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MapReduce
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HBase BulkLoad和Put应用场景说明
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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访问多组件样例代码
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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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MRS各组件样例工程汇总
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务。 SparkHbasetoHbaseJavaExample Spark从HBase读取数据再写入HBase的Java/Scala/Python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。 SparkHbasetoHbasePythonExample
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Bulkload和Put应用场景有哪些
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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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BulkLoad和Put应用场景有哪些
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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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BulkLoad接口使用
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不在此进行详细说明： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles {hfilePath} {tableName} 数据规划 在客户端执行：hbase shell命令进入HBase命令行。 使用下面的命令创建HBase表：
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HBase Java API接口介绍
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apache.hadoop.hbase.mapreduce，不建议使用org.apache.hadoop.hbase.mapred。 建议通过构造出来的Connection对象的getAdmin()方法来获取HBase的客户端操作对象。 HBase常用接口介绍 HBase常用的Java类有以下几个：
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HBase Java API接口介绍
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apache.hadoop.hbase.mapreduce，不建议使用org.apache.hadoop.hbase.mapred。 建议通过构造出来的Connection对象的getAdmin()方法来获取HBase的客户端操作对象。 HBase常用接口介绍 HBase常用的Java类有以下几个：
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修改HBase全局二级索引状态
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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。 修改HBase全局二级索引状态 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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Oozie应用开发样例工程介绍
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oozie-examples/oozienormal-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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MRS各组件样例工程汇总
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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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修改索引状态
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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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HBase Java API接口介绍
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apache.hadoop.hbase.mapreduce，不建议使用org.apache.hadoop.hbase.mapred。 建议通过构造出来的Connection对象的getAdmin()方法来获取HBase的客户端操作对象。 HBase常用接口介绍 HBase常用的Java类有以下几个：
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在Linux环境中调测MapReduce应用
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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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BulkLoad接口使用
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不在此进行详细说明： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles {hfilePath} {tableName} 数据规划 在客户端执行：hbase shell命令进入HBase命令行。 使用下面的命令创建HBase表：
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MapReduce访问多组件样例代码
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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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在Linux环境中调测MapReduce应用
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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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BulkLoad和Put应用场景有哪些
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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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BulkLoad和Put应用场景有哪些
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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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准备连接MapReduce集群配置文件
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。 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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