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大家可能都知道很熟悉Spark的两种常见的数据读取方式：、调用parallelize函数直接从集合中获取数据，并存入RDD中；Java版本如下：。其实对文件来说，Spark支持Hadoop所支持的所有文件类型和文件存放位置。过往记忆博客，专注于hadoop
"select * from TBLS where TBL_ID >= ?
## Count of RPC Listener instances spun up on RegionServers. ## 一个 region server 可以同时处理的请求个数 , 超过这个值的请求会在 Queue 里排队。## 2. MemS
假设正在收集以下数据元素。我们可以将它们存储在名为 LOG_DATA 的 HBase 表中，但 rowkey 会是什么呢？rowkey [timestamp][hostname][log-event] 受单调递增的行键/时间戳数据中描述的单调增长 rowk
将 E:\hbase-2.2.3\lib\client-facing-thirdparty下的jar包拷至lib目录下。新建环境变量HADOOP_HOME，值为E:\hadoop-common-2.2.0-bin-master
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