前言在之前的大数据学习系列之七-----Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建中介绍了集群的环境搭建，但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢，因为hive默认使用的引擎是MapReduce。因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询，在成功的整合之后，我将如何整合的过程写成本篇博文。具体如下！事前准备在进行整合之前，首先确保Hive、HB
前言在搭建大数据Hadoop相关的环境时候，遇到很多了很多错误。我是个喜欢做笔记的人，这些错误基本都记载，并且将解决办法也写上了。因此写成博客，希望能够帮助那些搭建大数据环境的人解决问题。说明:遇到的问题以及相应的解决办法是对于个人当时的环境，具体因人而异。如果碰到同样的问题，本博客的方法无法解决您的问题，请先检查环境配置问题。Hadoop伪分布式相关的问题1，FATALconf.Configur
引言在之前的大数据学习系列中，搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive环境以及一些测试。其实要说的话，我开始学习大数据的时候，搭建的就是集群，并不是单机模式和伪分布式。至于为什么先写单机的搭建，是因为作为个人学习的话，单机已足以，好吧，说实话是自己的电脑不行，使用虚拟机实在太卡了。。。整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的，在搭建的时候遇到各种各样的坑，当然也收获颇多。在成功搭建大数据
引言在上一篇中大数据学习系列之五-----Hive整合HBase图文详解：http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/中使用Hive整合HBase，并且测试成功了。在之前的大数据学习系列之一-----Hadoop环境搭建(单机):http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/中成功的搭建了Hadoop
引言在上一篇大数据学习系列之四-----Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机)和之前的大数据学习系列之二-----HBase环境搭建(单机)中成功搭建了Hive和HBase的环境，并进行了相应的测试。本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合。Hive和HBase的通信意图Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的，其具体工作交由Hive的lib目录
版权声明:作者：虚无境博客园出处：http://www.cnblogs.com/xuwujingCSDN出处：http://blog.csdn.net/qazwsxpcm 个人博客出处：http://www.panchengming.com原创不易，转载请标明出处，谢谢！引言在大数据学习系列之一-----Hadoop环境搭建(单机)成功的搭建了Hadoop的环境，在大数据学习系列之二----
引言在上一篇中大数据学习系列之二-----HBase环境搭建(单机)中，成功搭建了Hadoop+HBase的环境，本文则主要讲述使用Java对HBase的一些操作。一、事前准备1.确认hadoop和hbase成功启动2.确认防火墙是否关闭3.maven所需要的依赖架包<!--hadoop相关架包--><dependency><groupId>org.apache
引言在上一篇中搭建了Hadoop的单机环境，这一篇则搭建HBase的单机环境环境准备1，服务器选择阿里云服务器:入门型(按量付费)操作系统:linuxCentOS6.8Cpu：1核内存：1G硬盘:40G2，配置选择JDK:1.8（jdk-8u144-linux-x64.tar.gz）Hadoop:2.8.2(hadoop-2.8.2.tar.gz)HBase:1.6.2(hbase-1.2.6-b
一、环境选择1，服务器选择阿里云服务器:入门型(按量付费)操作系统:linuxCentOS6.8Cpu：1核内存：1G硬盘:40Gip:39.108.77.2502，配置选择JDK:1.8（jdk-8u144-linux-x64.tar.gz）Hadoop:2.8.2(hadoop-2.8.2.tar.gz)3，下载地址官网地址:JDK：http://www.oracle.com/technetw
什么是大数据大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的定义是4Vs：Volume、Velocity、Variety、Veracity。用中文简单描述就是大、快、多、真。Volume——数据量大随着技术的发展，人们收集信息的能力越来越强，随之获
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