spark读hbase数据java，sparksql读取hbase

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如何使用Spark的local模式远程读取Hadoop集群数据

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。

到112行：设置Spark Streaming 这些行是非常基本的，用来设置的Spark Streaming，同时可以选择从HDFS或socket接收数据流。如果你在Spark Streaming方面是一个新手，我已经添加了一些详细的注释帮助理解代码。

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。

1、./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除。

2、region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。

3、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

4、Spark提供Cache机制来支持需要反复迭代的计算或者多次数据共享，减少数据读取的I/O开销。

5、首先准备一台spark节点，参考 hadoop、spark install 在spark子节点上，SPARK_HOME 目录下执行 ./sbin/ start-slave.sh spark：//master：7077，该子节点即可加入mster集群。

1、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。

2、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。

3、如果读入的数据是hbase表，那么默认的并行度是表的region数目。人为设定numPartitions 如果人为的在读取数据或者在shuffle类算子中设定numPartitions，那么整体的并行度将会以人为设定的为准。

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。

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。

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。

project/plugins.sbt文件是给项目添加所需的插件；project/Build.scala文件是对项目进行些复杂的高级配置；详细的sbt安装配置实用参见博文：到相应目录下编写程序，spark程序必须要创建一个SparkContext实例。

具体操作步骤：准备Spark程序目录结构。编辑build.sbt配置文件添加依赖。创建WriteToCk.scala数据写入程序文件。编译打包。运行。参数说明：your-user-name：目标ClickHouse集群中创建的数据库账号名。

不论在Hive还是在Spark中，每一个存储块都对应一个Map程序，一个Map呈现就需要一个JVM，启动一个JVM去读取或者写小文件是吃力不讨好的行为。

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、intellijidea配置环境教程检查您系统中是否已经有JDK安装。打开命令行窗口（CMD），输入java-version检查是否成功。如果提示未找到java命令，则可能没有安装JDK。

3、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。

4、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。

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