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spark分析hbase，spark分析数据

IT技术分析

SparkSQL同步Hbase数据到Hive表Spark SQL与Hive On Spark是不一样的 。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 。
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 。
SparkSQL相较于Hive的另外一个优点，是支持大量不同的数据源 ， 包括hive、json、parquet、jdbc等等 。SparkSQL由于身处Spark技术堆栈内，基于RDD来工作，因此可以与Spark的其他组件无缝整合使用，配合起来实现许多复杂的功能 。
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 。
什么是hadoop,spark,hbaseHBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库 。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算 。
Hadoop 采用 Map Reduce 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统 。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准 。
【spark分析hbase，spark分析数据】Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架 。
是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hbase负责列式存储，hdfs文件系统等等 。另外spark是可以脱离hadoop架构单独作为计算引擎使用的 。
大数据中的Spark指的是什么?spark是一个通用计算框架 。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据 。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快 。
Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合 。
Spark是基于内存，是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目，尤其出色的支持Interactive Query、流计算、图计算等 。Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法 。
Spark ， 是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务 。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎 。
**Spark编程框架：** 在计算机科学中，Spark 是一个开源的、高性能的分布式计算框架 ， 用于大规模数据处理 。它支持多种编程语言，并广泛应用于大数据处理和机器学习等领域 。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 。
如何使用scala spark读写hbase从上面的代码可以看出来，使用spark scala操作hbase是非常简单的 。
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 。
一般如果每个节点都安装了hbase和hadoop的安装包的话 ， 可以在hadoop-env内将hadoop的classpath设置上hbase的classpath，可以解决你的问题 。如果不是的话，建议学习使用distribution cache，减少jar上传的时间 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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 。
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