hbase提取数据到mysql，hbase读取数据流程

HBase为什么火?它适用于那些业务场景

1、适合的场景：hbase：适合大型数据存储，其作用可以类比于传统数据库的作用，主要关注的数据的存取。hive：适合大数据的管理，统计，处理，其作用类比于传统的数据仓库，主要关注的数据的处理。

2、HBase的应用场景 日志处理 HBase适用于大规模的日志处理，可以快速地存储和分析海量的日志数据。通过将日志数据按照时间戳进行排序，可以实现高效的日志查询和分析。

3、和单机的MySQL，只是查询速度比较慢；而Hive是关系型数据结构，Oracle比较的话，Hive的优点是可以存储海量数据，HBase 速度比 Hive 快了不知道多少。

4、HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目，它不同于一般的关系数据库，而是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase 分布式数据库具有如下几个显著特点。

相关问答

Q1: HBase支持哪些数据格式?

具体来说，HBase使用HFile作为基本的数据存储格式，这与HDFS是类似的。但是，HBase不仅使用HDFS来存储数据，而且还通过与Hadoop生态系统中的其他组件（如MapReduce和Pig）集成，以支持高效的并行处理和分析数据的能力。

在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。

HBase 通过 Put 操作和 Result 操作支持 “byte-in / bytes-out” 接口，所以任何可以转换为字节数组的内容都可以作为一个值存储。输入可以是字符串、数字、复杂对象、甚至可以是图像，只要它们可以呈现为字节。

properties.sh：在里面配置hbase，hadoop等环境变量，里面目前默认是我们测试集群的配置作为参考。注意一些基础的jar包一定要有。config：xml格式的配置hbase导出数据的信息。在海量导出数据或根据rowkey到处数据的时候使用。

hbase的核心数据结构为LSM树。LSM树分为内存部分和磁盘部分。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构。

多版本：HBase 中表的每一个列的数据存储都有多个版本（Version），每一列对应着一条数据，但是有的数据会对应多个版本。

Q2: hbase数据导出?求方法步骤

1、导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

2、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。

3、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。

4、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。

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