输入变量 输入变量可以理解为模块的参数，通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量，我们可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值，CLI 选项，环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定，输入变量通常在名为 variables.tf

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输入变量 输入变量可以理解为模块的参数，通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量，您可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值，CLI 选项，环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定，输入变量通常在名为 variables.tf

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表输入 概述 “表输入”算子，将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段 配置关系型数据库输入字段的相关信息： 位置：配置输入字段的位置。 字段名：配置输入字段名。

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Hive输入 概述 “Hive输入”算子，将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：Hive表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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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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，例如“/user/hbase/t1”。 例如，hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.mapreduce.include.deleted.rows=true t1 /user/hbase/t1 把导出的数据按如下步骤复制到新集群中。

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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3 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 CS V文件输入 HBase输出 HTML输入 HBase输出 固定宽度文件输入 HBase输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BU

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表3 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 CSV文件输入 HBase输出 HTML输入 HBase输出 固定宽度文件输入 HBase输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BU

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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3 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 CSV文件输入 HBase输出 HTML输入 HBase输出 固定宽度文件输入 HBase输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BU

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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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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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21:29:51,523 INFO [main] mapreduce.Job: Counters: 50 执行如下命令将生成的HFile导入HBase中： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles </path/for/output>

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hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时，只在执行没有HBASE_CELL_VISIBILITY OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Ts

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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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表3 算子输入、输出参数设置 输入类型 输出类型 CSV文件输入 HBase输出 HTML输入 HBase输出 固定宽度文件输入 HBase输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BU

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mponents/mapreduce/input/ 创建HBase表并插入数据。 执行以下命令进入HBase客户端。 cd HBase客户端安装目录 source bigdata_env kinit 组件业务用户 hbase shell 执行以下命令在HBase shell交互窗

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HTML输入 HBase输出 固定宽度文件输入 HBase输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BULKLOAD”或“HBASE_PUTLIST”，设置数据保存方式。 表3 输出设置参数

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HBase输出 HTML输入 HBase输出 固定宽度文件输入 HBase输出 图3 算子操作方法示意 设置数据保存信息并运行作业 单击“下一步”，进入“输出设置”界面，根据实际场景在“存储类型”选择“HBASE_BULKLOAD”或“HBASE_PUTLIST”，设置数据保存方式。 表3

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