sparkhbasejava版本，spark hbase bulkload

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如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。

当设置为true时，Spark SQL将为基于数据统计信息的每列自动选择一个压缩算法。spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize　10000　柱状缓存的批数据大小。

使用spark读取数据，并将其转换为dataframe。将dataframe写入hudi表中就可以实现hudi与spark，与对象存储结合使用。

SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。

SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源，包括hive、json、parquet、jdbc等等。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能。

Hive 跑批建表默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务。Hive只是作为一个Spark的数据源。

如何使用spark将程序提交任务到yarn-Spark-about云开发

在Yarn上提交Spark任务，在提交时命令为理论上提交的资源应该为内存5g，虚拟CPU2。

步骤随便写个spark程序，比如序列化一个集合，然后求和。然后使用maven打包，上传至集群。可以先提交运行一次，确保可以运行成功。

Yarn可以自由地选择executor数量 Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器，使用Yarn，Spark可以运行于Kerberized Hadoop之上，在它们进程之间进行安全认证我们知道Spark on yarn有两种模式：yarn-cluster和yarn-client。

将$SPARK_HOME/lib/spark-0-yarn-shuffle.jar拷贝到每台NodeManager的${HADOOP_HOME}/share/hadoop/yarn/lib/下。重启所有NodeManagers。观察All Application的yarn界面发现有一个slave提示“unhealthy”状态。

spark和hadoop的区别

1、如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。

2、Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

3、Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

如何使用scala+spark读写hbase

1、从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

2、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

3、一般如果每个节点都安装了hbase和hadoop的安装包的话，可以在hadoop-env内将hadoop的classpath设置上hbase的classpath，可以解决你的问题。如果不是的话，建议学习使用distribution cache，减少jar上传的时间。

4、使用IDE新建Scala 或 Java 工程，确保项目结构符合 Maven 推荐的项目结构。

5、在这个程序中，我们首先创建了一个`SparkConf`对象，指定了应用程序的名称和运行模式。然后，我们使用该配置对象初始化了一个`SparkContext`对象。

6、如果希望下次自动启动，修改集群里机器的所有slaves配置文件，具体目录 ${SPARK_HOME}/conf/slaves 在要卸载的子节点上，HBASE_HOME/bin目录下，执行 ./graceful_stop.sh 子节点的hostname，即可卸载子节点。

Spark实例-spark读取外部配置文件之--files

1、上面的示例代码首先使用Spark的textFile()方法读取日志文件，然后使用map()方法将日志文件的每一行按空格分割成一个数组，得到一个日志记录的RDD。接着使用filter()方法过滤出指定类型的日志记录，最后对日志记录进行处理。

2、在Spark中采用本地模式启动pyspark的命令主要包含以下参数：master：这个参数表示当前的pyspark要连接到哪个master，如果是local[*]，就是使用本地模式启动pyspark，其中，中括号内的星号表示需要使用几个CPU核心(core)。

3、第一种，将小文件合并成一个大文件第二种，使用SparkContext中提供： wholeTextFiles 方法，专门读取小文件数据。

4、新建文件 StreamDataSparkDemo.scala 以上，我们从Kafaka服务器读取一个 topic 为 spark 的流，然后进行展示。运行程序，输出如下：取出数据之后，就可以用于实时分析了。

5、https：//pan.baidu.com/s/1OEhsrILDsxrbJerdIa7w9g 提取码：1234 《Spark大数据处理：原理、算法与实例》是2016年9月清华大学出版社出版的图书，作者是刘军、林文辉、方澄。

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