hadoophbase命令，hadoop基础命令

批量把文本文件数据导入到HBase

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、利用选项2， 先打通Hive对HBase指定表的全表访问， 再建立一个新的空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中， 以后的所有数据分析操作在新表中完成。说干就干， 让我们试一个简单的例子。

3、https：//segmentfault.com/a/1190000011616473 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。

相关问答

Q1: 如何将hbase中的数据导出到hdfs

1、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、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、注意：先用export导出后，再将数据导入。1．将查询的结果导出到本地 2．将查询的结果格式化导出到本地 3．将查询的结果导出到HDFS上(没有local)基本语法：（hive -f/-e 执行语句或者脚本 file）后续...。

Q2: Hbase统计表总行数的三种方式

1、有时候我们需要统计HBase表的行数，一般要么是写MR程序，要么是写SQL。

2、RowKey 与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

3、Hbase是不支持条件查询、聚集操作和Order by查询的！Hbase查询方式只有三种：根据主键，根据主键范围和全表。

4、KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。而HBase中的数据存储是基于列族（column family）和行键（row key）的，HBase的数据存储结构是按行键排序的有序映射表，可以通过行键的前缀匹配来检索数据。

5、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。

Q3: 统计HBase表行数的四种方式

1、与nosql数据库们一样，RowKey是用来检索记录的主键。

2、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。

3、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。

4、行键(RowKey)的设计 首先应该避免使用时序或单调(递减/递增)行键。

5、我们知道对于hbase的查询，最快的方式就是get，这样的话，可以迅速定位到一条数据。而get查询其实就是scan的特殊情况，只是startRow和endRow一样。所以此时我们可以采用scan+startRow+endRow的方式进行操作。

Q4: HDFS和本地文件系统文件互导

1、Loader仅支持从 Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中。

2、HBase本身提供的接口 其调用形式为：1）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名 数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径。

3、reduce也是一样，各个任务读入的数据是不相交的。问题reduce输出肯定是在hdfs上，和普通文件一样在datanode上。问题每个reducer会有自己的outputformat对象，与前面inputformat原因一样。

4、优点：文件在本地可以进行本地化的一系列操作后，再放回hdfs中 缺点：文件传输经过两层，并且从源服务器到本地提取是单机串行，比较消耗时间。

Q5: HBase配置文件详解(一)

1、HBase使用与Hadoop相同的配置系统，所有配置文件都位于 conf/ 目录中，需要保持群集中每个节点的同步。在对HBase进行配置，即编辑hbase-site.xml文件时，确保语法正确且XML格式良好。

2、首先，我们可以根据HBase的业务特点，即读多写少还是写多读少来分配读写的比例：HBase 中的相关配置如下：该值在HBase中默认为0，代表读写资源不分离。

3、/hbase/.archive HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

4、conf目录。根据查询火山引擎官网显示，hbase配置文件的保存路径是其安装目录下的conf目录中，打开conf目录即可看到hbase的配置文件。

5、：从HBase集群中复制一份Hbase部署文件，放置在开发端某一目录下（如在/app/hadoop/hbase096目录下）。

6、如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project 。 步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入。

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