hbase增量数据导入，hbase数据迁移方案

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如何将hbase表的数据导出到本地文件中

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。

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。

所以我们只能自己来写一个MR了，编写一个Hbase的MR，官方文档上也有相应的例子。我们用来加以化妆就得到我们想要的了。

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。

1、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。

2、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。支持从HDFS、HBase、Phoenix中导出数据到VoltDB数据库。

3、方法4：bulk load是一个快速大量数据高效导入工具，相比于importtsv效率更高。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。

4、作业。Apache Sqoop：用于数据迁移的工具，支持从关系型数据库导入数据到 HDFS。Apache Flume：日志收集工具，用于收集、处理和传输日志数据。以上三个层级构成了 Hadoop 组件的完整生态圈，为不同需求的企业提供了丰富的选择。

5、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。

6、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。

分配给jvm的虚拟机内存空间不够了。如果数据很多，你需要中间提交，比如每800条数据提交一次。

在主机名不一致的情况下，数据再进行返回的过程当中就会出现返回不正确的提醒，所以这个时候就应该立刻对主机名进行更改，更改正确以后数据就可以正常返回。

检测这种类型的故障，需要利用MIB变量浏览器这种工具，从路由器MIB变量中读出有关的数据，通常情况下网络管理系统有专门的管理进程不断地检测路由器的关键数据，并及时给出报警。

1、将hbase.bulkload.retries.number这个参数设置为更大的值，比如目标表的region数量或者将这个参数设置成0，0表示不断重试直到成功。设置之后问题解决。

2、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。

3、应该是配置出出了问题。检查一下coresite.xml和yarnsite.xml，mapredsite.xml。

4、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。

1、整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。

2、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog，再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件。

3、首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。

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