Java实现Spark将DataFrame写入到HBase

最新推荐文章于 2024-04-09 16:35:56 发布
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#Spark #HBase #Java #DataFrame #MySQL

本文介绍了如何利用Java编程，在Apache Spark环境中将DataFrame数据有效地写入到HBase数据库。内容涵盖所需的依赖库，具体的功能实现代码，并展示了操作结果。期待读者提供优化建议。

需要的包：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import java.util.HashMap
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Spark DataFrame写入HBase的常用方式
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spark 存入hbase_Spark 使用Java 写入 HBase
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实例代码：package com.bigdata.spark.hbase;import java.io.IOException;import java.util.List;import java.util.regex.Pattern;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseCon...
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spark运算结果写入hbase及优化
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spark 数据写入到 hbase
potter
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1）spark把数据写入到hbase需要用到：PairRddFunctions的saveAsHadoopDataset方法，这里用到了 implicit conversion，需要我们引入 import org.apache.spark.SparkContext._ 2）spark写入hbase，实质是借用了org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInpu...
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1 概述 在大数据的应用场景中，hbase常用在实时读写。 写入 HBase 的方法大致有以下几种： ​ 1）Java 调用 HBase 原生 API，HTable.add(List(Put))。 ​ 2）使用 TableOutputFormat 作为输出。 ​ 3）Bulk Load，先将数据按照 HBase 的内部数据格式生成持久化的 HFile 文件，然后复制到合适的位置并通知 RegionServer ，即完成海量数据的入库。其中生成 Hfile 这一步可以选择 MapReduce
hbase+dataframe+java,spark踩坑——dataframe写入hbase连接异常
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Kafka集成Spark Streaming并写入数据到HBase
01-17
使用方法： 请使用eclipse的maven导入方式导入，代码在http://blog.youkuaiyun.com/q79969786/article/details/42793487有介绍
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05-17
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hbase+dataframe+java_Java实现Spark将DataFrame写入到HBase
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需要的包：import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;impo...
Pyspark以DataFrame格式读写Hbase
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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...
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Spark DataFrame 写入 HBase 的常用方式Spark 是目前最流行的分布式计算框架, 而 HBase 则是在 HDFS 之上的列式分布式存储引擎, 基于 Spark 做离线或者实时计算, 数据结果保存在 HBase 中是目前很流行的做法例如用户画像单品画像推荐系统等都可以用 HBase 作为存储媒介, 供客户端使用因此 Spark 如何向 HBase 中写数据就成为很重要的一个环...
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spark 写 hbase
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前戏: 1.spark操作结构化数据利用hbase进行去重 2.大致思路:将数据处理成结构化数据–>spark调用hadoop api 将数据以hfile形式存入hdfs—>以bulkload方式将数据批量导入hbase 以下以cdh5.16.2生产环境为例: hadoop版本:2.6.0 hbase版本:1.6.0 spark2版本:2.4.0 zk版本:3.4.5 1.所需依赖: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project
用spark将hive写入hbase
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Apache Spark 可以通过Hive支持将数据从Hive表导出到HBase。以下是使用Spark SQL进行此操作的基本步骤： 1. **设置环境**： - 首先，确保已经安装了Apache Spark、Hadoop和Hive，并配置好它们之间的依赖。 - 安装Spark对Hive的支持，这通常包括`spark-hive`或`spark-yarn-with-hive`。 2. **创建SparkSession**： 使用Spark的SQL API（SparkSession）连接到Hive metastore，这是存储元数据的地方： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Spark to HBase") \ .config("spark.jars", "path/to/hive-jdbc.jar") \ .getOrCreate() ``` 这里的`"path/to/hive-jdbc.jar"`需要替换为你实际的Hive JDBC驱动位置。 3. **读取Hive表**： 然后，你可以像查询Hive一样从Hive表中加载数据： ```python table_name = "your_hive_table" df_from_hive = spark.read.format("org.apache.hive.hcatalog.spark.sql.HiveContext").load(table_name) ``` 4. **写入HBase**： 将DataFrame转换为HBase的行键值对格式，并写入HBase表： ```python from pyhs2 import hs2 # 创建HBase连接 connection = hs2.Connection(host="hbase_host", port=port, user="hbase_user", password="password") # 将DataFrame转换为HBase列族格式并写入 hbase_table = "your_hbase_table" row_key_column = "row_key_column" batch_writer = connection.create_batch.Writer(hbase_table, row_key_column) for data in df_from_hive.rdd.map(lambda x: (x[row_key_column], dict(x.asDict()))): batch_writer.add(data) batch_writer.close() connection.close() ``` 这里假设你已经有了一个合适的HBase表结构并且知道如何匹配DataFrame的列和HBase的列族。
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