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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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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成长地图 | 华为云 MapReduce服务 MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，可轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka等大数据组件。 图说 MRS 产品介绍 仅两个按钮时选用 立即购买 成长地图

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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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创建HBase索引进行数据查询 操作场景 HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库，HIndex为HBase提供了按照某些列的值进行索引的能力，缩小搜索范围并缩短时延。 使用约束 列族应以“;”分隔。 列和数据类型应包含在“[]”中。 列数据类型在列名称后使用“->”指定。

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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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请参见修改MRS集群组件运行用户密码。 hbase Hbase@123 HBase，HBase1~4系统管理员，用户权限： 集群管理权限：表的Enable、Disable操作，触发MajorCompact，ACL操作 授权或回收权限，集群关闭等操作相关的权限 表管理权限：建表、修改表、删除表等操作权限 数据管

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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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，还可以用JDBC或ODBC，Impala作为代理连接Kudu进行数据操作。 Impala与HBase间的关系 Impala表默认使用存储在HDFS上的数据文件，便于全表扫描的批量加载和查询。但是，HBase可以提供对OLTP样式组织的数据的便捷高效查询。 父主题： 组件介绍

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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。

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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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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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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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这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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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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使用BulkLoad工具向HBase中批量导入数据 应用场景 经常面临向HBase中导入大量数据的情景，向HBase中批量加载数据的方式有很多种，最直接方式是调用HBase的API使用put方法插入数据；另外一种是用MapReduce的方式从HDFS上加载数据。但是这两种方式效率

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应组件管理权限的用户。 操作视频 本视频为您介绍如何为MRS集群绑定弹性公网IP，并访问集群中组件的WebUI页面。 因不同版本操作界面可能存在差异，相关视频供参考，具体以实际环境为准。 访问开源组件Web页面 登录MRS Manager页面。 详细操作请参考访问MRS集群Manager。

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命令示例如下，该示例是将“TestTable”表指定1小时范围内的数据复制到目标集群： cd ${客户端工具的安装目录}/hbase ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable --starttime=1265875194289 --endtime=1265878794289

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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-normal 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CollectionMapp

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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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