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使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。然后在Spark2x客户端，使用Spark-Beeline工具执行如下操作。 使用Spark-Beeline工具创建Spark表table1。 create
// 通过spark接口获取表中的数据 SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("SparkHivetoHbase"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用Spark调用Hive接口来操作hive表，然后把Hive表的数据经过分析后写到HBase表。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata
onExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py 父主题： Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序（Python） 功能介绍 用户可以使用Spark调用HBase接口来操作HBase table1表，然后把table1表的数据经过分析后写到HBase table2表中。 代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关ap
并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取ORC数据（这个特性在Hive的历史版本中已经得到支持）。矢量化读取ORC格式的数据能够获得比传统读取方式数倍的性能提升。
SparkSQL读取ORC表报错 问题现象 Hive创建ORC存储格式的表，用SparkSQL读取该表时报错： 原因分析 该问题为一个开源社区问题：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。
onExample/SparkHivetoHbase-1.0.jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py 父主题： Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序
使用Spark-Beeline工具创建Spark和HBase表table1、table2，并通过HBase插入数据。 确保JDBCServer已启动。登录Spark2x客户端节点。 使用Spark-Beeline工具创建Spark表table1。 create table table1 ( key string
（一）默认数据源 1、默认数据源Parquet 默认情况下，load()方法和save()方法只支持Parquet格式的文件，Parquet文件是以二进制方式存储数据的，因此不可以直接读取，文件中包括该文件的实际数据和Schema信息，也可以在配置文件中通过参数spark.sql
jar /opt/female/SparkHivetoHbasePythonExample/SparkHivetoHbasePythonExample.py 父主题： Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序
Spark增量读取Hudi参数规范 规则 增量查询之前必须指定当前表的查询为增量查询模式，并且查询后重写设置表的查询模式 如果增量查询完，不重新将表查询模式设置回去，将影响后续的实时查询 示例 以SQL作业为例： 配置参数 hoodie.tableName.consume.mode=INCREMENTAL
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
零、本讲学习目标一、基本数据源（一）文件流1、读取文件流概述2、读取文件流演示 零、本讲学习目标 掌握Spark Streaming基本数据源掌握Spark Streaming高级数据源 一、基本数据源 StreamingContext API中直接提供了对一些数据源的支
向 Mysql 写入数据 七. 从 Hbase 读写文件1.导入依赖2. 从 HBase 读取数据3. 向 HBase 写入数据 从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。
a Bean。 针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解： Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame，最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。
38}") 基于用户数组创建用户数据集，执行命令：val userds = spark.createDataset(userarr) 将用户数据集转成用户数据帧，执行命令：val userdf = spark.read.json(userds.rdd)（注意要将数据集转成RDD才能作为json()方法的参数）
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
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