HBase实操 | 使用Spark通过BulkLoad快速导入数据到HBase
HBase社区直播本期分享专家:明惠(网名:过往记忆)-阿里云数据架构师
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1.文档编写目的
在项目中有需求需要将Hive表中的数据存储在HBase中。使用Spark访问Hive表,将读表数据导入到HBase中,写入HBase有两种方式:一种是通过HBase的API接口批量的将数据写入HBase,另一种是通过BulkLoad的方式生成HF
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初学Spark
什么是Spark? Spark是一个分布式计算引擎,2009年诞生于UC伯克利的AMPLab,2010年开源并于2013年成为Apache顶级项目。 名称 地址 官方网站 https://spark.apache.org/ git地址 https://github.com/apache/spark Spark具有如下特点: 1.快速 DAG框架 Spark采用的是DAG框架,DAG是在MapReduce框架基础上演化而来。 对于一些复杂的数据处理,比如有多个Reduce Stage,MapReduce框架中一个Reduce前面必须要有一个Map(Map-Reduce-Map-Reduce...),不能多个Reduce级联处理,这样会导致处理过程中会增加很多冗余的Map阶段,即使Map不做任何数据处理(读取HDFS数据直接输出),但是这个过程耗费了很
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基于DKHadoop的智慧人社服务平台开发案例简述
大数据技术的应用与发展正在让我们的生活经历一场深刻的“变革”,而且这种变革几乎让所有人都感觉非常舒服,自然而然的就完成了这样的一个变化。最根本的原因其实是大数据技术的应用真正帮助我们解决了问题。 我想也正是基于大数据技术的超强实用性吧,它才会被上升到国家战略层面的高度得以出现在政府工作报告中。大数据技术的应用于,对于建设智慧政务平台的可谓功不可没。智慧政务云平台的建设技术以及方案,可以说是比较成熟了,当然前提是必须与大的、开发团队强的大数据公司或者机构合作(不过,一般做大数据的都是有一定实力的技术团队)。 关于政务大数据平台的建设方案以及实施的项目案例,曾经给大家分享过一些。今天想给大家分享一个基于DKhadoop开发的智慧政务服务平台的建设方案。DKhadoop是大快的原生开发的纯国产商业发行版Hadoop, 基于这个发行版hadoop开发的这个智慧政务服务平台是为了解决人社大数据的问题,从而实现“智慧人社”。而一旦实现“智慧人社”,那么它所能够带来的联动效益将得以完美发挥。 目前人社建设中普遍存在的问题主要可以归纳为以下几点: 1ã 数据采集和治理能力不足:手工数据积累量巨大...
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