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E-MapReduce Spark + Hbase是什么?



Spark + Hbase



Spark 接入 Hbase


下面这个例子演示了 Spark 如何向 Hbase 写数据。需要指出的是,计算集群需要和 Hbase 集群处于一个安全组内,否则网络无法打通。在E-Mapreduce 创建集群时,请注意选择 Hbase 集群所处的安全组。

  1.     object ConnectionUtil extends Serializable {
  2.       private val conf = HBaseConfiguration.create()
  3.       conf.set(HConstants.ZOOKEEPER_QUORUM,"ecs1,ecs1,ecs3")
  4.       conf.set(HConstants.ZOOKEEPER_ZNODE_PARENT, "/hbase")
  5.       private val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
  6.       def getDefaultConn: Connection = connection
  7.     }
  8.     //创建数据流 unionStreams
  9.     unionStreams.foreachRDD(rdd => {
  10.       rdd.map(bytes => new String(bytes))
  11.         .flatMap(line => line.split(" "))
  12.         .map(word => (word, 1))
  13.         .reduceByKey(_ + _)
  14.         .mapPartitions {words => {
  15.           val conn = ConnectionUtil.getDefaultConn
  16.           val tableName = TableName.valueOf(tname)
  17.           val t = conn.getTable(tableName)
  18.           try {
  19.             words.sliding(100, 100).foreach(slice => {
  20.               val puts = slice.map(word => {
  21.                 println(s"word: $word")
  22.                 val put = new Put(Bytes.toBytes(word._1 + System.currentTimeMillis()))
  23.                 put.addColumn(COLUMN_FAMILY_BYTES, COLUMN_QUALIFIER_BYTES,
  24.                   System.currentTimeMillis(), Bytes.toBytes(word._2))
  25.                 put
  26.               }).toList
  27.               t.put(puts)
  28.             })
  29.           } finally {
  30.             t.close()
  31.           }
  32.           Iterator.empty
  33.         }}.count()
  34.     })
  35.     ssc.start()
  36.     ssc.awaitTermination()


附录


完整示例代码请看:

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nicenelly 2017-10-30 16:04:35 1243 分享
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阿里云 AI 助理回答

在您的示例中,展示了如何使用Apache Spark与HBase进行集成,以便从Spark数据流中读取数据并写入到HBase中。这里有几个关键点和建议,帮助您更好地理解和实施这个过程,尤其是在阿里云的E-MapReduce服务环境下:

  1. 配置HBase连接:

    • 您通过HBaseConfiguration.create()创建了HBase的配置对象,并设置了Zookeeper的地址(HConstants.ZOOKEEPER_QUORUM)以及ZNode路径(HConstants.ZOOKEEPER_ZNODE_PARENT)。请确保这些设置与您的HBase集群配置相匹配。
    • 注意:示例中的Zookeeper地址ecs1,ecs1,ecs3可能存在笔误,通常应为不同节点的地址,例如ecs1, ecs2, ecs3
  2. 网络配置:

    • 强调了计算集群(Spark运行环境)与HBase集群需要处于同一安全组内,这是因为在阿里云环境中,不同的安全组默认不互通,为了保证Spark任务能够访问到HBase,必须正确配置网络策略。
  3. 数据处理流程:

    • 代码中展示了典型的Spark数据处理流程,包括从数据流中读取数据、分词、统计词频,然后将结果写入HBase。
    • 使用foreachRDD操作来处理每个批次的数据,这对于实时或近实时处理非常有用。
    • mapPartitions用于在每个分区级别上获取数据库连接,执行批量插入操作,这有助于提高效率,减少连接开销。
  4. 注意事项:

    • 确保在E-MapReduce中正确配置了Spark和HBase服务,且版本兼容性良好。
    • 考虑到性能和资源管理,可以利用E-MapReduce提供的YARN来优化Spark作业的资源分配。
    • 安全性和权限问题:如果HBase集群启用了安全性(如Kerberos),则需要在Spark作业中添加相应的认证信息。
  5. 完整示例代码:

    • 您提到的“完整示例代码请看: Spark接入 Hbase”,看起来像是一个指引但未提供具体链接。在实际操作中,您可以参考阿里云官方文档或者开源社区的相关教程,确保获取最新的配置指南和最佳实践。

最后,如果您在阿里云E-MapReduce平台上部署此应用遇到任何问题,建议查阅阿里云E-MapReduce官方文档,或直接联系阿里云技术支持获取帮助。

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