Apache Spark - Apache HBase 连接器项目推荐

Apache Spark - Apache HBase 连接器项目推荐

shc hortonworks-spark/shc: Apache Spark SQL on Hadoop Compatible File System (SHC) 是一个开源项目，它允许Apache Spark无缝访问Hadoop生态中的列式存储文件格式（如Parquet、ORC等），特别是将Spark SQL与HBase结合，实现高效的查询分析。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/shc/shc

项目基础介绍和主要编程语言

Apache Spark - Apache HBase 连接器（简称 SHC）是一个开源项目，旨在支持 Spark 访问 HBase 表作为外部数据源或数据接收器。该项目的主要编程语言是 Scala，同时也涉及 Java 和 Python 等语言，因为 Spark 和 HBase 本身支持多种编程语言。

项目核心功能

SHC 的核心功能包括：

1. 数据访问与操作：支持通过 Spark SQL 在 DataFrame 和 DataSet 级别上操作 HBase 表。
2. 数据局部性：通过识别 HBase 区域服务器的位置，将执行器与区域服务器共同定位，从而实现数据局部性。
3. 谓词下推：使用现有的标准 HBase 过滤器，不依赖于协处理器。
4. 分区修剪：通过从谓词中提取行键，将扫描/批量获取拆分为多个非重叠区域，只有包含请求数据的区域服务器才会执行扫描/批量获取。
5. 扫描和批量获取：通过 WHERE 子句暴露给用户，支持扫描和批量获取操作。
6. 可写数据源：支持从/向 HBase 读取/写入数据。

项目最近更新的功能

SHC 最近的更新功能包括：

1. 数据类型支持：增加了对更多数据类型的支持，包括 Avro、Phoenix 和 PrimitiveType 等。
2. 用户定义的序列化器/反序列化器：允许用户定义自己的序列化器和反序列化器，以处理特定的数据类型。
3. 复杂查询支持：增强了复杂查询的支持，包括过滤和选择操作。
4. SQL 支持：进一步优化了 SQL 查询的支持，使用户能够更方便地进行数据分析。
5. 性能优化：通过优化数据局部性和分区修剪，提升了整体性能。

通过这些更新，SHC 项目在功能和性能上都有了显著的提升，为用户提供了更强大的工具来处理大规模数据。

shc hortonworks-spark/shc: Apache Spark SQL on Hadoop Compatible File System (SHC) 是一个开源项目，它允许Apache Spark无缝访问Hadoop生态中的列式存储文件格式（如Parquet、ORC等），特别是将Spark SQL与HBase结合，实现高效的查询分析。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/shc/shc