spark + Kafka+hbase

回答: Spark、Kafka和HBase是一种常见的大数据处理架构组合。Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，可以处理大规模数据并提供高效的数据处理能力。Kafka是一个分布式流处理平台，用于高吞吐量的实时数据流处理。HBase是一个分布式的、可扩展的NoSQL数据库，适用于存储大规模结构化数据。

在使用这个组合时，可能会遇到一些问题。例如，当遇到HBase的依赖冲突时，可以通过删除冲突的jar包来解决。具体的解决方案可以参考引用\[2\]中的示例。另外，有时在多次格式化HDFS的NameNode后可能会出现错误，如引用\[3\]所示。这种错误通常是由于集群ID不兼容导致的。解决这个问题的方法是确保所有节点的集群ID一致。

总之，Spark、Kafka和HBase的组合可以提供强大的大数据处理能力，但在使用过程中可能会遇到一些常见的问题，需要根据具体情况进行解决。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [hadoop+zookeeper+hbase+kafka+spark 大数据集群部署](https://blog.csdn.net/weixin_41506416/article/details/108870210)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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