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 </path/for/output>

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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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kinit hbase 执行kinit hbase后系统提示输入密码，hbase用户默认密码是Hbase@123。 直接执行HBase组件的客户端命令。 hbase shell 检查备集群上是否已有历史数据。如果有历史数据且需要保持主备集群上的数据完全一致，需要先清理备集群上的数据。

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权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 在Linux环境中添加样例工程运行所需的classpath，例如： export YARN_USER_CLASSPATH=/opt/client/conf:/opt/client/HBase/hbase/lib/*:/op

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<outputPath>命令之前，<outputPath>目录必须不存在，否则会报错。 mapreduce-examples-1.0.jar适用于MRS 1.x版本。 在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务，否则可能会导致任务失败。 运行样例工程前需要根据实际环境修改认证信息。 针对开启Kerbero

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该命令如下： hbase org.apache.hadoop.hbase.hindex.mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=tablename -Dindexnames.to.drop='idx_0＃idx_1' 它需要以下参数： tablename

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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（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括

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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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HBase集群管理 HBase产品简介 HBase是一个稳定可靠，性能卓越、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有：

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索引信息查询 场景介绍 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

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eeline连接，可以查询由Hive on HBase所创建的表，支持通过SQL命令创建HBase表或创建外表关联HBase表。建表前，确认HBase中已存在对应 HBase表，下面以HBase表table1为例说明。 通过Beeline工具创建HBase表，命令如下： create

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。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global”勾选“default”的“创建”。 选择“待操作集群的名称 > HBase > HBase Scope > global > hbase”，勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称

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统时必须要以file://开头。 例如： ./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import t1 file:///tmp/sequencefile 父主题： HBase数据批量导入

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HBase离线数据查询集群快速入门 MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka等大数据组件 。 本入门提供从零开始创建HBase查询集群并通过集群客户端进行HBase表的创建与查询操作指导。

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eeline连接，可以查询由Hive on HBase所创建的表，支持通过SQL命令创建HBase表或创建外表关联HBase表。建表前，确认HBase中已存在对应 HBase表，下面以HBase表table1为例说明。 通过Beeline工具创建HBase表，命令如下： create

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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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（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括

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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（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括

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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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SparkOnHBasev2概述及基本应用 操作场景 Spark on HBaseV2为用户提供了在Spark SQL中查询HBase表，通过Beeline工具为HBase表进行存数据等操作。通过HBase接口可实现创建表、读取表、往表中插入数据等操作。 操作步骤 登录Manager界面，选择“集群

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实现数据分析、处理，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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