21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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数据管理权限：表级别、列族级别以及列级别的数据读写权限 访问HBase WebUI的权限 mapred Mapred@123 MapReduce系统管理员，用户权限： 提交、停止和查看MapReduce任务的权限 修改Yarn配置参数的权限 访问Yarn、MapReduce WebUI的权限 spark

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mponents/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 执行以下命令进入HBase客户端。 cd HBase客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 hbase shell 执行以下命令在HBase shell交互窗

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滚动重启耗时约10分钟。 HDFS 直接重启 重启期间无法进行HDFS读写，影响上层组件与作业。 直接重启耗时约10分钟。 滚动重启 滚动重启不影响业务。 滚动重启10节点耗时约40分钟。 HBase 直接重启 重启期间无法进行HBase数据读写。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 重启时客户端重试连接其他节点，不影响整体服务。

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如果要执行多组件用例，还需： 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global”勾选“default”的“创建”。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global > hbase”，勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时，只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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√ √ √ √ MapReduce服务 （ MRS HBase） √ × × √ × × × MapReduce服务（MRS Hive） √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务（MRS Kafka） √ × √ × × × √ MapReduce服务（MRS Spark）[1]

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如果要执行多组件用例，还需： 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global”勾选“default”的“创建”。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global > hbase”，勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称

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与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序，完成一些数据导入导出任务。

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 该样例逻辑过程如下： 以HDFS文本文件为输入数据： log1

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Map输出键值对，内容为HBase与Hive数据拼接的字符串 context.write(new Text(name), new Text("hbase:" + hbaseData + ", hive:" + hiveData)); } 样例2：HBase数据读取的readHBase方法。

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apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。 更多详细信息请参见：http://hbase

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创建HBase表二级索引 功能简介 一般都通过调用org.apache.hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中方法进行HBase二级索引的管理，该类中提供了创建索引的方法。 二级索引不支持修改，如果需要修改，请先删除旧的然后重新创建。 代码样例

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创建HBase表二级索引 功能简介 一般都通过调用org.apache.hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中方法进行HBase二级索引的管理，该类中提供了创建索引的方法。 二级索引不支持修改，如果需要修改，请先删除旧的然后重新创建。 代码样例

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滚动重启耗时约10分钟。 HDFS 直接重启 重启期间无法进行HDFS读写，影响上层组件与作业。 直接重启耗时约10分钟。 滚动重启 滚动重启不影响业务。 滚动重启10节点耗时约40分钟。 HBase 直接重启 重启期间无法进行HBase数据读写。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 重启时客户端重试连接其他节点，不影响整体服务。

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dfs -put HBase/hbase/conf/core-site.xml HBase/hbase/conf/hdfs-site.xml HBase/hbase/conf/yarn-site.xml hdfs://NameNode IP:25000/hbase/replicat

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