hbaseresult按行读，hbase按照行键范围scan

如何用MapReduce程序操作hbase

1、对于写操作，HBase提供了Put操作。一个Put操作就是一次写操作，它将指定Row Key的数据写入到HBase中。

2、第一步，通过MapReduce任务生成HFile。假设这个过程使用的HDFS账号为：u_mapreduce. 第二步，将HFile加载到HBase集群，假设这个步骤使用的账号为：u_load。

3、将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法 使用HBase 的bulk load 工具 使用定制的MapReduce Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

4、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。

相关问答

Q1: 什么类用于查询hbase表返回的单条记录结果

可以使用scan命令来扫描hbase：meta表，这个表存储了所有分区的元数据信息。可以使用PrefixFilter或RowFilter来过滤出要查询的分区的记录。可以查看info：requestscount这个列限定符的值，表示该分区的请求数。

与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

row_prefix：rowkey前缀。注：使用row_prefix的时候，row_start和row_stop不能使用 filter：要使用的过滤器(hbase 0.92版本及以上生效)timestamp：按指定时间戳查询 reverse：默认为False。

存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。sql：结构化查询语言 nosql：非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

常用的API操作有： 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。

Q2: Hbase读写原理

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。

Non-scanned block section：HFile顺序扫描的时候该部分数据不会被读取，主要包括Meta Block即BloomFilter和Intermediate Level Data Index Blocks两部分； Load-on-open-section：这部分数据在HBase的region server启动时，需要加载到内存中。

存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)Column Family 列族：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。

HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去。

因为是存储在hdfs上），利用hbase技术可在廉价PC server上搭建大规模结构化的数据库存储集群。从Hadoop生态来说，Hbase是基于hdfs构建的分布式存储框架，但是Hbase在hdfs上实现随机的读、写、改，解决了hdfs不支持的东西。

Q3: 怎样实现用MapReduce读取HBase中历史版本的数据并传到HDFS?

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。

数据输入源是hbase的inputTable表，执行mapper.class进行map过程，输出的key/value类型是 ImmutableBytesWritable和Put类型，最后一个参数是作业对象。

主要有三种方法：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。

HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统，其读写操作是基于其底层的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行的，同时利用MapReduce进行数据处理。

Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的，通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。

Q4: hbase是怎么进行读写的

1、所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。

2、hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。

3、通过合理设置key，如写入的时实时数据，但是读取的是昨天之前的数据，那么可以将时间戳作为key，Hbase会把不同时间的数据放到不同的region，达到读写分离。

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