华为2015年7月20日在O'Reilly Open Source Convention (OSCON) 上宣布Spark SQL on HBase package正式开源。Spark SQL on HBase package 项目又名 Astro，端到端整合了 Spark，Spark SQL和HBase的能力，有助于推动帮助Spark进入NoSQL的广泛客户群，并提供强大的在线查询和分析以及在垂直企业大规模数据处理能力。
Apache HBase 是数据在 HDFS 上的 Key-Value 存储。它用来给 Google 的 Big Table 建模，并提供了 API 用于查询数据。这些数据通过它的“row keys”来组织、区分和发布。在每个分区上，数据被指定的“列”数据集合“列族”物理分区。这些数据模型是宽且零散的，在这些表中列是动态的，零散的。
尽管 HBase 是非常有用的大数据存储，但是它的访问机制非常原始，只能通过客户端的 API，Map/Reduce 接口和交互的 shell。SQL 访问 HBase 数据可通过 Map/Reduce 或者接口机制，如 Apache Hive 和 Impala，或者一些“本地的” SQL 技术，如 Apache Phoenix。前者实现和使用起来通常比较便宜，它们的延迟和效率通常不如后者，并且只适用于离线分析。后者，与之相反，通常执行得更好，并且限定多个作为联机引擎。它们通常在特定的执行引擎的顶层。
当前的 Astro 1.0 依赖于 Spark 1.4.0,HBase 0.98
构建方法（要求 Maven）：
$ git clone https://github.com/HuaweiBigData/astro $ cd astro $ mvn -DskipTests clean install $ mvn clean install $mvn -Phbase,hadoop-2.4 test #运行测试
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Astro 详细介绍 华为2015年7月20日在O'Reilly Open Source Convention (OSCON) 上宣布Spark SQL on HBase package正式开源。Spark SQL on HBase package 项目又名 Astro，端到端整合了 Spark，Spark SQL和HBase的能力，有助于推动帮助Spark进入NoSQL的广泛客户群，并提供强大的
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Spark与Hive可以相互结合，同时Spark也可以使用DataFrame读取HBase里的数据，Hive也同样可以直接读取HBase的数据。只不过在Spark和Hive读取HBase数据的时候，需要做列簇或列映射，对于列不确定的需要列簇映射。 几种数据读取和分析思路 Hive on HBase做好表映射，然后使用Tez替换MR引擎，使用Hive做数据分析 这是最基本的一种方式，对于上层的数据分
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Spark 下操作 HBase（1.0.0 新 API） HBase经过七年发展，终于在今年2月底，发布了 1.0.0 版本。这个版本提供了一些让人激动的功能，并且，在不牺牲稳定性的前提下，引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API，不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 A
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Spark 下操作 HBase（1.0.0 新 API） Hbase经过七年发展，终于在今年2月底，发布了 1.0.0 版本。这个版本提供了一些让人激动的功能，并且，在不牺牲稳定性的前提下，引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API，不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 A
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HBase经过七年发展，终于在今年2月底，发布了 1.0.0 版本。这个版本提供了一些让人激动的功能，并且，在不牺牲稳定性的前提下，引入了新的API。虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API，不过还是应该尽早地来熟悉下新版API。并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合，进行数据的写入与读取。鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少，故作此文。 本文将分两部分介绍，第一部分
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华为2015年7月20日在O'Reilly Open Source Convention (OSCON) 上宣布Spark SQL on HBase package正式开源。Spark SQL on HBase package 项目又名 Astro，端到端整合了Spark，Spark SQL和HBase的能力，有助于推动帮助Spark进入NoSQL的广泛客户群，并提供强大的在线查询和分析以及在垂直
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＜code＞Spark＜/code＞版本为1.3.0。 来自< code > sqlcontext . Scala (https://github . com/Apache/spark/blob/master/SQL/core/src/main/Scala/org/Apache/spark/SQL/sqlcontext . Scala)的源代码: 我真的不能理解上面的代码。 是如何工作的？ （_）
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这些查询是:select*from t1 where col1='123'[t1由col1 bucketted]select*from t1 where col2='123'[col2不是bucketting列]我的问题是 > 如何确定在查询执行期间正在进行全表扫描还是正在进行相关的部分表扫描？ 我能从DAG或物理计划中得到任何信息吗？我两个都看过，但我看不出有什么不同，就像我在物理计划中看到的那
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问题内容： 希望您能帮到我。我有一个DF，如下所示： 我很乐意做一个groupBy prodId并汇总“值”，以将其汇总为由“ dateIns”和“ dateTrans”列之间的差异所定义的日期范围。特别是，我希望有一种方法来定义一个条件总和，该总和将上述各列之间的预定义最大差之内的所有值相加。即从dateIns开始的10、20、30天之间发生的所有值（’dateTrans’-‘dateIns’<
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问题内容： 问题 我想在Java中创建一个用户定义函数，可以将其称为Apache Spark运算符链中的Java方法。我在查找不需要UDF存在于SQL查询中的Java示例时遇到了麻烦。 版本号 Java 8 斯卡拉2.10.6 为Hadoop 2.6.0预先构建的Apache Spark 1.6.0 我尝试过的方法 我可以用Java成功创建UDF。但是，除非在SQL查询中，否则无法使用它： 我被困
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我正在尝试使用一个继承的Scala函数（stuctType.diff（））并获得一个NoSuchMethodError。 有人有什么想法吗？我使用的是Spark 1.6.2和Scala 2.10
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请帮帮我，我是一个完全的傻瓜，当涉及到火花和Haddop一般。我的代码如下所示： 我的Spark集群作为一个集群部署在10.1.50.165中，运行RHEL6，当我运行这段简单的代码时，在尝试读取json文件时，我遇到了如下异常：
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我这里有一段简单的代码： 我收到一个错误，上面写着： 文件 根据提供的解决方案，我尽了最大努力。有趣的是，我在另一个表上有另一个查询，效果很好。非常感谢您的帮助。提前谢谢。 这是表的架构： ；