hbase数据导入到hive，hbase导入数据方法

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如何将hbase.site.xml导入项目

1、：在项目HBase下增加一个文件夹conf，将Hbase集群的配置文件hbase-site.xml复制到该目录，然后选择项目属性在Libraries-Add Class Folder，将刚刚增加的conf目录选上。

2、在工程根目录下创建conf文件夹，将$HBASE_HOME/conf/目录中的hbase-site.xml文件复制到该文件夹中。通过右键选择Propertie-Java Build Path-Libraries-Add Class Folder。

3、在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。我们可以使用 xmllint 检查XML格式是否正确，默认情况下， xmllint 重新流动并将XML打印到标准输出。

4、将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法使用HBase 的bulk load 工具使用定制的MapReduce Job方式使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

5、客户端代码通过ZooKeeper来访问找到簇，也就是说ZooKeeper quorum将被使用，那么相关的类（包）应该在客户端的类（classes）目录下，即客户端一定要找到文件hbase-site.xml。

比如使用的平台所支持的线程库数量（windows只能支持到2048）、服务器的配置（特别是内存大小）、每个连接占用资源（内存和负载）的多少、系统需要的响应时间等。可以在global或session范围内修改这个参数。

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

Hive可以用SQL查询『但效率略低』，Hbase可以快速『近实时』读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Yarn和Hbase需要它的支持。

重新使用hadoop用户把input导入到hdfs系统中试试看。另外，实际上应用的时候是需要关注hdfs中文件的目录结构的。你现在采用的是默认的方式，缺省会放/user/${user.name}目录下。

从fs -ls从列出来的文件看，这个文件夹/user/root/input是通过root用户创建的。

从本地文件系统中复制单个或多个源路径到目标文件系统。也支持从标准输入中读取输入写入目标文件系统。采用-ls命令列出HDFS上的文件。在HDFS中未带参数的-ls命令没有返回任何值，它默认返回HDFS的home目录下的内容。

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）。

Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、JSON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。

Spark on Hive是以Spark角度看Hive是数据源，在Spark中配置Hive，并获取Hive中的元数据，然后用SparkSQL操作hive表的数据并直接翻译成SparkRDD任务。Hive只是作为一个Spark的数据源。

问题描述在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hive on spark、nodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量数据，引起任务执行效率低、磁盘IO大量损耗等问题。

当导入中文字幕时出现乱码，可以尝试以下几种解决方法：确认字幕文件编码：首先确认字幕文件的编码是否与视频文件相匹配。如果不同，可以尝试将字幕文件编码转换为与视频文件相同的编码。

把源文件，用editplus等编辑软件打开，将文件转换为urf-8格式，保存。再重新导入到hive表中，问题解决。源文件只要是文本格式，如csv，txt，log等文本格式，均可用此种方法转化。前提是你终端也要设置为utf-8格式。

解决方法是在视频编辑软件中选择一个合适的编码方式，或者手动转换中文字幕的编码方式为视频的编码方式。显示问题：如果观众的设备或者浏览器不支持中文字幕的编码方式或者字体，也可能会导致乱码。

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