hbase批量upsert，HBASE批量修改数据操作

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批量把文本文件数据导入到HBase

1、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

2、导入HBase表第二步使用completebulkload工具将第一步的结果文件依次交给负责文件相应region的RegionServer，并将文件move到region在HDFS上的存储文件夹中。一旦完毕。将数据开放给clients。

3、将MySQL中大量数据导入到Hbase有什么好的方法：使用sqoop工具。在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

1、直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。另外：export，fs的参数为hdfs上的路径时，该路径必须不能已经存在，否则会报错。import的表必须是hbase中已经创建好的，否则会报错。

2、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

3、使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具。它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。

4、config：xml格式的配置hbase导出数据的信息。在海量导出数据或根据rowkey到处数据的时候使用。ihbase.sh工具的使用接口。四．简要使用介绍：操作均在bin目录下。

1、测试环境正常，生产环境下，时不时出现HRegionServer挂掉的情况，而HMaster正常。重启Hbase之后，短时间内恢复正常，然而一段时间之后，再次出现RegionServer挂掉的情况。因此，我们决定对此故障进行深入排查，找出故障原因。

2、使用上述解决方案后本次异常依旧存在，并且HMaster和HRegionServer都不断的自动挂掉。

3、因此，节点中Region过多时，每个MemStore分到的内存空间就会变小。此时，写入很小的数据量，就会被强制flush到磁盘，进而导致频繁刷写，会对集群HBase与HDFS造成很大的压力。

关于hbase批量upsert和HBASE批量修改数据操作的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。