整合Spark与Phoenix的主要目标是将Phoenix作为存储层,Spark作为计算层。这样,我们就可以利用Phoenix的快速查询能力和Spark的强大计算能力,实现高效的数据处理。 首先,我们需要在Spark中配置Phoenix的相关类。这可以通过将Phoenix的客户端JAR包添加到Spark的classpath中来实现。这样,Spark就可以识别并操作Phoenix的表了。 二、...
要想在spark中操作phoenix,就必须让spark可以找到phoenix的相关类,所以我们把client放到spark_classpath中 export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/home/hadoop/phoenix/phoenix-spark-4.4.0-HBase-0.98-tests.jar export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/home/hadoop/phoenix/phoenix-4.4.0-HBase-0.98-client....
importorg.apache.spark.sql.functions._valtransformedDf:DataFrame=df.withColumn("age",col("age").cast("int"))// 使用 col() 函数选取列并进行类型转换 1. 2. 3. 4. 5. 批量写入 现在,我们可以把处理后的数据写入到 Phoenix 中。使用DataFrame的write方法: transformedDf.write.format("phoenix").opti...
启动HBase和Phoenix服务。通常,你需要启动HBase Master和RegionServer,以及Phoenix Server。 3. 配置Spark连接到HBase 在Spark应用程序中,你需要配置Spark连接到HBase。你可以使用spark-hbase-connector库来实现这一点。 首先,添加依赖到你的Spark项目中(如果你使用的是sbt,可以在build.sbt中添加): libraryDependencies+...
1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。
Phoenix Phoenix是HBase的开源SQL皮肤。可以使用标准JDBC API代替HBase客户端API来创建表,插入数据和查询HBase数据。 1.特点 1) 容易集成:如Spark,Hive,Pig,Flume和Map Reduce。 2) 性能好:直接使用HBase API以及协处理器和自定义过滤器,可以为小型查询提供毫秒级的性能,或者为数千万行提供数秒的性能。
先说需求:实现在一个流计算中根据不同的数据write到HBase的不同表中或是对同一表做Insert全部字段或Update部分字段,这一过程是无法用phoenix-spark(http://phoenix.apache.org/phoenix_spark.html)实现的,只能用通用的JDBC操作处理。 硕大大的驱动包 phoenix-4.13.1-HBase-1.3-client.jar 不包含其依赖就有近100...
下载样例代码jar包“spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar”以及依赖jar包到本地目录。 wgethttps://spark-home.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/spark_example/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jarwgethttp://hbase-opt.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ali-phoenix-5.2.0-HBase-2.x.tar.gz ...
更新Phoenix支持。Spark不支持。 支持业务在线业务。离线业务或者准在线业务。 简单查询、高并发、低延迟、 在线业务选择Phoenix。 复杂计算、低并发、高延迟、离线业务、准在线业务选择Spark。 案例 通过以下案例我们可以看出,spark主要做流ETL及数据的二次加工,在线的查询通过Phoenix完成。
com/apache/phoenix/blob/master/phoenix-spark/src/it/scala/org/apache/phoenix/spark/phoenixsparkit....