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hbase整合spark，hbase合并

IT技术hbase

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是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架 。
集群a上的spark能连接集群b上面的hbase吗1、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 。
2、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 。
3、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 。
4、SparkContext是spark功能的主要入口 。其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量 。SparkContext是Spark应用程序的入口点，它代表了与Spark集群的连接，并用于创建RDD、累加器、广播变量等 。
5、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 。
6、资源竞争 。Hadoop和Spark都需要大量的计算、内存和存储资源，两个框架在同一节点上运行时会存在资源竞争的问题，需要仔细调整资源分配情况 。
SparkSQL同步Hbase数据到Hive表1、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 。
2、Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务 。Hive只是作为一个Spark的数据源 。
3、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 。
4、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 。
5、hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库 。hive的配置文件弄好 ， 如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive 。
如何使用scala spark读写hbase1、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、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 。
4、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 。
5、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 。
如何提高spark批量读取HBase数据的性能1、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 。
【hbase整合spark，hbase合并】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、为了提高大数据平台的性能，可以采取以下操作：优化硬件配置：根据大数据平台的实际需求，合理配置硬件资源，包括内存、硬盘、处理器等，以确保平台在高并发、大数据量处理时能够充分发挥硬件性能 。
5、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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