spark跨集群写hbase，spark写数据到hbase

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如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

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。

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。

数据库操作斯卡利可以通过JDBC连接数据库进行数据处理。可以使用Scala的Slick库进行数据库操作。

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 shell使得用Python或Scala进行交互式数据分析变得简单。Spark SQL也有一个独立的SQL shell，可以用SQL进行数据分析，也可以在Spark程序中或Spark shell中使用Spark SQL。MLlib库支持机器学习和数据分析。

1、搭建Spark伪分布式不需要Hadoop，因为可以直接从本地读文件。完全分布式环境需要搭建Hadoop，主要是因为，需要使用HDFS来做分布式存储。

2、如果以完全分布式模式安装Spark，由于我们需要使用HDFS来持久化数据，一般需要先安装Hadoop。

3、一般都是要先装hadoop的，如果你只是玩Spark On Standalon的话，就不需要，如果你想玩Spark On Yarn或者是需要去hdfs取数据的话，就应该先装hadoop。

4、不一定，如果你不用Hadoop的HDFS和YARN，完全可以在学习Spark的时候从本地载入数据，部署用standlone模式。Spark替代的是Hadoop中的MapReduce编程范式，不包括存储和资源管理模块。

5、完成Hadoop的安装以后，再安装Spark（Local模式）。使用hadoop用户名登录进入Linux系统，启动Hadoop，参照相关Hadoop书籍或网络资料，或者也可以参考本教程官网的“实验指南”栏目的“HDFS操作常用Shell命令”。

6、Spark的安装分为几种模式，其中一种是本地运行模式，只需要在单节点上解压即可运行，这种模式不需要依赖Hadoop 环境。

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。

第一，Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。

同理，spark的conf也是在/etc/spark/conf。

操作步骤如下：搭建虚拟机环境并启动Spark：需要安装好虚拟机软件，启动Spark集群，在终端中输入一些命令启动。导出打包好的项目：在Idea中项目导出为一个打包好的jar文件，以便在Spark平台上进行运行。

应该说这个和是不是Spark项目没什么关系。建议你使用intellij idea，在spark目录下执行sbt/sbt gen-idea，会自动生成.idea项目，导入即可。 idea我不熟，还需要做一些其他的插件配置(python， sbt等)和环境设置。

目前第二种方式更流行，特别是使用springboot框架开发时，倾向于这种配置方式。这样的话，在IDEA里面配置tomcat就非常容易了，只需要在pom文件中加上tomcat包的依赖即可，然后tomcat的配置都可以在springboot的配置文件里面完成。

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。

ImmutableBytesWritable.class， Result.class)；在Spark使用如上Hadoop提供的标准接口读取HBase表数据（全表读），读取5亿左右数据，要20M+，而同样的数据保存在Hive中，读取却只需要1M以内，性能差别非常大。转载，仅供参考。

分别消耗A集群的出口流量，C集群的出入流量，B集群的入口流量。由于pipeline的写入模式，流量还会在B集群内部再放大。

Spark Streaming 是Apache Spark 中最有趣的组件之一。你用Spark Streaming可以创建数据管道来用批量加载数据一样的API处理流式数据。此外，Spark Steaming的“micro-batching”方式提供相当好的弹性来应对一些原因造成的任务失败。

spark 0 hive 0.0 hbase 0.0 常规操作 hbase数据同步到hive是通过再hive端建立hbase的映射表。但是由于集群组件问题，建立的映射表不能进行 insert into A select * from hbase映射表操作。

Spark 有自己的 Kafka connector 用于从Kafka读出读入数据。Spark 到 Hbase 很多人就用一个foreach operator来写数据。

搭建spark伪分散式需要先搭建hadoop吗搭建Spark伪分散式不需要Hadoop，因为可以直接从本地读档案。完全分散式环境需要搭建Hadoop，主要是因为，需要使用HDFS来做分散式储存。Spark和Hadoop是完全两种丛集。

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