Pyspark访问Hbase

最新推荐文章于 2025-03-15 17:05:49 发布
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分类专栏： Spark
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作者：Syn良子 出处：http://www.cnblogs.com/cssdongl/p/7347167.html 转载请注明出处

记录自己最近抽空折腾虚拟机环境时用spark2.0的pyspark访问Hbase1.2时遇到的问题及解决过程.

连接准备

快速用pyspark访问Hbase中的表进行测试，代码如下(注意，其中的host和inputtable是已经定义好的主机和表名变量)

spark = SparkSession.builder.master("yarn-client").appName("statistics").getOrCreate()

hbaseconf = {"hbase.zookeeper.quorum":host,"hbase.mapreduce.inputtable":inputtable}

keyConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.ImmutableBytesWritableToStringConverter"

valueConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.HBaseResultToStringConverter"

hbase_rdd = spark.sparkContext.newAPIHadoopRDD(\
"org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat",\
"org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable",\
"org.apache.hadoop.hbase
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Pyspark以DataFrame格式读写Hbase
w271255278的专栏
11-11 1879
Pyspark以DataFrame格式读写Hbase 本文代码参考了__miss的博客，特别感谢，原文地址如下 链接:https://blog.youkuaiyun.com/u011412768/article/details/93404921 我使用的环境：CDH集群，资源监控使用的yarn, spark2.3，hbase1.6 。 读写方式：Hbase默认API 默认环境大家都已配置好。代码可以...
通过PySpark访问Hbase并转成DataFrame
hchzhao_1985的博客
09-15 4587
介绍PySpark访问Hbase的两种方法，一种是通过newAPIHadoopRDD，读取Hbase为RDD，并转成DataFrame，另一种是在Hive里建立Hbase的外部表，然后通过Spark Sql读取 一、通过newAPIHadoopRDD读取 #spark连接hbase，读取RDD数据 spark = SparkSession.builder.master("yarn-clien...
Jupyter Notebook的介绍和使用
最新发布
weixin_70673823的博客
03-15 1350
Jupyter Notebook的介绍和使用——Anacond中的Jupyter Notebook。
pyspark 读取 hbase
hj1993的博客
05-12 1268
本文推荐两种读写 HBase 的方式：1、相关依赖：将 的 目录下的一些jar文件拷贝到Spark中，这些都是编程时需要引入的jar包，需要拷贝的jar文件包括： 在 目录中新建一个目录 ，并将 拷贝进去： 2、修改 文件：设置 的 文件，告诉Spark可以在哪个路径下找到HBase相关的jar文件，命令如下： 1.2 读取 HBase 1.3 向 HBase 写入数据 2. happybase + Thrift 服务读写 HBase 2.1 依赖安装 由于需要安装第三方库 ，所以需要
PySpark与HBase
言辞的博客
04-15 910
PySpark操作入门 文章目录PySpark操作入门1 启动PySpark1.1. Spark shell1.2. Jupyter1.3. 设置默认配置2 HBase与PySpark 1 启动PySpark 通过jupyter启动pyspark有两种方式：spark shell和jupyter启动。 1.1. Spark shell 修改/etc/profile，添加以下内容，告诉spark使用...
Pyspark实战（四）pyspark操作hbase
luoye4321的专栏
07-01 2215
环境配置： Spark启动环境中添加hbase的jar包以及spark-examples的jar包。 1、下载spark-examples jar包，地址https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-examples_2.11/1.6.0-typesafe-001 2、将下载的spark-examples包放在hbase的...
pyspark使用hbase详解
zll_1234的博客
07-27 2087
pyspark使用hbase详解 一、测试代码： def write2hbase(): from pyspark.sql import SparkSession from pyspark import SparkContext, SparkConf spark = SparkSession.builder.appName("nlp").getOrCreate() # 创建spark对象 print('spark对象已创建') host = 'emr1:2181,e
pyspark Python 连接 HBase thrift
power0405hf的专栏
11-16 4256
0.引言HBase-thrift项目是对HBase Thrift接口的封装，屏蔽底层的细节，使用户可以方便地通过HBase Thrift接口访问HBase集群，python通过thrift访问HBase。1.thrift安装python客户端机器安装： thrift官网 下载thrift-0.9.3.tar.gz 下载后解压到当前文件夹 tar xvf thrift-0.9.3.tar.
Pyspark读取hive表数据进行处理，将结果插入到hive及hbase
u010489820的博客
12-31 2435
文章目录前言一、基本思路1.创建参数初始化方法ReadConfig();2.创建一个数据处理类DataDeal()：二、实现过程及说明1.初始化sparksession2.读取hive数据3.数据处理4.插入到hive5.插入到hbase主函数及参数处理总结 前言 项目需要使用pyspark将hive数据进行处理插入到hive表及hbase中，刚开始接触spark，记录了学习的过程帮助初学者。 一、基本思路 1.创建参数初始化方法ReadConfig(); 读取key:value格式的配置..
在CentOS下用PySpark连接HBase
otie99的博客
02-21 1863
经过一番折腾，终于使用spark下的python连接上hbase数据库，以下是汇集了网上搜索到的资料整理的结果：配置环境： 操作系统：CentOS Linux release 7.4.1708(Core)JAVA: 1.8.0_151Hadoop: 3.0.0Spark: 2.2.1Python: 3.6.4HBase: 1.4.1 配置步骤： 1.   进入spark安装目录：cd $SPARK...
PySpark 连接 HBase
我的博客
01-29 1986
曾经我一直在想Spark怎么连接HBase, Spark连接Hive很容易，但是我就是喜欢Spark连接HBase,Hive跑mapreduce执行sql本身执行很慢，所以我一直不太愿意用Hive,我一直追求者性能的优越,  尽管我不清楚Hive建立Hbase外表性能如何。 Spark 想要连接 HBase(环境已OK), 1.  Spark配置 hbase jar包: mkdir ...
pyspark连接hbase的三种方式
sunseaxhj的博客
06-08 3588
第一种方式 通过thrift接口，这种方式是最简单的，但是访问速度慢，而且thrift接口socket是由超时的 用Python操作HBase之HBase-Thrift 通过happybase增强thrift接口 安装happyhbase 安装过程失败，尝试修正方法,centos7 yum install python-devel 安装happybase也失败了。看了只有使用原生的thrift接口...
pyspark连接hbase学习
deer_sheep的博客
09-25 3046
1、读取数据 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark import SparkContext,SparkConf spark=SparkSession.builder.appName("abv").getOrCreate() #创建spark对象 print('spark对象已创建') host = 'learn' table = ...
python中，用pyspark读取Hbase数据，并转换为dataframe格式
木东的博客
03-26 2023
需要完成的关键三个点分别是，设置好连接spark的配置，通过spark从hbase中将数据读进来为rdd格式，然后将rdd格式的数据转换成dataframe的格式。 1、首先需要设置pyspark连接spark的配置，spark连接有sparkcontext和sparksession这两种方式，同时这两种方式之间可以互相转换，连接代码如下： （1）通过SparkConf和SparkContex...
Pyspark实战（五）pyspark+happybase操作hbase
luoye4321的专栏
07-01 1156
Hbase环境参考上一章节 安装happybase Pip install happybase 创建test.py，代码如下： from pyspark.sql import SparkSession import happybase def hpbase(): spark = SparkSession.builder.appName('SparkHBaseRDD').mast...
pyspark 与hbase的读写
maketubu7的博客
12-31 1570
在读取hbase的时候，由于hbase存储的是16进制的字节码，我这里用了各种方法，都无法在转换为df的时候，将其转换为中文，看了很多方法，各种decode, encode都没有找到合适的方法，如果有哪位同学，在看到这篇文章并解决了这个问题，麻烦告知我一声，谢谢 读取hbase 需将hbase下lib的几个常用包，软连接到spark的jars目录下 出现无法读取hive.sql的问题，将hi...
pyspark 读写 hbase （指定列）
lmb09122508的博客
11-27 3401
spark使用newAPIHadoopRDD和saveAsNewAPIHadoopDataset来存取hbase的数据，直接上代码： 1. spark读取hbase: readkeyConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.ImmutableBytesWritableToStringConverter" readvalueConv ...
python访问hbase
05-18
要在Python中访问HBase，您需要使用HBase的Python客户端库。有两个主要的Python客户端库可供选择： 1. happybase：这是最流行的Python客户端库之一，它提供了一个简单的接口来连接和操作HBase。您可以使用pip命令来安装它： ``` pip install happybase ``` 以下是一个使用happybase库连接到HBase并读取数据的示例代码： ```python import happybase # connect to HBase connection = happybase.Connection('localhost', port=9090) # select a table table = connection.table('my_table') # read data from the table for key, data in table.scan(): print(key, data) ``` 2. hbasespark：这是一个专门为Apache Spark设计的Python客户端库，它允许您在Spark中使用HBase。您可以使用pip命令来安装它： ``` pip install hbasespark ``` 以下是一个使用hbasespark库连接到HBase并读取数据的示例代码： ```python from pyspark import SparkContext, SparkConf from hbasespark import HBaseContext # create a Spark context conf = SparkConf().setAppName("MyApp") sc = SparkContext(conf=conf) # create an HBaseContext hbase_host = "localhost" hbase_port = "9090" hbase_table = "my_table" hbase_context = HBaseContext(sc, {"hbase.zookeeper.quorum": hbase_host, "hbase.zookeeper.property.clientPort": hbase_port}) # read data from the table def read_data(row): table = hbase_context.table(hbase_table) data = table.get(row) return (row, data) rows = ["row1", "row2", "row3"] data = sc.parallelize(rows).map(read_data).collect() print(data) ``` 请根据您的需求选择适合您的库。
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