java修改hbase表，hbase修改列名的方法

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如何用MapReduce程序操作hbase

）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名数据文件位置其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

MapReduce和HBase的结合可以实现大规模数据的批量处理和实时查询。通过将数据存储在HBase中，可以快速地获取数据并进行并行处理。

1、conf目录。根据查询火山引擎官网显示，hbase配置文件的保存路径是其安装目录下的conf目录中，打开conf目录即可看到hbase的配置文件。

2、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

3、Hbase的修改，是根据某个行键添加一行数据，并未这行数据生成一个较新的时间戳来实现，每个行键都会对应多个时间戳的数据，那么最新的时间戳就是最终修改后的内容。

4、其调用形式为：1）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名数据文件位置其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

5、在hbase-site.xml 文件中，配置项 name hbase.rootdir/name 默认 “/hbase”，就是hbase在hdfs中的存储根路径。以下是hbase0.96版本的个路径作用。

1、hbase的安装很简单，用tar命令解压缩即可使用，不会与其它包产生互相依赖关系，但运行的前提是java和hapdoop都已经正确安装，而且确定已经能够启动hadoop软件。

2、多Region Server的部署比较简单，最关键的是修改 hbase-site.xml 中region server的相关端口，避免端口冲突即可。可操作流程如下。

3、与微服务中的熔断概念类比，我们也可以把我们的主备HBase集群看做是两个独立的服务，而我们的业务方则需要依赖这一个HBase服务，对外提供自己的服务。

4、zookeeper是hbase必不可少的，它提供了分布式系统当中的高效协调服务。hbase内置了zookeeper，但效果一般不好，一般都选择外置独立的zookeeper。好长时间不整这个了，其实这些东西自己搭建一遍就能明白个八九了。试试吧。

5、不需要，但其余主机要配好环境就可以连接了，但有一点，如果你建hive的外表，并与hive表关联时，就需要每个节点都装，不然会有报错的。

6、在每个节点上使用单独的事务，只实现弱一致性。使用2PC保证强一致性。即分布式事务协调者先要求所有参与节点PREPARE，大家都说PREPARE成功后，再要求所有节点COMMIT。

对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

两种方式：一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。

Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。

为了更好地理解HBase的数据表结构，我们可以先回顾一下关系数据库中的表的处理方式。例如，在一个用户表user_info中，有字段：id、name、tel，这些表名和字段需要在建表时指定。

1、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。步骤3：修改开发机的hosts文件，在文件莫为增加一行虚拟机IP的映射信息。

2、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。

3、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。

4、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。

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