Mapreduce操作HBase

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ImmutableBytesWriteable和Result类型（这个Result类型就是Hbase查询的结果数据）所以只需要实现KEYOUT、VALUEOUT即可

这里的TableMapper类完全是为了从HBase中读取数据而设置的，也就是说，这个TableMapper是专为HBase定义的抽象类。

实例参考：

1.https://www.cnblogs.com/liangzh/archive/2012/04/19/2457703.html

2. MapReduce从Hbase中读取多个表：

 List<Scan> scans = new ArrayList<Scan>();//hbase多表输入
        /*Scan scan1 = new Scan();
        scan1.setAttribute(Scan.SCAN_ATTRIBUTES_TABLE_NAME, Bytes.toBytes("r_data_curr2019030101"));
        scans.add(scan1);
        Scan scan2 = new Scan();
        scan2.setAttribute(Scan.SCAN_ATTRIBUTES_TABLE_NAME, Bytes.toBytes("r_data_curr2019030102"));
        scans.add(scan2);*/
        for(int i =3;i<=23;i++){
            Scan scan = new Scan();
            if(i<=9){
                scan.setAttribute(Scan.SCAN_ATTRIBUTES_TABLE_NAME, Bytes.toBytes("r_data_curr201903010"+i));
            }else{
                scan.setAttribute(Scan.SCAN_ATTRIBUTES_TABLE_NAME, Bytes.toBytes("r_data_curr20190301"+i));
            }
            scans.add(scan);
        }
        TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(scans, HourDataMapper.class, Text.class, Text.class, job,
                false);

        // 设置reducer相关，reducer往hbase输出
        // 本地环境，而且fs.defaultFS为集群模式的时候，需呀设置addDependencyJars参数为false。
        TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("r_his_data_hour", HourDataReducer.class, job, null, null, null, null, false);

3.Mapreduce计算环比差值或同比差值

https://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5205496.html

4. Hbase MapReduce 多表输入，输出到多表，输入的表指定开始遍历的起始和结束行

https://blog.csdn.net/u014034934/article/details/74003049