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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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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“服务中”时，集群创建成功，详细参见创建HBase集群。 表2 自定义安全规则组 方向 协议 端口/范围 源地址/安全组 用途 出方向 全部 全部 0.0.0.0/0 出方向放行 入方向 TCP 16000 CloudTable HBase集群所在的安全组 HMaster RPC端口

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HBase HBase基本原理 HBase HA方案介绍 HBase与其他组件的关系 HBase开源增强特性 父主题： 组件介绍

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HBase HBase jar包冲突列表 Jar包名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar包。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar包。 解决方案 使用 MRS 集群的ZooKeeper包“zookeeper*

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MRS HBase迁移至MRS HBase数据校验 本文主要介绍MRS HBase版本间数据迁移后，使用迁移中心 MgC进行数据一致性校验的步骤和方法。 准备工作 需要先在源端内网环境中安装用于配合数据校验的工具Edge并注册用户，方法请参见安装Linux版本的Edge工具。 需

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导入HFile的时候使用HDFS的“/tmp”目录： hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/hfile ImportTable 父主题： HBase常见问题

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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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场景介绍 用户可以使用全局二级索引工具删除某个索引。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可删除某个索引： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to

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不允许创建Hive on HBase的分区表 Hive on HBase表将实际数据存储在HBase上。由于HBase会将表划分为多个分区，将分区散列在RegionServer上，因此不允许在Hive中创建Hive on HBase分区表。 Hive on HBase表不支持INSERT

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HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。除了HBase产生的一些日志文件，HBase中的所有数据文件都可以存储在Hadoop

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30201001,13,'367392332','sffa1','',''); 执行BulkLoad任务更新数据 hbase org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool -t TEST_TABLE -i /tmp/test.csv，test.csv内容如下：

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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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建议重启集群，如果重启组件，请按照组件的顺序依次重启，涉及的组件有： DBService、HDFS、Yarn、MapReduce、Ranger、Hive、Spark2x、HBase、Kudu、Presto、Impala、Flink、Flume、Hue、meta、Oozie、ClickHouse、Sqoop。

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用户可以使用全局二级索引工具批量查看某个数据表相关索引的定义及状态。 使用方法 在HBase客户端执行以下命令可索引的定义及状态： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename

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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

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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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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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Hive业务还可能需要关联使用其他组件，例如HQL语句触发MapReduce任务需要设置Yarn权限，或者Hive over HBase的场景需要HBase权限。以下介绍Hive关联Yarn和Hive over HBase两个场景下的权限操作。 安全模式下Yarn和HBase的权限管理默认是开启的，因此在安

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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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