HBase之Spark操作
Spark系列：Python版Spark编程指南
Spark系列：Python版Spark编程指南⽬录⼀、介绍⼆、连接Spark三、创建RDD四、RDD常⽤的转换 Transformation五、RDD 常⽤的执⾏动作 Action⼆、连接SparkSpark1.3.0只⽀持Python2.6或更⾼的版本（但不⽀持Python3）。
它使⽤了标准的CPython解释器，所以诸如NumPy⼀类的C库也是可以使⽤的。
通过Spark⽬录下的bin/spark-submit脚本你可以在Python中运⾏Spark应⽤。
这个脚本会载⼊Spark的Java/Scala库然后让你将应⽤提交到集群中。
你可以执⾏bin/pyspark来打开Python的交互命令⾏。
如果你希望访问HDFS上的数据，你需要为你使⽤的HDFS版本建⽴⼀个PySpark连接。
常见的HDFS版本标签都已经列在了这个第三⽅发⾏版页⾯。
最后，你需要将⼀些Spark的类import到你的程序中。
加⼊如下这⾏：from pyspark import SparkContext, SparkConf在⼀个Spark程序中要做的第⼀件事就是创建⼀个SparkContext对象来告诉Spark如何连接⼀个集群。
为了创建SparkContext，你⾸先需要创建⼀个SparkConf对象，这个对象会包含你的应⽤的⼀些相关信息。
conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)sc = SparkContext(conf=conf)appName参数是在集群UI上显⽰的你的应⽤的名称。
master是⼀个Spark、Mesos或YARN集群的URL,如果你在本地运⾏那么这个参数应该是特殊的”local”字符串。
在实际使⽤中，当你在集群中运⾏你的程序，你⼀般不会把master参数写死在代码中，⽽是通过⽤spark-submit运⾏程序来获得这个参数。
但是，在本地测试以及单元测试时，你仍需要⾃⾏传⼊”local”来运⾏Spark程序。
spark submit 参数
spark submit 参数
spark submit参数是用于配置Apache Spark程序的命令行选项，该命令用于提交应
用程序到Spark集群，也可在本地模式下运行。
spark submit参数可分为常用参数和调优参数，两者的作用都是让应用程序运行的更加顺利。
1. 常用参数：
（1）--class/-C参数：用来指定应用程序要执行的主类入口，也就是Spark应用程
序开始运行的地方，该参数是必须指定的。
（2）--master/-M参数：用来指定master节点地址，但也可以在环境变量中设置，
如果未在命令中指定，会从环境变量中读取。
（3）--deploy-mode/-d参数：指定程序的部署模式，生产环境之中用cluster模式，本地环境运行的话用client模式。
（4）--executor-memory/-em参数：指定每个executor的内存，一般来说至少20g
以上。
（5）--conf/-co参数：指定额外的配置参数，用于覆盖Spark缺省配置，增强应用
程序的可配置性。
（6）--name/-n参数：指定应用程序的名称，可通过这个名称来在spark web UI上
查看应用程序的执行进程。
2. 调优参数：
总之，spark submit参数可以帮助我们快速高效地完成应用程序，保证程序运行的顺利。
在使用spark submit参数时，除了要了解参数的含义外，还应该遵守它们之间的兼
容性和互斥性，这样才能更好地提高程序性能。
SparkStreaming实时数据分析与处理
SparkStreaming实时数据分析与处理Spark Streaming是基于Apache Spark的分布式实时数据处理引擎，允许用户在实时处理中使用Spark的强大算法和可扩展性。
Spark Streaming可以从多种数据源接收数据，如Kafka、Flume、Twitter和网络套接字，并可将处理后的数据发送到HDFS、Cassandra、HBase和其他数据存储或查询系统中。
本文将介绍Spark Streaming的基础知识、架构、应用场景和优势，并展示如何利用Spark Streaming进行实时数据分析与处理。
一、Spark Streaming的基础知识Spark Streaming是Spark的一部分，它利用Spark的核心计算引擎实现了实时数据处理。
Spark Streaming将数据流划分为一系列小的批处理作业，这些批处理作业在Spark引擎上运行，可以使用全面的Spark API、Streaming API和第三方库。
Spark Streaming允许与许多数据源和数据存储系统进行无缝集成，包括Kafka、Flume、Twitter、HDFS、Cassandra和HBase等。
Spark Streaming的目标是为大规模实时数据处理提供高性能、低延迟和易于开发的平台。
二、Spark Streaming的架构Spark Streaming的架构基于微批处理模型，其核心是DStream （离散流），DStream是一组连续的RDD（弹性分布式数据集），RDD是Spark计算引擎的基本抽象。
每个DStream都代表一个由连续数据组成的流，其RDD是离散的，每个RDD包含一定的数据，它们被分配给Spark集群中的不同计算节点进行并行处理。
Spark Streaming中的每个批处理作业都由一个或多个RDD组成，这些作业可以使用全面的Spark API编写。
Spark Streaming还提供了内置的窗口和滑动窗口运算功能，使用户可以对时间序列数据进行聚合、过滤、转换和操作。
Spark实践
Spark实践1.1 避免使⽤ GroupByKey 让我们看⼀下使⽤两种不同的⽅式去计算单词的个数，第⼀种⽅式使⽤reduceByKey，另外⼀种⽅式使⽤groupByKey：val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1))//reduceval wordCountsWithReduce = wordPairsRDD.reduceByKey(_ + _).collect()//groupval wordCountsWithGroup = wordPairsRDD.groupByKey().map(t => (t._1, t._2.sum)).collect() 虽然两个函数都能得出正确的结果，reduceByKey更适合使⽤在⼤数据集上。
这是因为Spark知道它可以在每个分区shuffle数据之前，聚合key值相同的数据。
借助下图可以理解在reduceByKey⾥发⽣了什么。
注意在数据对被shuffle前同⼀机器上同样key的数据是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。
然后lamdba函数在每个区上被再次调⽤来将所有值reduce成⼀个最终结果。
但是，当调⽤groupByKey时，所有的键值对(key-value pair) 都会被shuffle。
在⽹络上传输这些数据⾮常没有必要。
为了确定将数据对shuffle到哪台主机，Spark会对数据对的key调⽤⼀个分区函数。
当shuffle的数据量⼤于单台执⾏机器内存总量时，Spark会把数据保存到磁盘上。
hbase常用查询方法
hbase常用查询方法
HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，常用于存储大规模的结构化数据。
在HBase中，常用的查询方法包括使用Scan操作和Get操作。
首先，让我们来看看Scan操作。
Scan操作允许用户按照指定的条件扫描整个表或者指定的行范围，以获取符合条件的数据。
用户可以指定起始行键和结束行键，也可以设置过滤器来筛选需要的数据。
Scan操作可以用于批量读取大量数据，适用于需要对整个表或者大范围数据进行分析的场景。
其次，Get操作是针对单行数据的查询操作。
用户可以通过指定行键来获取对应行的数据。
Get操作非常适合用于需要快速获取特定行数据的场景，比如根据唯一标识获取特定的记录。
除了Scan和Get操作，HBase还支持使用过滤器来进行更精细化的数据查询。
过滤器可以基于行键、列族、列限定符等条件来过滤数据，从而实现更精确的查询需求。
此外，HBase还提供了针对时间戳的查询功能，用户可以根据
时间范围来获取历史数据或者实现数据版本控制。
总的来说，HBase常用的查询方法包括Scan操作、Get操作、
过滤器查询以及针对时间戳的查询。
这些方法可以满足不同场景下
的数据查询需求，同时也可以通过合理的设计和优化来提高查询性
能和效率。
希望这些信息能够帮助你更好地理解HBase的查询方法。
前端大数据实践利用Hadoop与Spark进行数据处理与分析的教程
前端大数据实践利用Hadoop与Spark进行数据处理与分析的教程大数据在现代信息技术中扮演着至关重要的角色，而前端开发人员可以通过利用Hadoop和Spark来进行数据处理和分析，从而更好地满足不断增长的信息需求。
本教程将指导你如何使用Hadoop和Spark进行前端大数据实践。
一、概述随着互联网的迅猛发展，前端应用程序收集到的数据量不断增加。
为了更好地处理和分析这些海量数据，使用Hadoop和Spark是一个明智的选择。
Hadoop是一个优秀的开源框架，可以分布式存储和处理大规模数据集。
而Spark则提供了快速的数据处理和分析能力，能够高效地处理前端收集到的海量数据。
二、环境搭建与配置在开始使用Hadoop和Spark之前，我们需要先搭建和配置相应的环境。
首先，确保你的机器上已经安装了Java开发环境。
然后，下载并安装Hadoop和Spark的最新版本。
根据官方文档配置相关参数，确保Hadoop和Spark可以正常运行。
接下来，创建一个适当的文件夹结构，以便存储和管理你的数据。
三、数据准备在进行数据处理和分析之前，需要准备好相应的数据集。
可以使用Web日志、用户行为数据等前端收集到的数据作为样本。
确保数据集包含足够的样本量和多样性，以便进行准确和有意义的分析。
四、数据预处理在将数据加载到Hadoop和Spark中进行处理和分析之前，需要进行数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、去除重复项、处理异常值等。
可以使用Hadoop的MapReduce来实现数据预处理的任务。
五、数据处理与分析一旦数据完成预处理，就可以使用Hadoop和Spark进行数据处理和分析了。
Hadoop的分布式文件系统（HDFS）可以存储海量数据，而Hadoop的MapReduce框架可以进行数据处理和计算。
利用Spark的强大功能，我们可以进行更复杂的数据处理和分析任务，如数据聚合、数据挖掘、机器学习等。
可以编写相应的MapReduce程序或Spark应用程序，使用它们来处理和分析前端收集到的大数据。
HBase 常用Shell命令
两个月前使用过hbase，现在最基本的命令都淡忘了，留一个备查~要注意shutdown与exit之间的不同：shutdown表示关闭hbase服务，必须重新启动hbase才可以恢复，exit只是退出hbase shell,退出之后完全可以重新进入。
hbase使用坐标来定位表中的数据，行健是第一个坐标，下一个坐标是列族。
hbase是一个在线系统，和hadoop mapreduce的紧密结合又赋予它离线访问的功能。
hbase接到命令后存下变化信息或者写入失败异常的抛出，默认情况下。
执行写入时会写到两个地方：预写式日志（write-ahead log,也称hlog）和memstore,以保证数据持久化。
memstore是内存里的写入缓冲区。
客户端在写的过程中不会与底层的hf ile直接交互，当menstore写满时，会刷新到硬盘，生成一个新的hfile.hfile是hbase使用的底层存储格式。
menstore的大小由hbase-site.xml文件里的系统级属性h base.hregion.memstore.flush.size来定义。
hbase在读操作上使用了lru缓存机制（blockcache），blockcache设计用来保存从hfile里读入内存的频繁访问的数据，避免硬盘读。
每个列族都有自己的blockcache。
b lockcache中的block是hbase从硬盘完成一次读取的数据单位。
block是建立索引的最小数据单位，也是从硬盘读取的最小数据单位。
如果主要用于随机查询，小一点的block会好一些，但是会导致索引变大，消耗更多内存，如果主要执行顺序扫描，大一点的bloc k会好一些，block变大索引项变小，因此节省内存。
LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法。
内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。
hbase运行模式
hbase运⾏模式Hbase有两种运⾏模式：standalone和distributed。
standalone模式参见Quick Start Guide。
以distributed模式设置Hbase，需要编辑Hbase conf⽬录中⽂件。
⽆论哪种模式，都需要编辑conf/hbase-evn.sh来告诉使⽤哪个java。
并且可以设置Hbase环境变量如heap size、JVM的其他选项等。
设置JAVA_HOME来指定java的安装⽬录。
Standalone Mode默认的运⾏模式。
在该模式下，Hbase不会使⽤HDFS，⽽是使⽤本地⽂件系统。
它在同⼀个虚拟机中运⾏所有Hbase daemon和本地ZooKeeper 。
ZooKeeper绑定⼀个众所周知的端⼝，所以客户端可以和Hbase通讯。
Distributed Modedistributed mode可以被进⼀步分成伪分布式(所有daemons运⾏在⼀个节点上)和完全分布式(所有daemons分布在集群上多个机器上)。
distributed modes需要⼀个HDFS实例。
Pseudo-distributed Mode⼀旦HDFS安装好了，边界conf/hbase-site.xml。
设定hbase.rootdir来指定Hbase运⾏在哪个HDFS上。
Fully-distributed Modefully-destributed mode，需要在hbase-site.xml中添加属性hbase.cluster.distributed，并设定为true，hbase.rootdir指向HDFS。
另外，fully-distributed mode需要修改conf/regionservers，它列出了你运⾏HRegionServer daemons的主机。
⼀⾏⼀个主机。
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HBase之Spark操作Scala版本操作HBaseimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark._import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfigurationimport org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptorimport org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdminimport org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormatimport org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptorimport org.apache.hadoop.hbase.util.Bytesimport org.apache.hadoop.hbase.client.Putimport org.apache.hadoop.hbase.client.HTableimport org.apache.hadoop.hbase.client.Resultimport org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritableimport org.apache.hadoop.hbase.client.Deleteobject SparkHBase1 extends Serializable {def main(args: Array[String]) {val sc = new SparkContext("spark://centos.host1:7077", "SparkHBase")val conf = HBaseConfiguration.create()conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "centos.host1")conf.set("hbase.master", "centos.host1:60000")conf.addResource("/home/hadoop/software/hbase-0.92.2/conf/hbase-site.xml")conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "user")val admin = new HBaseAdmin(conf)if (!admin.isTableAvailable("test")) {print("Table Not Exists! Create Table")val tableDesc = new HTableDescriptor("test")tableDesc.addFamily(new HColumnDescriptor("basic".getBytes()))admin.createTable(tableDesc)}//Put操作val table = new HTable(conf, "user");for (i <- 1 to 5) {var put = new Put(Bytes.toBytes("row" + i))put.add(Bytes.toBytes("basic"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("value " + i))table.put(put)}table.flushCommits()//Delete操作val delete = new Delete(Bytes.toBytes("row1"))table.delete(delete)//Scan操作val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat], classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])val count = hbaseRDD.count()println("HBase RDD Count:" + count)hbaseRDD.cache()val res = hbaseRDD.take(count.toInt)for (j <- 1 until count.toInt) {println("j: " + j)var rs = res(j - 1)._2var kvs = rs.rawfor (kv <- kvs)println("rowkey:" + new String(kv.getRow()) +" cf:" + new String(kv.getFamily()) +" column:" + new String(kv.getQualifier()) +" value:" + new String(kv.getValue()))}System.exit(0)}}Java版本操作HBaseimport java.io.ByteArrayOutputStream;import java.io.DataOutputStream;import java.util.List;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;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.client.Scan;import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat;import org.apache.hadoop.hbase.util.Base64;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import org.apache.solr.util.IOUtils;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import scala.Tuple2;public class SparkHBase {public static void main(String[] args) throws Exception {SparkConf sparkConf = new SparkConf();sparkConf.setMaster("spark://centos.host1:7077");sparkConf.setAppName("Spark HBase");JavaSparkContext context = new JavaSparkContext(sparkConf);Configuration conf = HBaseConfiguration.create();conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "centos.host1");conf.set("hbase.master", "centos.host1:60000");//Put操作HTable table = new HTable(conf, "user");Put put = new Put(Bytes.toBytes("row6"));put.add(Bytes.toBytes("basic"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("value6")); table.put(put);table.flushCommits();//Delete操作Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("row1"));table.delete(delete);table.close();//Scan操作Scan scan = new Scan();scan.setStartRow(Bytes.toBytes("0120140722"));scan.setStopRow(Bytes.toBytes("1620140728"));scan.addFamily(Bytes.toBytes("basic"));scan.addColumn(Bytes.toBytes("basic"), Bytes.toBytes("name"));String tableName = "user";conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName);ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();DataOutputStream dos = new DataOutputStream(out);scan.write(dos);String scanStr = Base64.encodeBytes(out.toByteArray());IOUtils.closeQuietly(dos);IOUtils.closeQuietly(out);//高版本可以用如下方式：//ClientProtos.Scan proto = ProtobufUtil.toScan(scan);//String scanStr = Base64.encodeBytes(proto.toByteArray());conf.set(TableInputFormat.SCAN, scanStr);JavaPairRDD<ImmutableBytesWritable, Result> hBaseRDD = context.newAPIHadoopRDD(conf, TableInputFormat.class,ImmutableBytesWritable.class, Result.class);Long count = hBaseRDD.count();System.out.println("count: " + count);List<Tuple2<ImmutableBytesWritable, Result>> tuples = hBaseRDD.take(count.intValue());for (int i = 0, len = count.intValue(); i < len; i++) {Result result = tuples.get(i)._2();KeyValue[] kvs = result.raw();for (KeyValue kv : kvs) {System.out.println("rowkey:" + new String(kv.getRow()) + " cf:"+ new String(kv.getFamily()) + " column:"+ new String(kv.getQualifier()) + " value:"+ new String(kv.getValue()));}}}}打包成jar包后执行如下命令bin/spark-submit --class org.platform.modules.hbase.SparkHBase --master spark://centos.host1:7077 /home/hadoop/temp/spark.jar注意需要将依赖的HBase jar包添加到Spark的CLASSPATH下，打开conf/spark-env.sh，添加如下内容SPARK_CLASSPATH=/home/hadoop/software/hbase-0.92.2/hbase-0.92.2.jar:/home/hadoop/software/hbase-0.92.2/lib或者也可以在执行命令的时候加一个jars参数，如下bin/spark-submit --jars $(echo /home/hadoop/software/hbase-0.96.0/lib/*.jar | tr ' ' ',') --class org.platform.modules.hbase.SparkHBase --master spark://centos.host1:7077 /home/hadoop/temp/spark.jar。