Hive的JDBC接口调用样例 12:57 Hive的JDBC接口调用样例 MapReduce服务 MRS HBase通用API使用样例 14:22 HBase通用API使用样例 MapReduce服务 MRS HBase Rest接口调用样例 14:13 HBase Rest接口调用样例

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/user/hbase/output_t1 t1 以上为迁移用户数据的过程，旧集群的索引数据迁移只需按照前三步操作，并更改相应表名为索引表名（如，t1_idx）。 迁移索引数据时无需执行4。 向新集群表中导入索引数据。 在新集群的用户表中添加与之前版本用户表相同的索引（名称为'd'的列族不应该已经存在于用户表中）。

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提升HBase BulkLoad工具批量加载效率 操作场景 批量加载功能采用了MapReduce jobs直接生成符合HBase内部数据格式的文件，然后把生成的StoreFiles文件加载到正在运行的集群。使用批量加载相比直接使用HBase的API会节约更多的CPU和网络资源。

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male,5 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

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male,5 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

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使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase的数据都是存储在HDFS中的，数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache

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增强BulkLoad效率的配置项 参数 描述 配置的值 -Dimporttsv.mapper.class 用户自定义mapper通过把键值对的构造从mapper移动到reducer以提高性能。mapper只需要把每一行的原始文本发送到reducer，reducer解析每一行的每一条记录并创建键值对。

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使用BulkLoad工具向HBase迁移数据 HBase的数据都是存储在HDFS中的，数据导入即是加载存放在HDFS中的数据到HBase表中。Apache HBase提供了“Import”和“ImportTsv”工具用于批量导入HBase数据。 “Import”通过“org.apache

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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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工具ImportTsv的所有功能。此外，若在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。 前提条件 已安装客户端，具体请参考安装客户端章节。 已根据业务需要创建具有相应权限的组件业务用户。“机机”用

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t目录下获取，比如“mapreduce-examples-1.0.jar”。 上传生成的应用包“mapreduce-examples-1.0.jar”到Linux客户端上。例如“/opt”目录。 如果集群开启Kerberos，参考5.2.2-准备开发用户获得的“user.keytab”、“krb5

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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。 在Linux系统中新建文本文件，将待处理的数据复制到文件中。例如将MapReduce统计样例程序开发思路中log1.txt中的内容复制保存到input_data1.txt，将log2.txt中的内容复制保存到input_data2

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male,5 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

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使用Import工具，可以导入HBase的SequenceFile数据文件到CloudTable的HBase中。Import工具是客户端工具安装包中自带的一个工具。 SequenceFile文件是指使用Export工具从HBase导出的数据文件。 准备一台安装了CloudTable客户端的 服务器 。客户端安装方法请参考使用HBase

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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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male,5 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。 父主题：

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工具ImportTsv的所有功能。此外，如果在执行HIndexImportTsv工具之前未建表，直接运行该工具，将会在创建表时创建索引，并在生成用户数据的同时生成索引数据。 前提条件 已安装客户端，具体请参考安装客户端章节。 已根据业务需要创建具有相应权限的组件业务用户。“机机”

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Loader与其他组件的关系 与Loader有交互关系的组件有HDFS、HBase、Hive、Yarn、Mapreduce和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身

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idx_state_opt：表示修改索引的目标状态，可选参数如下： indexnames.to.inactive：表示将指定的索引转换为INACTIVE状态。 indexnames.to.active：表示将指定的索引转换为ACTIVE状态。 indexnames.to.unusable：表示将指定的索引转换为UNUSABLE状态。

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。 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。 在MapReduce作业的Reduce阶段中，按Region的个数启动同样个数的Reduce Task，Reduce

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column_num要和数据文件中的列的数量对应。 family的指定要和表的列族名称对应。 仅当批量导入数据时创建二级索引才需配置以下参数，且索引类型的首字母需要大写，例如type="String"；以下片段中length="30"表示索引列“H_ID”的列值不能超过30个字符：

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