之前我们学习过添加、检索和删除表中数据的操作了，不过都是基于单个实例或基于列表的操作。下边介绍一些API调用，可以批量处理跨多行的不同操作。 事实上，许多基于列表的操作，如delete(List <Delete> deletes)或者get(List <Get> gets)，都是基于batch()方法实现的。它们都是一些为了方便用户使用而保留的方法。如果你是新手，推荐使用b
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2023-09-26 15:57:52
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# 使用 PySpark 批量插入数据到 HBase
在现代大数据处理领域，PySpark 和 HBase 是两个重要的工具。PySpark 是一个强大的分布式数据处理框架，而 HBase 是一个 NoSQL 数据库，专为处理大规模数据而设计。在本文中，我们将探讨如何使用 PySpark 批量插入数据到 HBase，并通过示例代码加深理解。
## HBase 简介
HBase 是一个开源的、
以下主要介绍BulkLoad导入数据到hbase 中 HBase有多种导入数据的方法，最直接的方法就是在MapReduce作业中使用TableOutputFormat作为输出，或者使用标准的客户端API， 但是这些都不是非常有效的方法。 Bulkload利用MapReduce作业输出HBase内部数据格式的表数据， 然后将生成的StoreFiles直接导入到集群中。与使用HBase
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2023-07-14 15:44:21
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概述最近在做全量库手机号的MD5和SHA256，从130号段到199号段。差不多有140亿的数据量，其中md5是70亿，SHA256也是70亿。如何让这140亿的手机号批量写入到Hbase中去，达到效率最高不丢数据。且出现异常，可以自行修复。设计思路任务拆分将70亿是手机号，按照号段进行拆分，平均1000w个手机号为一个任务单元。开启多线程去处理每个任务单元预分区 + Rowkey设计为了让Hba
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2023-09-01 11:13:07
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抛砖引玉：hbase建表： 将提前准备好的数据上传到hdfs： hbase(main):003:0> create 'people','0'[hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -mkdir /bulkload [hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -put people.txt /bulkload[hadoop@h71 ~]$ vi people.txt
1,
目录HBase数据写入方式BulkLoad实现原理代码实现 HBase数据写入方式 HBase一般的插入过程都使用HTable对象，将数据封装在Put对象中，Put在new创建的时候需要传入rowkey，并将列族，列名，列值add进去。然后HTable调用put方法，通过RPC请求提交到Regionserver端。写入的方式可以分为以下几种：单条put批量put使用Mapreducebluck
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2023-10-30 10:28:10
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Hbase是Hadoop生态体系配置的数据库，我们可以通过HTable api中的put方法向Hbase数据库中插入数据，但是由于put效率太低，不能批量插入大量的数据，文本将详细介绍如何通过MapReduce运算框架向Hbase数据库中导入数据。开篇先介绍业务场景：将电信手机上网日志中的数据导入到Hbase数据库中，将部分数据以及相应字段描述列出：图片格式描述：先介绍一个日期格式的转换：publ
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2017-02-09 22:07:02
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# 导入导出预分区数据到HBase的流程
## 1. 确定数据格式和预分区策略
确定要导入导出的数据格式，并根据数据量和访问模式确定预分区策略。
## 2. 准备数据文件
准备包含要导入的数据的文件，格式需与HBase表中的列对应。
## 3. 编写导入数据脚本
编写一个用于批量导入数据的脚本，可以使用HBase提供的工具或自定义脚本。
```markdown
```shell
hbase
大数据量csv导入sql数据库如题，百万级数据量csv入库思路 读取csv文件转成DataTable，分批次步长1W批量入库，其中csv单元格内逗号做特殊处理防止串列实现using Dapper;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Data;
using System.Data.SqlClient;
using
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2023-11-28 11:24:50
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hdfs命令行客户端的常用操作命令0、查看hdfs中的目录信息 hadoop fs -ls /hdfs路径1、上传文件到hdfs中 hadoop fs -put /本地文件 /aaa hadoop fs -copyFromLocal /本地文件 /hdfs路径 ## copyFromLocal等价于 puthadoop fs -moveFromLocal /本地文件 /hdfs路径 ## 跟cop
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2023-12-11 19:14:51
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spark入口dataframe的一些列操作的算子，就不一一举例了，大家看下语法就会 # 导入包
from pyspark.sql import SparkSession
import findspark
findspark.init() # 据说这个包能够自动找到机器的spark路径，但实测后不好用
# 添加spark环境变量
os.environ['SPARK_HOME'] = "/Lib
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2023-09-15 15:27:43
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Hbase 批量导入原理（BulkLoad） 一、hbase的数据写入流程1、在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。 但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。 
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2023-07-19 14:28:24
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# 用 PySpark 查询 HBase 的入门指南
在大数据处理的生态系统中，Apache Spark 和 HBase 是两个重要的组件。Spark 作为一个强大的数据处理框架，提供了高效的并行计算能力，而 HBase 则可以用来存储非结构化的大数据。在这篇文章中，我们将逐步指导你如何使用 PySpark 查询 HBase。
## 整体流程
我们可以通过以下表格来总结使用 PySpark
# 用 PySpark 打开 HBase 的完整指南
在大数据环境中，Apache HBase 是一种分布式、可扩展的数据存储系统，而 PySpark 是一个能够处理大规模数据的强大框架。为了将 PySpark 和 HBase 结合在一起，使我们能够在 HBase 上执行数据读写操作，下面的文章将向你展示每一步所需的流程与实现代码。
## 流程概述
在开始之前，首先让我们简单了解一下实现的总
# 使用 PySpark 读写 HBase 的指南
在大数据处理的场景中，HBase 是一个常用的 NoSQL 数据库，而 PySpark 是大数据处理的重要工具。结合这两者，你可以高效地进行数据的读写操作。本文将为你提供一个简单的流程，教你如何使用 PySpark 读写 HBase。
## 读写 HBase 的流程
以下是基本的流程步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 PySpark 写入 HBase 的完整指南
在大数据时代，随着海量数据的生成和处理需求的增加，Apache Spark 和 HBase 的结合成为非常流行的选择。Spark 提供强大的数据处理能力，而 HBase 则是一个高性能的、可扩展的 NoSQL 数据库。本文将简要介绍如何使用 PySpark 将数据写入 HBase，并提供相关的代码示例与图示。
## 一、什么是 HBase
## 使用Pyspark查询HBASE的步骤
本文将介绍使用Pyspark查询HBASE的步骤，并提供相应的代码示例和说明。下面是整个流程的概要表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤2 | 创建SparkSession对象 |
| 步骤3 | 配置连接HBASE的参数 |
| 步骤4 | 创建表格元数据 |
| 步骤5 |
原创
2023-11-26 04:32:10
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# PySpark与HBase的结合使用
## 引言
在大数据处理的生态中，Apache Spark和Apache HBase都是极为重要的组件。Spark以其快速的内存计算能力而闻名，而HBase则是一个快速、分布式的列式存储系统，适合用于大规模数据的随机读写。将这两者结合使用，可以高效处理和存储大规模数据。这篇文章将介绍如何在PySpark中操作HBase，并提供相应的代码示例。
##
10万条数据批量导入到HBase中测试
原创
2021-07-07 16:23:44
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将手机上网日志文件批量导入到Hbase中。操作步骤： 1、将日志文件(请下载附件)上传到HDFS中，利用hadoop的操作命令上传：hadoop fs -put input / 2、创建Hbase表，通过Java操作 Java代码 package com.jiewen.hbase; import j
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2018-03-20 16:27:00
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