使用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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巨量的写入I/O，所以需要较少的CPU和网络资源。 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

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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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Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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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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OR HBASE_CELL_TTL选项的批量加载命令时使用。使用“org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper”时可以得到更好的性能。 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterByteMapper

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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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-Dindexnames.to.unusable='idx1' 执行成功后，再次查看索引信息： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.global.mapreduce.GlobalTableIndexer -Dtablename.to.show='table'

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）。 避免指定时间戳的方式写入索引列。 索引查询约束 索引查询时索引的状态必须为ACTIVE。 索引查询不支持指定时间戳范围查询。如果需要通过索引查询时间范围内的数据，请添加时间列存储该条数据时间戳，否则会使用数据表进行查询 索引查询仅支持SingleColumnValueFil

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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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oozie-examples/ooziesecurity-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-exampl

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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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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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设置集群HBase表是否可写入数据。 新增或更新已经在对端集群保存的主集群中HDFS配置 hdfs dfs -put -f HBase/hbase/conf/core-site.xml HBase/hbase/conf/hdfs-site.xml HBase/hbase/conf/yarn-site

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设置集群HBase表是否可写入数据。 新增或更新已经在对端集群保存的主集群中HDFS配置 hdfs dfs -put -f HBase/hbase/conf/core-site.xml HBase/hbase/conf/hdfs-site.xml HBase/hbase/conf/yarn-site

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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-exampl

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操作场景 在调测程序之前，需要提前准备将待处理的数据。 运行MapReduce统计样例程序，请参考规划MapReduce统计样例程序数据。 运行MapReduce访问多组件样例程序，请参考规划MapReduce访问多组件样例程序数据。 规划MapReduce统计样例程序数据 将待处理的日志文件放置在HDFS系统中。

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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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）。 避免指定时间戳的方式写入索引列。 索引查询约束 索引查询时索引的状态必须为ACTIVE。 索引查询不支持指定时间戳范围查询。如果需要通过索引查询时间范围内的数据，请添加时间列存储该条数据时间戳，否则会使用数据表进行查询 索引查询仅支持SingleColumnValueFil

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作业的样例。 HBase hbase-examples hbase-example HBase数据读写操作及全局二级索引的应用开发示例。通过调用HBase接口可实现以下功能： 创建用户表、导入用户数据、增加用户信息、查询用户信息及为用户表创建二级索引等功能。 MRS 3.3.0及

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Map阶段 获取输入数据的一行并提取姓名信息。 查询HBase一条数据。 查询Hive一条数据。 将HBase查询结果与Hive查询结果进行拼接作为Map输出。 Reduce阶段 获取Map输出中的最后一条数据。 将数据输出到HBase。 将数据保存到HDFS。 数据规划 创建HDFS数据文件。

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