mysql中的数据导入到hbase，mysql导入数据到hdfs

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hbase使用标准的sql进行操作

1、如果要做的话。通常是使用hive（能够直接处理HBase中的数据），或者自己开发mapreduce程序；例子网上有很多。你这个逻辑如果不很复杂，通过hive简单些，写几条语句就搞定。另：如果就是验证下功能，那做做没问题。

2、目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。

3、HBase Shell：HBase自带的命令行工具，可以进行数据的增删改查、表的创建和删除等操作。 HBase Web UI：HBase自带的Web界面，可以进行表的创建和删除、数据的查询和导出等操作。

4、HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。传统数据库则采用了行式存储，将数据按行存储，适合存储结构化的数据。

5、步骤4：启动HBase 执行命令`start-hbase.sh`启动HBase集群，执行命令`jps`可以查看HBase的进程是否正常启动。HBase的基本操作创建表使用HBaseShell或HBaseAPI可以创建表，需要指定表的名称和列族。

6、HBase的目标是存储并处理大型的数据，即仅用普通的硬件配置，就能够处理上千亿的行和几百万的列所组成的超大型数据库。

Q1: 用Sqoop从MySQL导入Hbase,出现了错误,有人帮看下吗?

1、在application.properties写好连接池配置，SessionFactoryConfig.class 中dataSource可以直接注入。

2、导出数据到MySQL，当然数据库表要先存在，否则会报错，此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

3、在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。

4、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。

5、hdfs显示但是hive里面没有的话，很可能hive配置使用的是自带的deby数据库。hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。

6、Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。

Q2: sqoop将Mysql数据导入Hbase,怎样设置多个族列

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、HBase表中的每个列都归属于某个列族，列族必须作为表模式(schema)定义的一部分预先给出；列名以列族作为前缀，每个“列族”都可以有多个列成员(column)；HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下，由几个文件保存。

3、在application.properties写好连接池配置，SessionFactoryConfig.class 中dataSource可以直接注入。

4、必须在设计上保证RowKey的唯一性。由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

5、import org.apache.hadoop.conf.Configuration；import org.apache.sqoop.Sqoop；import org.apache.sqoop.tool.ExportTool；/ 用SQOOP来把数据从HDFS导入到MYSQL。

Q3: 六、HBase写入流程

1、整个写入顺序图流程如下：1 客户端查找对应region 客户端根据要操作rowkey，查找rowkey对应的region。查找region的过程为通过zk获取到hbase：meta表所在region。

2、(1)当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定(默认10g)，该Region就会按照RowKey进行拆分。

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、该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理。

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。

Q4: 将MySQL中大量数据导入到Hbase有什么好的方法

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。

它连接MySQL主服务读二进制日志，然后提取发生在主服务上的行插入事件，解码事件，提取插入到行的每个字段的数据，并使用满意的处理程序得到被要求的格式数据。把它追加到HDFS 中一个文本文件。

MySQL数据库的导入，有两种方法：1)先导出数据库SQL脚本，再导入；2)直接拷贝数据库目录和文件。在不同操作系统或MySQL版本情况下，直接拷贝文件的方法可能会有不兼容的情况发生。所以一般推荐用SQL脚本形式导入。

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