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HTTPS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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用户可以使用全局二级索引工具禁用/启用某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可禁用/启用某个索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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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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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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class); // HBase提供工具类添加HBase运行依赖到Job TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job); // 安全模式下必须要执行这个操作 // HBase添加鉴权信息到Job，ma

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全局二级索引查询等功能。 hbase-rest-example HBase Rest接口应用开发示例。 使用Rest接口实现查询HBase集群信息、获取表、操作NameSpace、操作表等功能。 hbase-thrift-example 访问HBase ThriftServer应用开发示例。

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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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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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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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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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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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通过ThriftServer实例操作HBase表 功能简介 传入ThriftServer实例所在host和提供服务的port，根据认证凭据及配置文件新建Thrift客户端，访问ThriftServer，进行根据指定namespace获取tablename以及创建表、删除表的操作。 代码样例 方法调用

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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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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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”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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”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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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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176:21003/oozie”。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\oozie-examples\oozienormal-examples”目录下的“OozieMapReduceExample、OozieSparkHBaseExample和Oozie

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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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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 问题 HBase bulkload任务有210000个map和10000个reduce，MapReduce任务运行失败，ApplicationMaster出现物理内存溢出异常。 For more

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