如何把rdd数据写入hbase
将MySQL中大量数据导入到Hbase有什么好的方法 ：使用sqoop工具。 在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。 例如要将a和b列同时做行键，那么–hbase-row-key a，b就可以了。
1）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。
原因是hive-exec和orc-mapreduce的hive-storage-api版本不同，导致VectorizedRowBatch类异常。测试：解决方案，添加hive-storage-api，强制指定使用新的类。
HDFS可以试试导出成csv，然后用impala的insert整块插入 hbase的话用程序转换，一条一条插入，将列名转换为列族或者列的名字，然后插入。
通过hive-hbase-handler在Hive中建立外部表，映射到HBase表中，然后就可以通过Hive的INSERT语句直接将数据插入到HBase中。可以百度搜索lxw的大数据田地，里面有很多关于Hive的技术文章，肯定能找到你想要的。
Spark中JavaPairDStream的mapToPair和transformToPair区别是?_百度知…
1、me列求最大值，首先通过mapToPair对数据按照月份进行分类。已经确保这些数据是在相同的月份的。然后通过reduceByKey进行计算后结果出来最大值是418202778。而不是418204167。
2、在Spark中，reduceByKey可以被用来统计每个单词的总数。
3、map 是把 function 作用到每个 element，针对的是 element。 mapPartitions 是把 function 作用到每个 partition，针对的是 partition 内部的 iterator。
如何解决spark写hive慢的问题
1、解决办法 自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，通过以下方式创建SparkSession。自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，将规则类追加至Optimizer.batches： Seq[Batch]中，如下。
2、建议 spark.executor.memoryOverhead（spark的executor堆外内存）站总内存的 15%-20%。
3、减少job数。 设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。 自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。
4、Hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。
5、为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。
6、即然我们知道是加载的HADOOP_CLIENT_OPTS参数。我们只要更改hive-env.sh 增加如下配置。重启hiveserver2可以看到hiveserver2的heap大小已变为8192M，前台作业及hive on spark作业正常（经15天的运行再未出出僵死的情况。
python实现从spark的rdd格式放到hive库里怎么放
而将RDD要实现注入到Hive表中，是需要进行转化的。关键的步骤，是将RDD转化为一个SchemaRDD，正常实现方式是定义一个case class.然后，关键转化代码就两行。
为了让Spark能够连接到Hive的原有数据仓库，我们需要将Hive中的hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下，这样就可以通过这个配置文件找到Hive的元数据以及数据存放。
由此可见，对hive的写入操作耗用了大量的时间。对此现象的优化可以是，将文件存为符合hive table文件的格式，然后使用hive load将产生的结果文件直接move到指定目录下。
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