spark读取hbase数据-spark抽取hbase原理(5-1-57)

HBase本文目录一览：

• 1、如何使用scala+spark读写hbase
• 2、spark和hadoop的区别
• 3、Hadoop3.0将出,Spark会取代Hadoop吗
• 4、spark工作原理和介绍
• 5、比Spark快10倍的Hadoop3.0有哪些实用新特性
• 6、如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

如何使用scala+spark读写hbase

从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。

CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。

spark和hadoop的区别

1、如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。

2、spark和hadoop的区别就是原理以及数据的存储和处理等。Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束。

3、spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。

Hadoop3.0将出,Spark会取代Hadoop吗

1、同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。

2、Spark。Hadoop非常适合第一类基础分析，对于其他问题，较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop的替代品。

3、Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。

spark工作原理和介绍

Spark 6 之后默认为统一管理（UnifiedMemoryManager）方式，6 之前采用的静态管理（StaticMemoryManager）方式仍被保留，可通过配置 spark.memory.useLegacyMode=true 参数启用静态内存管理方式。

spark基本原理 构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片段（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。

使用Spark SQL时，可通过spark.sql.shuffle.partitions 指定Shuffle时Partition个数，也就是Reducer个数。该参数决定了一个Spark SQL Job中包含的所有Shuffle的Partition个数。

在上一篇文章里我们主要是分析了spark standlane内核的执行原理，本节主要是对spark在yarn上的执行原理进行分析。

比Spark快10倍的Hadoop3.0有哪些实用新特性

稳定性方面，由于代码质量问题，Spark长时间运行会经常出错，在架构方面，由于大量数据被缓存在RAM中，Java回收垃圾缓慢的情况严重，导致Spark性能不稳定，在复杂场景中SQL的性能甚至不如现有的Map/Reduce。

Storm，Twitter的项目，号称Hadoop的实时计算平台，对于一些需要real time performance的job可以拥有比MR更高的效率。

用户可以命名，物化，控制中间结果的分区等。

如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

具体解释如下：在java里创建一个sparksession对象，用于连接spark集群。使用spark读取数据，并将其转换为dataframe。将dataframe写入hudi表中就可以实现hudi与spark，与对象存储结合使用。

Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。

此外，Spark还能与Hadoop无缝衔接，Spark可以使用YARN作为它的集群管理器，可以读取HDFS、HBase等一切Hadoop的数据。Spark在最近几年发展迅速，相较于其他大数据平台或框架，Spark的代码库最为活跃。