如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据
1、从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。
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。
4、当设置为true时，Spark SQL将为基于数据统计信息的每列自动选择一个压缩算法。spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 柱状缓存的批数据大小。
5、使用spark读取数据，并将其转换为dataframe。将dataframe写入hudi表中就可以实现hudi与spark，与对象存储结合使用。
6、此外，Spark还能与Hadoop无缝衔接，Spark可以使用YARN作为它的集群管理器，可以读取HDFS、HBase等一切Hadoop的数据。Spark在最近几年发展迅速，相较于其他大数据平台或框架，Spark的代码库最为活跃。
一文详解HBase资源隔离相关的解决方案
1、hbase-site.xml 配置文件一定不要直接从 /etc/hbase/conf 中获取，这里的配置文件是给客户端用的。
2、Phoenix是构建在ApacheHBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写，提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBasescan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。
3、提供高效、跨分布式应用程序和框架的资源隔离和共享，支持Hadoop、MPI、Hypertable、Spark 等。YARN 又被称为MapReduce 0，借鉴Mesos，YARN 提出了资源隔离解决方案Container，提供Java 虚拟机内存的隔离。
4、hbase的慢响应现在一般归 纳为四类原因：网络原因、gc问题、命中率以及client的反序列化问题。我们现在对它们做了一些解决方案(后面会有介绍)，以更好地对慢响应有控制 力。
5、关注CIM技术应用与发展，聚焦CIM核心技术与应用助力城市转型升级。2020年4月22日，飞渡科技总经理宋彬先生与大家分享“城市CIM数据治理解决方案”。
hbase是怎么进行读写的
1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。
2、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。
3、HBase应用举例 Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。
4、通过合理设置key，如写入的时实时数据，但是读取的是昨天之前的数据，那么可以将时间戳作为key，Hbase会把不同时间的数据放到不同的region，达到读写分离。
关于hbase读数据api和hbase读取的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。