HBase数据操作 创建HBase索引进行数据查询 配置HBase数据压缩格式和编码 父主题： 使用HBase

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HBase数据操作 创建HBase索引进行数据查询 配置HBase数据压缩格式和编码 父主题： 使用HBase

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操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：

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操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：

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操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：

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操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：

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，例如“/user/hbase/t1”。 例如，hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true t1 /user/hbase/t1 把导出的数据按如下步骤复制到新集群中。

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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 HBase BulkLoad批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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准备MapReduce样例初始数据 操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据

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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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创建 MRS 集群 04:11 创建MRS集群 MapReduce服务 MRS 修改服务配置参数 04:01 MRS修改服务配置参数指导 MapReduce服务 MRS 配置MRS集群弹性伸缩 03:44 配置MRS集群弹性伸缩 MapReduce服务 MRS 安装及使用MRS客户端

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Server Loader的服务端，主要功能包括：处理客户端操作请求、管理连接器和元数据、提交MapReduce作业和监控MapReduce作业状态等。 REST API 实现RESTful（HTTP + JSON）接口，处理来自客户端的操作请求。 Job Scheduler 简单的作业调度

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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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合查询，打印输出结果。 HBase hbase-examples hbase-example HBase数据读写操作的应用开发示例。 通过调用HBase接口可实现创建用户表、导入用户数据、增加用户信息、查询用户信息及为用户表创建二级索引等功能。 hbase-rest-example

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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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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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/opt/client/HBase/hbase/lib/*:/opt/client/HBase/hbase/lib/client-facing-thirdparty/*:/opt/client/Hive/Beeline/lib/* 提交MapReduce任务，执行如下命令，运行样例工程。

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密key的读权限。 检查目录“/tmp/hbase”的权限，需要手动添加当前用户对该目录的写权限。 执行如下命令将HFile导入HBase。 批量导入数据： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles

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统时必须要以file://开头。 例如： ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import t1 file:///tmp/sequencefile 父主题： HBase数据批量导入

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spark-examples SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala示例程序。 本示例工程中，Spark应用程序实现两个HBase表数据的分析汇总。 SparkHbasetoHbaseScalaExample

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使用REST接口操作HBase表 功能简介 使用REST服务，传入对应host与port组成的url以及指定的tableName和jsonHTD，通过HTTP协议，进行查询表信息，修改表，创建表以及删除表的操作。 代码样例 方法调用 // Add a table with specified

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