括Ha
目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿，边 200 亿的规模。在迁移之前我们使用的 AgensGraph 数据库 一个主库四个备库，机器的配置都比较高，256G 内存 SSD 的磁盘，单机数据量为 3T左右。 在数据量比较小的情况下 AgensGraph 表现非常稳定优异，我们之前一主一备的情况下支撑了很长一段时间。 但随着公司业务的急速发展，图越来越大，占用的磁盘越来越多，对应的查询量也越来越大，随之这种方案的问题就暴露出来了
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。这次将HBase用在了用户行为存储上，因为Rowkey的过滤功能也很不错，可以很方便的把按人或者内容的维度过滤出所有的行为。从某种意义上，HBase的是一个有且仅有一个多字段复合索引的存储引擎。
在做spark连接Hbase的时候，总会蹦出一些问题。总结起来就是各种类的找不到。 如：org/apache/hadoop/hbase/CompatibilityFactory没有找到类， E xception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/client/Scan 如此等等。 这些问题的核心还是没有正确加载Hbase所需要的库。 而Hbase中的一些库存在的会与spark中有一些版本
面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。
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：
Spark Streaming是在2013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。这种对不同数据的统一处理能力就是Spark Streaming会被大家迅速采用的关键原因之一。
陆续好多人会问，在写入Hbase的时候总是会出现空指针的问题，而检查程序，看起来一点也没有错。 如报的错误大致如下： Error: application failed with exception java.lang.RuntimeException: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithoutRetries(RpcRetryingCaller.java
虽然有一些自动化安装的工具，但是功能越多，越专业的工具，可能也需要越高的学习成本，而我们并非专业运维，但是又必须做这些事情的话，不妨选择用 Shell 脚本来完成集群的安装。
Kafka实时记录从数据采集工具Flume或业务系统实时接口收集数据，并作为消息缓冲组件为上游实时计算框架提供可靠数据支撑，Spark 1.3版本后支持两种整合Kafka机制（Receiver-based Approach 和 Direct Approach），具体细节请参考文章最后官方文档链接，数据存储使用HBase
前面的文章介绍了《Kerberos原理--经典对话》、《Kerberos基本概念及原理汇总》、《基于ambari的Kerberos安装配置》、《Windows本地安装配置Kerberos客户端》，已经成功安装了Kerberos KDC server，也在Ambari上启用了Kerberos，接下来我们再来研究一下如何使用Kerberos。
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。
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。文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 下面是单机安装采坑记，直接上配置和问题解决。 找一台干净的机器，把hadoop hive hbase从原有节点分别拷贝一份，主要目的是配置文件，可以不在kylin所在机器启动相关进程。 开源版本搭建，非整合HDP和CDH。 个别问题解决参考其他博客。 官网http://kylin.apache.org/cn/docs/ MapReduce构建Cube的问题也已解决，所以使用MapReduce构建Cube也是正常的。
一、背景与架构改造 1.1 问题描述 有一块业务主要是做爬虫抓取与数据输出，通过大数据这边提供的SOA服务入库到HBase,架构大致如下： 架构改造之前 以对于以上的架构存在一些问题，我们可以看见数据
(1)spark运行流程、源码架构 https://blog.csdn.net/sghuu/article/details/103547937
有一块业务主要是做爬虫抓取与数据输出，通过大数据这边提供的SOA服务入库到HBase,架构大致如下：
“本文主要介绍大数据相关集群搭建，包括hadoop集群、zookeeper集群、hbase集群、spark集群等”
新建Scala文件——WebStatStreamingApp.scala，首先使用Direct模式连通Kafka：
经过了用户画像，标签系统的介绍，又经过了业务数据调研与ETL处理之后，本篇博客，我们终于可以迎来【企业级用户画像】之标签开发。
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
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