spark读取hbase数据原理，spark读取hbase数据慢

集群a上的spark能连接集群b上面的hbase吗

1、分别消耗A集群的出口流量，C集群的出入流量，B集群的入口流量。由于pipeline的写入模式，流量还会在B集群内部再放大。

2、Spark Streaming 是Apache Spark 中最有趣的组件之一。你用Spark Streaming可以创建数据管道来用批量加载数据一样的API处理流式数据。此外，Spark Steaming的“micro-batching”方式提供相当好的弹性来应对一些原因造成的任务失败。

3、首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

4、spark 0 hive 0.0 hbase 0.0 常规操作 hbase数据同步到hive是通过再hive端建立hbase的映射表。但是由于集群组件问题，建立的映射表不能进行 insert into A select * from hbase映射表 操作。

5、Spark 有自己的 Kafka connector 用于从Kafka读出读入数据。Spark 到 Hbase 很多人就用一个foreach operator来写数据。

6、搭建spark伪分散式需要先搭建hadoop吗 搭建Spark伪分散式不需要Hadoop，因为可以直接从本地读档案。 完全分散式环境需要搭建Hadoop，主要是因为，需要使用HDFS来做分散式储存。Spark和Hadoop是完全两种丛集。

相关问答

Q1: 如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

1、首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

2、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

3、Spark通过提供丰富的Scala， Java，Python API及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合 Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持Spark on YARN。

Q2: hadoop和spark的区别

hadoop是分布式系统基础架构，是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hbase负责列式存储，hdfs文件系统等等。

Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

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