hdfs往hbase导数据库，hdfs导入hbase

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如何将一个hbase的数据导入另一个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、初始化一个线程池，线程池 corePoolSize 来源于参数配置 hbase.loadincremental.threads.max，如果未配置，默认取 jvm 可以用到的处理器的个数（Runtime.getRuntime().availableProcessors()）。

3、方法1：最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高。

4、）第一种方向，将HBase视为一个可靠可用的容量巨大的Key-Value存储系统，使用HBase的作用很简单，就是将其作为一个黑匣子来使用，按照之前设计好的表结构来存储具有稀疏结构的数据。

5、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。

他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。

两者的关系如下：HBase是一种建立在Hadoop上的分布式NoSQL数据库，提供了面向列族的存储和高扩展性。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于存储和处理大规模数据集。

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

因为 HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 完成分布式存储，以及 MapReduce 完成分布式并行计算，所以它的一些特点与 Hadoop 相同，依靠横向扩展，通过不断增加性价比高的商业服务器来增加计算和存储能力。

来增加磁盘空间，从而避免像关系数据库那样进行数据迁移。高可靠性：HBase 在 HDFS 之上，而 HDFS 本身具有备份机制，所以在 HBase 集群出现严重问题时，Replication（即副本）机制能够保证数据不会发生丢失或损坏。

Loader支持的导入场景：支持从关系型数据库导入数据到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。支持从SFTP服务器导入文件到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。

方法5：Sqoop是apache软件基金会的一个项目，可以用来实现关系型数据库和hdfs，hbase，hive之间的数据高效传输。只需要做一些简单的配置，通过Sqoop命令行指令就可以方便的实现数据导入和导出。

支持同一集群内HDFS导入文件到HBase 从VoltDB数据库导入数据到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。Loader支持的导出场景：支持从HDFS中导出文件到SFTP服务器、关系型数据库。支持从HBase中导出文件到SFTP服务器、关系型数据库。

Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。注意：Hadoop 安装完成之后，只包含HDFS和MapReduce，并不含HBase，因此需要在Hadoop 之上继续安装HBase。

总的来说，虽然HDFS提供了大规模数据存储的基础设施，但是HBase作为Hadoop生态系统中一种特殊的NoSQL数据库，它能够提供更高效的数据存储、查询和分析能力。因此在处理大规模数据时，HBase和HDFS的配合使用能够更好地满足需求。

在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。

HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

fs.defaultFs hdfs：//node1：9000 hadoop.tmp.dir file：/home/hduser/hadoop/tmp 这里给出了两个常用的配置属性，fs.defaultFS表示客户端连接HDFS时，默认路径前缀，9000是HDFS工作的端口。

Hadoop Distributed File System(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。 HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

在熟悉基础组件后，可以进一步学习Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。持续学习随着大数据领域的不断发展，Hadoop也在不断进化。持续学习新的知识和技能是保持竞争力的关键。

hadoop发展阶段，及各阶段相对应的组件的作用如下：目前开源hadoop只包含hdfs，mr，和yarn，yarn是hadoop2新增组件。hdfs是hadoop分布式文件系统，主要采用多备份方式存储文件，可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据。

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