public class LabelJob { public static void main(String[] args) throws Exception { Job job = Job.getInstance(new Configuration()); job.setJarByClass(LabelJob.class); job.setJobName("Hbase.LabelJob"); Configuration conf = job.getConfiguration(); c

package com.bank.service; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hba

Job端的变化: 通过设置conf,配置输出表,在reduce中获取输出表名字 Configuration conf = job.getConfiguration(); //输出表1 conf.set("usertag_output", "usertag"); //输出表2 conf.set("prodtag_output", "prodtag"); job.setReducerClass(LabelReducer.class

只使用Mapper不使用reduce会大大减少mapreduce程序的运行时间. 有时候程序会往多张hbase表写数据. 所以有如题的需求. 下面给出的代码,不是可以运行的代码,只是展示driver中需要进行的必要项设置,mapper类需要实现的接口,map函数需要的参数以及函数内部的处理方式. 实现过程比较曲折,只贴代码: class Qos2HbaseDriver extends Configured implements Tool { private static Logger logge

实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFromHDFSMapper; import com.yjsj.hbase_mr2.WriteFruitMRFromTxtReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configur

本例中需要将hdfs上的文本文件,解析后插入到hbase的表中. 本例用到的hadoop版本2.7.2 hbase版本1.2.2 hbase的表如下: create 'ns2:user', 'info' hdfs上的文本文件如下[data/hbase_input/hbase.txt] 1,xiejl,20 2,haha,30 3,liudehua,40 4,daoming,41 可以通过命令查看hadoop的classpath现在包含哪些jar包: [hadoop@master ~]$ hdfs

在伪分布式模式和全分布式模式下 HBase 是架构在 HDFS 上的,因此完全可以将MapReduce 编程框架和 HBase 结合起来使用.也就是说,将 HBase 作为底层“存储结构”, MapReduce 调用 HBase 进行特殊的处理,这样能够充分结合 HBase 分布式大型数据库和MapReduce 并行计算的优点. 相对应MapReduce的hbase实现类: 1)InputFormat 类:HBase 实现了 TableInputFormatBase 类,该类提供了对表数据的大部

转自:http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=23916356&id=3321832 最近因为生产环境hbase中某张表的数据要导出到测试环境(数据不多,大概200W条左右),如果用程序掉接口导入的话太慢,所以考虑直接用 hbase的功能来导入导出.因为此次是实验,所以我在正式环境建了一张小表,只有两条数据,目的是将它导入到一张新表中(空表,但是表结构一样) hbase(main):004:0> scan 'xy

这个操作和普通的Mapreduce还不太一样,比如普通的Mapreduce输入可以是txt文件等,Mapreduce可以直接读取Hive中的表的数据(能够看见是以类似txt文件形式),但Mapreduce操作Hbase却和前二者不一样 它有专门的Mapper 这个叫TableMapper,这个Mapper继承自Mapper,普通的Mapper有4个输入泛型,但这里的TableMapper却只有两个,通过源码可以看到TableMapper的KEYIN,VALUEIN分别设置为ImmutableBy

转自:http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/39577431 本blog的内容包含: 第一部分:Hbase框架原理理解 第二部分:Hbase调用MapReduce函数使用理解 第三部分:Hbase调用Java API使用理解 第四部分:Hbase Shell操作 第五部分:Hbase建表.读写操作方式性能优化总结   第一部分:Hbase框架原理理解   概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Goo

MapReduce从HDFS读取数据存储到HBase中 现有HDFS中有一个student.txt文件,格式如下 95002,刘晨,女,19,IS 95017,王风娟,女,18,IS 95018,王一,女,19,IS 95013,冯伟,男,21,CS 95014,王小丽,女,19,CS 95019,邢小丽,女,19,IS 95020,赵钱,男,21,IS 95003,王敏,女,22,MA 95004,张立,男,19,IS 95012,孙花,女,20,CS 95010,孔小涛,男,19,CS 95

容易遇到的坑: 当用mapReducer操作HBase时,运行jar包的过程中如果遇到 java.lang.NoClassDefFoundError 类似的错误时,一般是由于hadoop环境没有hbase相关的jar包,这时候需要修改hadoop_env.sh文件,在最后面添加一行: HADOOP_CLASSPATH=/home/hadoop/apps/hbase/lib/* 实例演示: pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM

Hadoop生态圈-使用MapReduce处理HBase数据 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.对HBase表中数据进行单词统计(TableInputFormat)  1>.准备环境 create_namespace 'yinzhengjie' create 'yinzhengjie:WordCount','f1','f2' put 'yinzhengjie:WordCount', 'row1', 'f1:line', 'hello wold tom how

1.简介 MapReduce计算框架是二代hadoop的YARN一部分,能够提供大数据量的平行批处理.MR只提供了基本的计算方法,之所以能够使用在不用的数据格式上包括HBase表上是因为特定格式上的数据读取和写入都实现了各自的inputformat和outputformat,这样MR就通过这两个接口屏蔽了各个数据源的产异性,统一计算框架.本文主要介绍如何让HBase表作为MR计算框架的输入和输出源,并通过实现一个简历二级索引的小例子来介绍. 2. HBase与MR关系 HBase和MapRedu

用Hive一句话搞定的,可是有时必需要用mapreduce 方法介绍 1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是很常见且很耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作.相同常见且耗时,因为Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法.然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 如果要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join

Mapper读取HBase数据 package MapReduce; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil; import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable; import org.apache.hadoop.hbase.ma

MapReduce 操作 HBase 在 HBase 系统上运行批处理运算,最方便和实用的模型依然是 MapReduce,如下图所示. HBase Table 和 Region 的关系类似 HDFS File 和 Block 的关系,HBase提供配套的 TableInputFormat 和 TableOutputFormat API,可以方便地将 HBase Table 作为 Hadoop MapReduce 的Source 和 Sink.对于 MapReduce Job 应用开发人员来说,基

功能:把hdfs上的数据写入到hbase表. hadoop的mapreduce输出要导入到hbase表,最好先输出HFile格式,再导入hbase,因为HFile是hbase的内部存储格式,所以导入效率很高,下面我们来看一下具体怎么做. 1.我们在hdfs上有一个文本文件: 2.在hbase表里我们创建一个t1表 创建语句:create 't1','cf' 3.写MR作业 package cn.tendency.wenzhouhbase.hadoop; import java.io.IOExce

7 HBase的MapReduce   HBase中Table和Region的关系,有些类似HDFS中File和Block的关系.由于HBase提供了配套的与MapReduce进行交互的API如 TableInputFormat和TableOutputFormat,可以将HBase的数据表直接作为Hadoop MapReduce的输入和输出,从而方便了MapReduce 应用程序的开发,基本不需要关注HBase系统自身的处理细节. 8 实现方法: Hbase对MapReduce提供支持,它实现了

目录 需求 步骤 一.开发MapReduce 二.打成Jar包放到linux执行 三.有两种办法将HFile文件加载到HBase表中 开发代码 Hadoop命令运行 需求 将hdfs上面的这个路径 /hbase/input/user.txt 的数据文件,转换成HFile格式,然后load到myuser2表里面去 先清空一下myuser2表的数据 -- truncate 'myuser2' 步骤 一.开发MapReduce 定义一个main方法类--BulkloadMain import org.