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hbase批量写Tif数据Scala,hbase高效率批量写入
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hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)
1、HBase是一种分布式、可扩展的NoSQL数据库,它是基于Hadoop的HDFS文件系统构建的。HBase被设计用来处理海量数据,并提供高可靠性、高性能的读写操作。
2、HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库,是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上,为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。
3、深入了解 HBase:NoSQL 数据库的魅力与核心原理HBase,这个强大的分布式 NoSQL 数据库,凭借其在大数据存储、高并发写入和实时查询方面的卓越性能,成为数据处理领域的热门选择。
4、数据存储方式不同、适用场景不同。HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库,而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。
5、Hbase是一个构建在hdfs之上。Hbase是Hadoop开源项目下的一个子项目,是一个构建在hdfs之上,支持分布式,水平扩展,数据多版本等特性的NoSQL数据库。现广泛应用于大数据的存储和查询场景。
6、Hbase是一种NoSQL数据库,这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。
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。
首先是pom.xml,注释了一些东西,比如 不用 添加hbase-client和hbase-server,java中写MapReduce操作hbase需要这两个,scala写spark操作hbase不需要这两个,程序跑不起来,sc无法创建。
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。
具体解释如下:在java里创建一个sparksession对象,用于连接spark集群。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。
六、HBase写入流程
1、对于写操作,HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作,它将指定Row Key的数据写入到HBase中。
2、整个写入顺序图流程如下:1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey,查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase:meta表所在region。
3、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能,客户端进行DML语句的时候,都是先跟ZK交互。
4、业务需求 flume需要从kafka获取数据并写入hbase 开始写的想法:按照flume的流程:一个source ,三个channel, 三个sink,因为我需要三个列族,如果使用官方的hbase sink那么需要三个sink。
hbase是怎么进行读写的
所以hbase大多数读要走磁盘,所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile,Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。
hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver,regionserver对请求进行处理,并将数据最终写入hfile中,进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能,所以hfile里面的rowkey是有序的。
HBase将数据分布在多台服务器上,通过水平扩展的方式来应对海量数据的存储需求。它使用了类似于Google的Bigtable的数据模型,将数据按照行和列的方式进行存储,支持快速的随机读写操作。
HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作,比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。
通过合理设置key,如写入的时实时数据,但是读取的是昨天之前的数据,那么可以将时间戳作为key,Hbase会把不同时间的数据放到不同的region,达到读写分离。
批量把文本文件数据导入到HBase
Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用!但是可以作为简单数据迁移的选择,直接写个代码批量处理,开发简单、方便、可控强。
导入HBase表 第二步使用completebulkload工具将第一步的结果文件依次交给负责文件相应region的RegionServer,并将文件move到region在HDFS上的存储文件夹中。一旦完毕。将数据开放给clients。
)如果客户端没有找到rowkey信息,需要首先到zk上找到hbase:meta表所在的RS,向那RS发送查询请求获取元数据,然后在元数据中查找rowkey所在的RS,并将元数据缓存在本地,以备下次使用。
在行键选择那里,通过用“”,将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键,那么--hbase-row-key a,b就可以了。
对于写操作,HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作,它将指定Row Key的数据写入到HBase中。
如何使用scala+spark读写hbase
1、首先是pom.xml,注释了一些东西,比如 不用 添加hbase-client和hbase-server,java中写MapReduce操作hbase需要这两个,scala写spark操作hbase不需要这两个,程序跑不起来,sc无法创建。
2、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。
3、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。
4、此外,Spark还能与Hadoop无缝衔接,Spark可以使用YARN作为它的集群管理器,可以读取HDFS、HBase等一切Hadoop的数据。Spark在最近几年发展迅速,相较于其他大数据平台或框架,Spark的代码库最为活跃。
5、数据序列化与通信:Avro与Protobuf/这两个数据序列化系统为数据交换提供了丰富的结构和跨语言支持。深入学习它们的使用方法,对数据处理至关重要。
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