/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env，并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf，使用命令create

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/tmp/examples/multi-components/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 在Linux系统HBase客户端执行source bigdata_env，并使用命令hbase shell。 在HBase shell交互窗口创建数据表table1，该表有一个列族cf，使用命令create

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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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'表名' 如果备集群中不存在与要开启实时同步的表同名的表，则该表会自动创建。 如果备集群中存在与要开启实时同步的表同名的表，则两个表的结构必须一致。 如果'表名'设置了加密算法 SMS 4或AES，则不支持对此HBase表启用将数据从主集群实时同步到备集群的功能。 如果备集群不在线，或备集

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MapReduce样例工程介绍 MRS 样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS

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MapReduce样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS

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ithData() API添加索引会生成与相关数据对应的索引数据，这将花费大量时间。另一方面，使用addIndices()创建的索引不会构建与表数据对应的索引数据。因此，可以使用TableIndexer工具来完成索引的构建。 如果索引数据与表数据不一致，该工具可用于重新构建索引数据。

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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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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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apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import”方法导入已导出至HDFS中的HBase数据。 “ImportTsv”通过“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv”可将TSV格式的数据加载到HBase中。 更多详细信息请参见：http://hbase

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MRS各组件样例工程汇总 样例工程获取地址参见获取MRS应用开发样例工程，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 MRS样例代码库提供了各组件的基本功能样例工程供用户使用，当前版本各组件提供的样例工程汇总参见表1。 表1

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hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter等命令，执行结果请在日志文件“HBase客户端安装目录/HBase/hbase/logs/hbase.log”中查看。 切换到HBase客户端安装目录，执行以下命令使配置生效。 cd HBase客户端安装目录 source

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t/client/conf”，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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jar”到Linux客户端上，例如/opt/client/conf，与配置文件位于同一目录下。 在Linux环境下运行样例工程。 对于MapReduce统计样例程序，执行如下命令。 yarn jar MRTest-XXX.jar com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector

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。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示： Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。 Driver根据具体的Block数据量，决定一个并行度，

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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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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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QL语法。与Hive不同，Impala不基于MapReduce算法，它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此，它减少了使用MapReduce的延迟，这使Impala比Hive快。 Impala与Kudu间的关系 Kudu与Impal

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le。 使用admin用户登录 FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 用户”，在用户名为developuser的操作列选择“更多 > 下载认证凭据”下载认证凭据文件，保存后解压得到该用户的“user.keytab”文件与“krb5.conf”文件。 准备运行环境配置文件

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请联系管理员获取相应账号对应权限的“user.keytab”和“krb5.conf”文件，“hbase-site.xml”从HBase客户端获取，例如：/opt/client/HBase/hbase/conf，“hiveclient.properties”和“hive-site.xml

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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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