mapreduce操作hbase实例，MapReduce与HBase的关系

mapreduce可以不使用hbase吗

1、这说明这里是不能使用-，-也并不是转义字符，转义后也还是scan不出来的。不知道其他字符是不是也不行，没有测试。 所以需要注意。

2、MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念＂Map＂和＂Reduce＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

3、MapReduce在map和reduce阶段添加依赖包办法 通常在MapReduce编程过程，大部分都是使用Hadoop jar的方式运行MapReduce程序，但是在开发map或reduce阶段中会需要引入外部的包，Hadoop集群环境并没有这些依赖包。

4、如果功能特别简单，完全可以不去使用MAPREDUCE和Hbase，自己动手搞一个吧。

5、不需要，也可以使用HBase提供的API在程序中查询。获取在hbase shell命令行中查询。

6、但它又不适合事务/单一请求处理。（HBase使用了来自Hadoop核心的HDFS，在其常用操作中并没有使用MapReduce。） 不能随即读取 以蛮力代替索引 在索引是更好的存取机制时，MapReduce将劣势尽显。

mapreduce和hbase的关系,哪些是正确的

1、MapReduce与HBase没有关系：MapReduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。概念＂Map＂和＂Reduce＂，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。

2、MapReduce是Hadoop中的一个数据运算核心模块，MapReduce通过JobClient生成任务运行文件，并在JobTracker进行调度指派TaskTracker完成任务。

3、HBase是Hadoop生态系统的一部分，又其他框架如PIG， HIVE等的支持，而Cassender上运行mapreduce相对比较复杂的。总体上来说，Cassender或许在存储上比较有效，但HBase的数据处理能力更强些。

六、HBase写入流程

1、寻址过程：client–Zookeeper–-ROOT-表–META表–RegionServer–Region–client 1 -ROOT-表结构 HBase的用-ROOT-表来记录.META.的Region信息，就和.META.记录用户表的Region信息一模一样。

2、/hbase/oldlogs 当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中，HMaster 会定期去清理。

3、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。

4、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。

5、使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。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。

SparkSQL同步Hbase数据到Hive表

1、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

2、ImmutableBytesWritable.class， Result.class)；在Spark使用如上Hadoop提供的标准接口读取HBase表数据（全表读），读取5亿左右数据，要20M+，而同样的数据保存在Hive中，读取却只需要1M以内，性能差别非常大。转载，仅供参考。

3、Hive On Spark做了一些优化：Map Join Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。

4、Hive是一种基于HDFS的数据仓库，并且提供了基于SQL模型的，针对存储了大数据的数据仓库，进行分布式交互查询的查询引擎。

如何将mapreduce中通过bulkload方式向多个hbase表中导数据

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、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。

3、计算出 region 信息之后，就是正式的 load 阶段，最终定位到 HStore 里面的 bulkLoadFile 方法 通过 StoreFile reader 读取 StoreFile ，获取写锁，往 storefile 中新增数据。

4、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。

5、Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。

如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据

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。

CheckPartitionTable规则执行类，需要通过引入sparkSession从而获取到引入conf；需要继承Rule[LogicalPlan]；通过splitPredicates方法，分离分区谓词，得到分区谓词表达式。

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