MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF

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Hive的JDBC接口调用样例 MapReduce服务 MRS HBase通用API使用样例 14:22 HBase通用API使用样例 MapReduce服务 MRS HBase Rest接口调用样例 14:13 HBase Rest接口调用样例 MapReduce服务 MRS HBase thrift接口调用样例

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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.txt：数据输入文件

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inputPath>指HDFS文件系统中input的路径，<outputPath>指HDFS文件系统中output的路径。 在执行yarn jar mapreduce-examples-1.0.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括 SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和 对象存储服务 （OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：S

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lib包和用户默认表数据存储位置等 否 用户数据丢失 /user/omm-bulkload 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /user/hbase 临时目录 HBase批量导入工具临时目录 否 HBase批量导入任务失败 /sparkJobHistory 固定目录 Spark

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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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的权限、创建和写入HBase表的权限和HDFS的操作权限： kinit 组件业务用户 如果当前集群未启用Kerberos认证，则执行以下命令设置Hadoop用户名： export HADOOP_USER_NAME=hbase 将数据导入到HDFS中。 hdfs dfs -mkdir<inputdir>

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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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/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： 每

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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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令： hdfs dfs -mkdir /tmp/datadirImport hdfs dfs -put data.txt /tmp/datadirImport 生成HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录： hbase com.huawei.hadoop.hbase.tools

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MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF

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OMS Server NameNode HDFS Zkfc HDFS JournalNode HDFS DataNode HDFS ResourceManager Yarn NodeManager Yarn JobHistoryServer Mapreduce quorumpeer ZooKeeper

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前用户需要具有创建HBase表的权限和HDFS的操作权限： kinit 组件业务用户 如果当前集群未启用Kerberos认证，则执行以下命令设置Hadoop用户名： export HADOOP_USER_NAME=hbase 将数据导入到HDFS中。 hdfs dfs -mkdir<inputdir>

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滚动重启不影响业务 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

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176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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176:21003/oozie 选择运行的样例工程： OozieMapReduceExcample样例工程，执行6。 OozieSparkHBaseExample和OozieSparkHiveExample样例工程，请参考使用Oozie调度Spark访问HBase以及Hive。 使用客户端上传Oozie的examples文件夹到HDFS。

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，并输出满足用户需要的数据信息。 相关样例介绍请参见MapReduce统计样例程序。 MapReduce作业访问多组件的应用开发示例： 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。

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0考试覆盖：（1）大数据行业的发展趋势，大数据特点以及华为鲲鹏大数据等； （2）常用且重要大数据组件基础技术原理（包括HBase, Hive, Loader, MapReduce, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch, ZooKeeper, Flink

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