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spark写hbase速度很慢，spark写hdfs很慢

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如何使用scala+spark读写hbase1、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、一般如果每个节点都安装了hbase和hadoop的安装包的话，可以在hadoop-env内将hadoop的classpath设置上hbase的classpath，可以解决你的问题 。如果不是的话 ， 建议学习使用distribution cache，减少jar上传的时间 。
如何提高spark批量读取HBase数据的性能CheckPartitionTable规则执行类 ， 需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法 ， 分离分区谓词，得到分区谓词表达式 。
region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率 。
和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后 ， 系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件 。
为了提高大数据平台的性能，可以采取以下操作：优化硬件配置：根据大数据平台的实际需求，合理配置硬件资源 ， 包括内存、硬盘、处理器等，以确保平台在高并发、大数据量处理时能够充分发挥硬件性能 。
因为大多数Spark工作可能需要从外部存储系统(例如Hadoop文件系统或HBase)中读取输入数据，所以将spark尽可能部署到靠近存储系统很重要 。所以 ， 有如下建议： 1，如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark 。
聊聊批计算、流计算、Hadoop、Spark、Storm、Flink等等1、Spark streaming批量读取数据源中的数据，然后把每个batch转化成内部的RDD 。Spark streaming以batch为单位进行计算（默认1s产生一个batch），而不是以Tuple为单位，大大减少了ack所需的开销，显著提高了吞吐 。
【spark写hbase速度很慢，spark写hdfs很慢】2、大数据的四种主要计算模式包括：批处理模式、流处理模式、交互式处理模式、图处理模式 。
3、常见的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Apache Flink、Kafka和Storm等 。**Hadoop**：Hadoop是一个分布式计算框架，它允许用户存储和处理大规模数据集 。
4、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架 。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析 。
5、Spark还提供了包括机器学习库MLlib、图计算库GraphX、流处理库Streaming等在内的多个库 。Flink：Flink是一个高性能、高吞吐量的分布式流处理框架，它提供了基于流的处理和批处理的功能 。
6、大数据中可以用来实现流计算的技术是Storm、Flink、Spark Streaming 。
应用Spark技术,SoData数据机器人实现快速、通用数据治理1、也有许多数据治理工具 ， 为了实现实时、通用的数据治理而采用Spark技术 。以飞算推出的SoData数据机器人为例，是一套实时+批次、批流一体、高效的数据开发治理工具 ， 能够帮助企业快速实现数据应用 。
2、Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具 ， 可以用于处理Excel数据 。使用Spark SQL模块，你可以将Excel文件加载到DataFrame中 ， 并进行各种数据转换和分析操作 。
3、基础设施体系：在大数据集中化的背景下 ， 推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、CK等技术引擎 ， 提升数据中台整体运行速度 。

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