hbase导出多个表，hbase表数据的导出指令

如何加快hbase读取数据的效率

region下的StoreFile数目越少，HBase读性能越好 Hfile可以被压缩并存放到HDFS上，这样有助于节省磁盘IO，但是读写数据时压缩和解压缩会提高CPU的利用率。

Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。

RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据，加速查询。如果block Cache里面有，就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳，没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并。所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。

HDFS和本地文件系统文件互导

Loader仅支持从 Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。

Hadoop文件API的起点是FileSystem类，这是一个与文件系统交互的抽象类，存在不同的具体实现子类来处理HDFS和本地文件系统，可以通过调用factory方法FileSystem.get(Configuration conf)来得到所需的FileSystem实例。

）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

其它：未压缩的数据还有一个好处是可以直接在hdfs上查看原始数据。

hdfs的数据实际上是存储在本地文件系统中的。在配置hadoop时你需要配置hdfs的存储文件夹，如果你的用户名为root，文件夹位置是/root/tmp。那么你的hdfs的数据存储在/root/tmp/dfs/data/current中。

Hadoop一般使用URI（下图）方案来选取合适的文件系统实例进行交互。特别的，HDFS文件系统的操作可以使用 FsSystem shell 、客户端（http rest api、Java api、C api等）。

如何用MapReduce程序操作hbase

第一步，通过MapReduce任务生成HFile。假设这个过程使用的HDFS账号为：u_mapreduce. 第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

RESTGateway，支持REST风格的HttpAPI访问HBase，解除了语言限制。Pig，可以使用PigLatin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduceJob来处理HBase表数据，适合做数据统计。

MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念＂Map＂和＂Reduce＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

combiner阶段：combiner阶段是程序员可以选择的，combiner其实也是一种reduce操作，因此我们看见WordCount类里是用reduce进行加载的。

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