使用Spark通过Bulkload的方式导数据到Hbase

最新推荐文章于 2024-08-14 18:12:00 发布
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spark通过 BulkLoad 方式 海量数据 写入hbase
yy的博客
01-15 558
spark hbase bulkLoad
【Spark 实战系列】Spark 使用 BulkLoad 同步数据到 hbase 排序优化
JasonLee实时计算
11-20 1487
最近群里有同学问我 spark 用 bulk 写入 hbase 的时候报错，因为 rowkey 排序的问题，今天带大家分析一下这个问题，先看下面的 demo。
使用spark进行hbase的bulkload
抛物线的博客
07-22 1272
Datax从 其他数据源迁移数据到 HBase 实际上是走的 HBase 原生 api 接口，在少量数据的情况下没有问题，但当我们需要从 Hive 里，或者其他异构存储里批量导入几亿，几十亿的数据，那么用 DataX 这里就显得不那么适合，因为走原生接口为了避免影响生产集群的稳定性一定要做好限流，那么海量数据的迁移就很很慢，同时数据的持续写入会因为 flush，compaction 等机制占用较多的系统资源。在过去的几年里，HBase 有了长足的发展，它在越来越多的公司里扮演者越来越重要的角色。
spark bulkload 到 hbase
qq_29376831的博客
03-04 313
在使用Spark时经常需要把数据落入HBase中，如果使用普通的Java API，写入会速度很慢。Spark提供了Bulk写入方式的接口。那么Bulk写入与普通写入相比有什么优势呢？ BulkLoad不会写WAL，也不会产生flush以及split。 如果我们大量调用PUT接口插入数据，可能会导致大量的GC操作。除了影响性能之外，严重时甚至可能会对HBase节点的稳定性造成影响。但是采用Bulk就不会有这个顾虑。 过程中没有大量的接口调用消耗性能 ...
spark将数据加载到hbase--bulkload方式
Nickkun的博客
11-22 2192
通过bulkload方式加载数据优点：与put方式相比 1.导入过程不占用Region资源 2.能快速导入海量的数据 3.节省内存 应该是业界将数据载入hbase常用方式之一，因此有必要学习掌握 实现步骤 步骤一 读取数据生成rdd 读入数据是面向行的表，一行有多个字段，需要转换成面向列的数据，构造keyValue对象，一定要注意key们要排序，比如user:age列要在user:gender列之前 需要设计行键保证行键唯一和避免数据都涌入一个region，如我的是按时间设计的，好几个月的数据，因此将数据
Spark写入数据到Hbase（hdfs bulkload方式）
多头注意力探索Now
05-04 1750
hbase同步数据到hdfs程序设计思路基于spark数据处理引擎
Spark使用Bulk Load将大量数据导入HBase以及遇到一些问题及解决方案
haibucuoba的博客
05-28 1668
1、涉及jar包依赖 <properties> <spark.version>2.3.2</spark.version> <java.version>1.8</java.version> <scala.version>2.11.8</scala.version> <scala.major.version>2.11</scala.major.
Hbase之Spark通过BlukLoad的方式批量加载数据到HBase中
数据与算法架构提升之路专栏
04-11 684
Hbase之Spark通过BlukLoad的方式批量加载数据到HBase中
spark（三）从hbase取数据
weixin_34405925的博客
09-28 265
前言 通过spark获取hbase数据的过程中，遇到了InputFormat。文章主要围绕InputFormat介绍。会牵扯到spark，mapreduce，hbase相关内容 InputFormat InputFormat是mapreduce提供的数据源格式接口，也就是说，通过该接口可以支持读取各种各样的数据源（文件系统，数据库等），从而进行mapreduce计算。 在有这个概念的...
spark-hbase-BulkLoad
最新发布
celltobig的专栏
08-14 893
方法2: BulkLoad 的方式导入，spark 读取 hive 表，写入hbase 需要的 HFile 类型的 文件，写在 hdfs 上面，再使用BulkLoad ，把数据加载移动到hbase表中。缺点: 数据量较大会建成hbase regionserver 压力大，可能会导致regionserver not online ，宕机，造成服务不可用的状态，数据量小没事。方法1：先建 hbase表，再建hbase的外表hive表，做好字段映射，起一个MR 任务写入 hive外表，
spark读取hbase数据，并使用spark sql保存到mysql
03-22
使用spark读取hbase中的数据，并插入到mysql中
Spark 批量写数据入HBase
mach_learn的专栏
06-02 3762
介绍   工作中常常会遇到这种情形，需要将hdfs中的大批量数据导入HBase。本文使用Spark+HBase的方式将RDD中的数据导入HBase中。没有使用官网提供的newAPIHadoopRDD接口的方式。使用本文的方式将数据导入HBase, 7000W条数据，花费时间大概20分钟左右，本文Spark可用核数量为20。
Spark Bulkload(Java)
活的洒脱怪我咯的专栏
10-25 4024
1、使用Spark通过Bulkload的方式导数据到Hbase 在未用Bulkload写Hbase时，使用RDD进行封装为Tuple2的KVRDD，然后通过saveAsNewAPIHadoopDataset写Hbase，非常慢，400G的数据大概写了2H+还没写完，后面没有办法就考虑使用Bulkload来导入数据。 在测试之前网上很多资料都是Scala版本的，并且实现都是单个列来操作，实际
在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入Hbase
u012957549的博客
01-18 3846
上一篇简单介绍了一下 BulkLoad 导入数据到Hbase 本篇我们通过一个例子 看下spark使用BulkLoad怎么将数据导入到 Hbase 使用org.apache.hadoop.hbase.client.Put来写数据 使用 org.apache.hadoop.hbase.client.Put 将数据一条一条写入Hbase中，但是和Bulk加载相比效率低下，仅仅作为对比。 import...
Spark doBulkLoad数据进入hbase
qq_25954159的博客
10-18 3800
踩了很多坑，终于把数据做成HFile文件。 package com.hun.scala import java.text.SimpleDateFormat import java.util.Date import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils import org.apache.hadoop.fs.Path impor
spark将数据写入hbase以及从hbase读取数据
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古月慕南的代码世界
10-15 6万+
本文将介绍 1、spark如何利用saveAsHadoopDataset和saveAsNewAPIHadoopDataset将RDD写入hbase 2、spark从hbase中读取数据并转化为RDD 操作方式为在eclipse本地运行spark连接到远程的hbase。 java版本：1.7.0 scala版本：2.10.4 zookeeper版本：3.4.5（禁用了hbase自带zoo
Spark、BulkLoad Hbase、单列、多列
weixin_30698297的博客
09-18 510
背景 之前的博客：Spark：DataFrame写HFile （Hbase）一个列族、一个列扩展一个列族、多个列 用spark 1.6.0 和 hbase 1.2.0 版本实现过spark BulkLoad Hbase的功能,并且扩展了其只能操作单列的不便性。 现在要用spark 2.3.2 和 hbase 2.0.2 来实现相应的功能； 本以为会很简单，两个框架经过大版本的升级，API...
Spark bulkload一些问题
南风知我意
06-02 994
spark bulkload 数据到hbase 遇到这样的问题，为了更好的平移至hbase数据库 spark写入的并行度和 hbase的region个数保持了一致 这样也存在一个问题 如果hbase的region个数不够 并行度就小了 假如数据量大的情况下 并行度又比较小 容易造成oom 你有遇到这种情况的解决方法吗？ ......
spark bulkload数据到hbase
liuwei063608的专栏
10-19 1258
spark bulkload数据到hbase 1. 查询数据放到dataframe 查询数据放到dataframe val imDate = sql(imSQL) 2. 放入指定格式的RDD并排序 放入指定格式的RDD并排序 val res = basicData.rdd .flatMap { row =&gt; { val kvs = ...
Spark通过BulkLoad高效将Hive表迁移到HBase
本文主要关注如何通过Spark的BulkLoad功能实现Hive表到HBase的高效批量导入。Spark版本为1.6.0-cdh5.7.0，而所依赖的Hadoop、Hive和HBase版本分别为2.6.0-cdh5.7.0、1.1.0-cdh5.7.0和1.2.0-cdh5.7.0，这些都是Apache...
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