hbase读写数据，hbase读写数据流程

如何使用scala+spark读写hbase

1、以下代码，经过MaprDB实测通过import org.apache.spark._import org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDDimport org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration， HTableDescriptor}import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin 检查一下是否可读。

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、首先，Spark提供了强大的文件处理能力，可以轻松地读取各种格式的文件，包括日志文件。为了从日志文件中获取记录内容，你需要使用Spark的`SparkContext`对象的`textFile`方法。这个方法允许你指定要读取的文件的路径，然后返回一个`RDD[String]`，其中每个字符串代表文件中的一行。

4、可用性 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。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。

5、例如，假设你有一个名为`logs.txt`的日志文件，其中每行都是一个独立的日志条目。

6、Spark提供了内存计算，把中间结果放到内存中，带来了更高的迭代运算效率。通过支持有向无环图（DAG）的分布式并行计算的编程框架，减少迭代过程中数据需要写入磁盘的需求，提高处理效率。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。

hbase(分布式、可扩展的NoSQL数据库)

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。它采用了分布式存储和计算的方式，可以在数千台服务器上存储和处理PB级别的数据。

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。HBase针对半结构化数据，是一个多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。

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。它巧妙地将数据存储在 HDFS 上，实现了与传统数据库的不同之处。

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。HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。

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。

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。

以下代码，经过MaprDB实测通过import org.apache.spark._import org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDDimport org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration， HTableDescriptor}import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin 检查一下是否可读。

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。将hbase的lib中的以下jar文件添加进来。

可用性 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。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。

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。

hbase读写数据的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hbase读写数据流程、hbase读写数据的信息别忘了在本站进行查找喔。