Spark程序使用groupByKey后数据存入HBase出现重复的现象

数据导入HBase最常用的三种方式及实践分析         摘要:要使用Hadoop,需要将现有的各种类型的数据库或数据文件中的数据导入HBase.一般而言,有三种常见方式:使用HBase的API中的Put方法,使用HBase 的bulk load工具和使用定制的MapReduce Job方式.本文均有详细描述. [编者按]要使用Hadoop,数据合并至关重要,HBase应用甚广.一般而言,需要 针对不同情景模式将现有的各种类型的数据库或数据文件中的数据转入至HBase 中.常见方式为:使用H

介绍 ??工作中常常会遇到这种情形,需要将hdfs中的大批量数据导入HBase.本文使用Spark+HBase的方式将RDD中的数据导入HBase中.没有使用官网提供的newAPIHadoopRDD接口的方式.使用本文的方式将数据导入HBase, 7000W条数据,花费时间大概20分钟左右,本文Spark可用核数量为20. 本文使用spark版本为1.3.0,hbase版本为0.98.1 hbase表结构为:表名table,列族Family,列为qualifier. 代码如下: val read

Scala开发Spark很多,为什么还要用Java开发原因:1.一般Spark作为数据处理引擎,一般会跟IT其它系统配合,现在业界里面处于霸主地位的是Java,有利于团队的组建,易于移交:2.Scala学习角度讲,比Java难.找Scala的高手比Java难,项目的维护和二次开发比较困难:3.很多人员有Java的基础,确保对Scala不是很熟悉的人可以编写课程中的案例预测:2016年Spark取代Map Reduce,拯救HadoopHadoop+Spark = A winning combat

如何把云计算大数据处理速度提高100倍以上?Spark给出了答案. Spark是可以革命Hadoop的目前唯一替代者,能够做Hadoop做的一切事情,同时速度比Hadoop快了100倍以上,下图来自Spark的官方网站: Logistic regression in Hadoop and Spark 可以看出在Spark特别擅长的领域其速度比Hadoop快120倍以上! Spark是基于内存,是云计算领域的继Hadoop之后的下一代的最热门的通用的并行计算框架开源项目,尤其出色的支持Intera

IDEA Eclipse 下载scala 下载地址 scala.msi scala环境变量配置 (1)设置SCALA-HOME变量:如图,单击新建,在变量名一栏输入: SCALA-HOME 变量值一栏输入: D:\Program Files\scala 也就是scala的安装目录,根据个人情况有所不同,如果安装在E盘,将"D"改成"E"即可. (2)设置path变量:找到系统变量下的"path"如图,单击编辑.在"变量值"一栏

背景: 续上篇,继续介绍如何将多幅JPG图像数据存入DCM文件.即将有损压缩数据直接写入DCM文件,存储为Multi-frame形式. 多幅JPG图像数据存入DCM文件: 为了避免引起歧义,这里着重说明一下.本博文的描述的场景是:假设我们手中有多张JPG文件,想把JPG文件写入DCM文件,即单个DCM文件包含多幅图像信息的Multi-Frame形式.该问题之前与CSDN博友y317215133y也讨论过,当时我在OFFIS论坛中找到了一个帖子直接给了y317215133y答复.今天重新梳理了一下

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集

IDEA越使用效果越好,快捷键方便,阅读源码方便 一般阅读Spark或者Scala的源码都采用IDEA使用 下载IDEA最新版本的社区版本即可, 安装的时候必须安装Scala,这个过程是IDEA自动化的插件管理,所以点击后会自动下载(跳过在setting plugins里面也可以安装) 本地JAVA8和Scala2.10.4软件套件的安装和Eclipse不同 打开 打开之后点击File->Project Structure来设置工程的Libraries 核心是添加Spark的jar依赖 代码拷贝

当大片连续区域进行数据存储并且存储区域中数据重复性高的状况下,数据适合进行压缩.数组或者对象序列化后的数据块可以考虑压缩.所以序列化后的数据可以压缩,使数据紧缩,减少空间开销. 1. Spark对压缩方式的选择 压缩采用了两种算法:Snappy和LZF,底层分别采用了两个第三方库实现,同时可以自定义其他压缩库对Spark进行扩展.Snappy提供了更高的压缩速度,LZF提供了更高的压缩比,用户可以根据具体需求选择压缩方式.压缩格式及解编码器如下.·LZF:org.apache.spark.io.