使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引，HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具，该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下： 在表中预先存在大量数据的情况下，可能希望在某个列

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命令访问HBase表。以授予用户在Hive中查询HBase表的权限为例，操作步骤如下 在 MRS Manager角色管理界面创建一个HBase角色，例如“hive_hbase_create”，并授予创建HBase表的权限。 在“权限”的表格中选择“HBase > HBase Scope

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使用TableIndexer工具生成HBase本地二级索引 场景介绍 为了快速对数据创建索引，HBase提供了可通过MapReduce功能创建索引的TableIndexer工具，该工具可实现添加、构建和删除索引。具体使用场景如下： 在表中预先存在大量数据的情况下，可能希望在某个列

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结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后，“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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待补丁卸载成功后，需要按照该章节顺序依次执行相关操作。 当“状态”显示为“卸载失败”时，在“失败任务”中查看错误提示信息，查找相应日志来定位处理。 如果任务失败，选择“重试卸载”，只有当“状态”显示为“可用”时，才能进入下一步操作。 卸载失败或者重试后仍然失败，不能直接再点安装，请联系运维人员。

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”选择“HBASE_BULKLOAD”或“HBASE_PUTLIST”，设置数据保存方式。 表3 输出设置参数 存储类型 适用场景 参数名 说明 示例 HBASE_BULKLOAD 数据量大 HBase实例 在HBase作业中，Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例

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准备MapReduce应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有组件权限，才能运行样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置

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family cf0中列lng中值为1000的列。 当HBase已经配置透明加密后，“批量删除”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles。 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：

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导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例

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”选择“HBASE_BULKLOAD”或“HBASE_PUTLIST”，设置数据保存方式。 表3 输出设置参数 存储类型 适用场景 参数名 说明 示例 HBASE_BULKLOAD 数据量大 HBase实例 在HBase作业中，Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例

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结果输出路径为“/user/output/”。 当HBase已经配置透明加密后，“批量更新”操作注意事项请参考7。 执行以下命令，加载HFiles： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <path/for/output>

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当前MRS提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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令认证当前用户，当前用户需要具有创建HBase表的权限和HDFS的操作权限： kinit 组件业务用户 如果当前集群未启用Kerberos认证，则执行以下命令设置Hadoop用户名： export HADOOP_USER_NAME=hbase 执行以下命令，把1的数据文件“data

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下面给出bulkload和put适合的场景： bulkload适合的场景： 大量数据一次性加载到HBase。 对数据加载到HBase可靠性要求不高，不需要生成WAL文件。 使用put加载大量数据到HBase速度变慢，且查询速度变慢时。 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。 put适合的场景：

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配置Spark读取HBase表数据 Spark On HBase Spark on HBase为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 登录Manager界面，选择“集群

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”选择“HBASE_BULKLOAD”或“HBASE_PUTLIST”，设置数据保存方式。 表4 输出设置参数 存储类型 适用场景 参数名 说明 示例 HBASE_BULKLOAD 数据量大 HBase实例 在HBase作业中，Loader支持从集群可添加的所有HBase服务实例

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，重复功能的索引会造成存储浪费。例如，以下操作将无法创建索引2： 创建数据表： create 't1','cf1' 创建索引1： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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HBase HBase jar包冲突列表 Jar包名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar包。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar包。 解决方案 使用MRS集群内的ZooKeeper包“zookeeper*

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oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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数据表中存在大量数据时，构建耗时较长，建议将nohup命令放在后台执行，避免操作被意外中断。 在HBase客户端执行以下命令可批量构建已有数据的索引数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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