Spark官网-spark改hbase(5-15-98)

HBase本文目录一览：

• 1、hadoop和spark怎么转移数据
• 2、如何使用scala+spark读写hbase
• 3、SparkSQL同步Hbase数据到Hive表
• 4、spark程序写入hbase的时候怎么写的
• 5、两台服务器手动部署大数据平台

hadoop和spark怎么转移数据

1、Spark由Scala写成，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点。

2、直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统（HDFS）或另外某种解决方案。

3、存储方式不同：在计算过程中hadoop需要不断的在硬盘中写入读取数据 ，而spark直接将数据加载到内存中，在内存中运算。

如何使用scala+spark读写hbase

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

2、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。

3、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。

4、【大数据学习】内容如下：Scala：Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计，大数据开发需掌握Scala编程基础知识。

5、那如果大数据中心的数据流到外部，也是用kafka（如Spark计算的数据要交给HBASE或MySql，期间我们都会用kafka），很多的大数据组件都是用的Scala编写的，所以，如果你想成为一个较高级的大数据开发高手，你一定要掌握Scala。

SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

1、很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前，采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单，就像用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储数据一样，也可以通过Hive，HBase，Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。

2、Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

3、key=value 来设定。对于 SQLContext，唯一可用的方言是 “sql”，它是 Spark SQL 提供的一个简单的 SQL 解析器。在 HiveContext 中，虽然也支持”sql”，但默认的方言是 “hiveql”，这是因为 HiveQL 解析器更完整。

4、Iceberg官网定义：Iceberg是一个通用的表格式（数据组织格式），提供高性能的读写和元数据管理功能。 Iceberg 的 ACID 能力可以简化整个流水线的设计，传统 Hive/Spark 在修正数据时需要将数据读取出来，修改后再写入，有极大的修正成本。

spark程序写入hbase的时候怎么写的

1、通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

2、对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。

3、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。

4、由于通过zk、hbase：meta查找region信息比较耗时，所以客户端会缓存表的region信息。在请求region失效时，会重新加载表的region信息。regionserver写入WAL文件 在将操作写入metastore之前，会将操作先写入到WAL文件中。

5、elasticsearch-spark 提供了saveToEs api以支持快速导入数据。但es集群线程池有限，在大量写入数据的同时，对cpu的压力非常大，影响线上es的查询服务。

两台服务器手动部署大数据平台

1、在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。

2、rsync可以增量的传输新增加的文件，也可以更新两台主机不同内容的文件（只传输差异部分）。具体的操作方式是这样，先确定好转移网站的时间，先在前一天，执行一次rsync，将数据全部传输至新服务器，这期间是不需要关闭网站的。

3、这也可能导致资源利用不均衡，长时间在一台服务器上运行一个大作业，而其他服务器就会等待。 不要忘了查看一个任务的作业总数。在必要时调整这个参数。 最好实时监控数据块的传输。

4、你可以在自己熟悉的开发环境之内创建、构建并部署大数据服务。 建模：Apache Hadoop或Hadoop发行版本为Hadoop集群提供了基础设施。然而，你仍然要写一大堆很复杂的代码来构建自己的MapReduce程序。

5、这种部署方式都需要一个前端代理服务器，前端代理有很多是用squid或者nginx做的，超有钱的会用netscaler。

6、可以的，两台服务器同样的部署方法，域名就行一下智能解析 到两台服务器的IP上。