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MAPREDUCE服务 MRS-Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路:数据规划

MAPREDUCE服务 MRS-Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路:数据规划

时间：2024-10-22 10:49:50

MAPREDUCE服务 MRS

数据规划

在开始开发应用前，需要创建Hive表，命名为person，并插入数据。同时，创建HBase table2表，用于将分析后的数据写入。

将原日志文件放置到HDFS系统中。
1. 在本地新建一个空白的log1.txt文件，并在文件内写入如下内容：
```
1,100
```
2. 在HDFS中新建一个目录/tmp/input，并将log1.txt文件上传至此目录。
  1. 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -mkdir /tmp/input（hdfs dfs命令有同样的作用），创建对应目录。
  2. 在Linux系统HDFS客户端使用命令hadoop fs -put log1.txt /tmp/input，上传数据文件。
将导入的数据放置在Hive表里。

首先，确保JD BCS erver已启动。然后使用Beeline工具，创建Hive表，并插入数据。
1. 执行如下命令，创建命名为person的Hive表。
  create table person
  
  (
  
  name STRING,
  
  account INT
  
  )
  
  ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ESCAPED BY '\\' STORED AS TEXTFILE;
2. 执行如下命令插入数据。
  load data inpath '/tmp/input/log1.txt' into table person;
创建HBase表。

确保JDB CS erver已启动，然后使用Spark-beeline工具，创建HBase表，并插入数据。
1. 执行如下命令，创建命名为table2的HBase表。
  create table table2
  
  (
  
  key string,
  
  cid string
  
  )
  
  using org.apache.spark.sql.hbase.HBaseSource
  
  options(
  
  hbaseTableName "table2",
  
  keyCols "key",
  
  colsMapping "cid=cf.cid");
2. 通过HBase插入数据，执行如下命令。
  put 'table2', '1', 'cf:cid', '1000'

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