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hBAsE spArk

Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); String tableName = "testTable"; Scan scan = new Scan(); scan.setCaching(10000); scan.setCacheBlocks(false); conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName); ClientProtos.Scan ...

可以用hadoop+hbase+spark/storm进行平台构建spark用于数据析处理、hbase用于处理数据保存、hadoop用于离线析原始数据存储具体结合应用场景,选那个还是看自己的理解和基础学习能力。可以去大讲台看看

如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据 必须使用高亮参数启动Spark-shell,否则当你遍历RDD时会出现如下的Exception java.io.NotSerializableException: org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable spark-shell--conf spark.serializer=or...

必须使用高亮参数启动Spark-shell,否则当你遍历RDD时会出现如下的Exception java.io.NotSerializableException: org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable spark-shell--conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSeria...

Spark SQL就是shark ,也就是SQL on Spark。如果没记错的话,shark的开发利用了hive的API,所以支持读取HBase。而且Spark的数据类型兼容范围大于Hadoop,并且包含了Hadoop所支持的任何数据类型。

调用parallelize函数直接从集合中获取数据,并存入RDD中;Java版本如下: JavaRDD myRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(1,2,3)); Scala版本如下: val myRDD= sc.parallelize(List(1,2,3))

这个就比较负责了,可以用hadoop+hbase+spark/storm进行平台构建,spark用于数据分析和处理、hbase用于将处理后的数据保存、hadoop用于离线分析和原始数据存储,具体的还得结合应用场景

可以用hadoop+hbase+spark/storm进行平台构建spark用于数据析处理、hbase用于处理数据保存、hadoop用于离线析原始数据存储具体结合应用场景,选那个还是看自己的理解和基础学习能力。

由于spark提供的hbaseTest是scala版本,并没有提供java版。我将scala版本改为java版本,并根据数据做了些计算操作。 程序目的:查询出hbase满足条件的用户,统计各个等级个数。 代码如下,西面使用的hbase是0.94注释已经写详细: package com.sd...

java.io.NotSerializableException: org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable spark-shell--conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 以下代码,经过MaprDB实测通过 import org.apache.spark._ import org....

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