java抽取hbase表数据，hbase result获取所有列名和列值

怎样用mapreduce取出hbase的历史数据并上传到hdfs中

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、数据输入源是hbase的inputTable表，执行mapper.class进行map过程，输出的key/value类型是 ImmutableBytesWritable和Put类型，最后一个参数是作业对象。

3、Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。

4、copyTable也是属于HBase数据迁移的工具之一，以表级别进行数据迁移。copyTable的本质也是利用MapReduce进行同步的，与DistCp不同的时，它是利用MR去scan 原表的数据，然后把scan出来的数据写入到目标集群的表。

JAVA怎么样提取HBase中所有的表名

如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project 。 步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入。

先在静态代码块中把系统中需要用到的表都获取一遍，获取完之后立即关闭该表，以期增加真正的服务的代码中，第一次实例化HTable对象的效率。

方法有两种：一种是通过Java，直接读取数据，然后在插入hive中第二种是整合hbase，hive。

最后一个参数是作业对象。特别注意：这里声明的是一个最简单的扫描读入对象scan，进行表扫描读取数据，其中scan可以配置参数，这里为了例子简单不再详述，用户可自行尝试。

在项目开始之前，你就该思考如何将所有能够很好的将数据转移进HBase，否则之后可能面临严重的性能问题。HBase有一个名为 bulk load的功能支持将海量数据高效地装载入HBase中。

其次通过Java程序遍历所有图片生成一个Sequence File，然后把Sequence File入库到HBase，在入库过程中，读取图片文件的文件名作为Rowkey，另外将整个图片内容转为bytes存储在HBase表的一个column里。

如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的。

首先是pom.xml，注释了一些东西，比如 不用 添加hbase-client和hbase-server，java中写MapReduce操作hbase需要这两个，scala写spark操作hbase不需要这两个，程序跑不起来，sc无法创建。

spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中。

删除数据通过删除列或列簇没有修改数据，要更改数据，将对应行键、列簇、列下的值重新写入就行了。他虎同时保存多个时间版本的值，使用的时候直接取最新的数据就行了。

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