表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要获取的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkGet接口获取HBase表上这些rowKey对应的数据。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，

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foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划

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例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHbasetoHbasePythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from

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例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHbasetoHbasePythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from

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例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHbasetoHbasePythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from

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令均在“$SPARK_HOME”目录执行，Java接口对应的类名前有Java字样，请参考具体样例代码进行书写。 yarn-client模式： java/scala版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例），${ip}请使用实际执行nc -lk 9999的命令的机器ip bin/spark-submit

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场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的操作采用如下格式的命令，不属于本接口范围，不在此进行详细说明：

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keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在 FusionInsight Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体

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Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME”

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基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要删除的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 运行前置操作

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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以HBaseContext的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”

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m.huawei.bigdata.spark.examples.SecurityKafkaWordCount。 当Streaming DataFrame/Dataset中有新的可用数据时，outputMode用于配置写入Streaming接收器的数据。 public class

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使用mapPartition接口遍历上述rowkey对应的数据信息，并进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。

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创建RDD。 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到

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创建RDD。 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到S

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 将krb5.conf和user.keytab 文件上传到客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体

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用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHivetoHbasePythonExample: # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql

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Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”

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