我正在尝试集成Spark和Hbase1.2.4。我目前正在使用hadoop2.7.3。谁能告诉我哪个版本的Spark与HBase1.2.4兼容？ 最佳答案 我正在使用spark1.6版和hbase1.2版。所以我认为spark版本1.6或1.6.x肯定可以与hbase1.2.4一起使用。 关于hadoop-Spark和HBase版本兼容性，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questio
我正在尝试将制表符分隔的文件加载到hbase中。我收到屏幕截图中提到的错误，请指教。文件内容:21/1/160:291/1/160:3921/1/160:191/1/160:3921/1/160:191/1/160:3921/1/160:221/1/160:3821/1/160:241/1/160:3921/1/160:321/1/160:39查询:hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,id,date:c1,date:c2sample1hdfs://localh
我有一个包含3个节点的Hbase集群设置:一个NameNode和2个DataNode。NameNode是一个4GB内存和20GB硬盘的服务器，而每个DataNode有8GB内存和100GB硬盘。我正在使用ApacheHadoop版本:2.7.2和ApacheHbase版本:1.2.4我看到有人提到了辅助NameNode。我的问题是，在我的设置中没有辅助NameNode有什么影响？是否可以使用其中一个DataNode作为辅助NameNode？如果可能，我该怎么做？(我只在/etc/hadoop/masters文件中插入了NameNode。) 最佳答案
我是linuxshell脚本的新手，这里是我想使用的片段:whileIFS=''read-rline||[[-n"$line"]];doecho""echo""echo""echo"Countingthetable:$line"eval"hive-e'selectcount(*)from$line'"done我将其命名为count_row.sh。这是用法:$./count_row.sht1.csv>row.txtt1.csv基本上每一行都包含一些表格的名称。我收到以下错误:但是我在这里借用的片段被标记为已接受的解决方案，大概是正确编写的。那我在这里错过了什么？非常感谢。
我正在尝试将一些数据从HDFS加载到HBase，如下所示:Stringdir="/tmp/eloued";Configurationconfig=HBaseConfiguration.create();config.set(SequenceFileInputFormat.INPUT_DIR,dir);//serializationconfig.setStrings("io.serializations",config.get("io.serializations"),MutationSerialization.class.getName(),ResultSerialization.cl
我写了一个映射器通过HFile将数据从磁盘加载到HBase，程序运行成功，但是我的HBase表中没有加载数据，请问有什么想法吗？这是我的java程序:protectedvoidwriteToHBaseViaHFile()throwsException{try{System.out.println("Intry...");Configurationconf=HBaseConfiguration.create();conf.set("hbase.zookeeper.quorum","XXXX");Connectionconnection=ConnectionFactory.createCo
我是Spark和HBase的新手。我正在处理HBase表的备份。这些备份位于S3存储桶中。我正在使用newAPIHadoopFile通过spark(scala)阅读它们，如下所示:conf.set("io.serializations","org.apache.hadoop.io.serializer.WritableSerialization,org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ResultSerialization")valdata=sc.newAPIHadoopFile(path,classOf[SequenceFileInputFormat[Im
Hbase概念base是分布式、面向列的开源数据库（其实准确的说是面向列族）。HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务，MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力，Zookeeper为Hbase提供稳定服务和Failover机制，因此我们说Hbase是一个通过大量廉价的机器解决海量数据的高速存储和读取的分布式数据库解决方案。列式存储列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。这里的列式存储其实说的是列族存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。为了加深对Hbase列族的理
我正在尝试创建一个具有以下结构的hbase表。**rowkey**|**CF1**(customerid,txtimestamp)|customerid,amount我想使用customerid查询特定时间范围内的记录。我的行键以相反的顺序使用客户ID和交易时间戳。Longcustomerid=Long.valueOf(newStringBuilder(customerid).reverse().toString());byte[]rowKey=Bytes.add(Bytes.toBytes(customerid),Bytes.toBytes(txtimestamp.getTime()
我有一个HBase表，其中的行键如下所示。08:516485815:2013106:260070837:2014100:338289200:20141我使用以下查询创建一个Hive链接表。createexternaltablehb(keystring,valuestring)storedby'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'withserdeproperties("hbase.columns.mapping"=":key,e:-1")tblproperties("hbase.table.name"="hbaseTable
