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spark连不上hbase，spark读取hbase数据慢

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如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据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、如果A或B集群的磁盘够大，也可以选择其中任意一个集群，用来启动迁移任务 。数据流向：A-C-B 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 。
集群a上的spark能连接集群b上面的hbase吗分别消耗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 。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表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 。
在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题 。
Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的，针对存储了大数据的数据仓库，进行分布式交互查询的查询引擎 。
为什么连接不到hbase正确安装的nohbase 。检查配置文件：检查nohbase的配置文件正确设置了主节点的地址和端口 。确认主节点正常运行并处于可访问状态 。检查网络连接：确认主节点所在的服务器与其他节点之间的网络连接正常 。
首先你应该看Master进程是否已经成功启动，检查下master的60010监控界面 。
TableNotEnabledException ， 导致无法启用表 。上网查询得知是由于中断操作导致zookeeper中记录的表状态不一致导致 。通过以下方法解决 。
检查网络连接：确保HBaseMaster节点与其他HBase节点之间的网络连接正常 。您可以尝试在HBaseMaster节点上运行jps命令，以检查HBaseMaster进程是否正在运行 ， 并查看是否有任何其他相关的错误信息 。
网络问题 。如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到是因为网络问题，更换网络，重新启动即可 。
如何提高spark批量读取HBase数据的性能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 。
./ihbase –t table_name –rowkey rowkey –delete 根据rowkey进行删除 。
因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据，所以将spark尽可能部署到靠近存储系统很重要 。所以，有如下建议： 1，如果可能 ， 在与HDFS相同的节点上运行Spark 。
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