什么是MapReduce? MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和他们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.他极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一

转自:http://blog.csdn.net/zhongwen7710/article/details/39577431 本blog的内容包含: 第一部分:Hbase框架原理理解 第二部分:Hbase调用MapReduce函数使用理解 第三部分:Hbase调用Java API使用理解 第四部分:Hbase Shell操作 第五部分:Hbase建表.读写操作方式性能优化总结   第一部分:Hbase框架原理理解   概述 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统:HBase是基于Goo

一.HBase整合MapReduce环境搭建 1. 搭建步骤1)在etc/hadoop目录中创建hbase-site.xml的软连接.在真正的集群环境中的时候,hadoop运行mapreduce会通过该文件查找具体的hbase环境信息. -cdh5.-cdh5.3.6/etc/hadoop/hbase-site.xml 2)将hbase需要的jar包添加到hadoop运行环境中,其中hbase需要的jar就是lib文件夹下面的所有*.jar文件. 在hadoop中添加其他第三方的jar有多种方式

这篇文章是看了HBase权威指南之后,依据上面的解说搬下来的样例,可是略微有些不一样. HBase与mapreduce的集成无非就是mapreduce作业以HBase表作为输入,或者作为输出,也或者作为mapreduce作业之间共享数据的介质. 这篇文章将解说两个样例: 1.读取存储在hdfs上的txt文本数据,简单地以json字符串的形式存储到HBase表中. 2.将第一步存储的HBase表中的json字符串读取出来,解析存储到新的HBase表中,能够进行查询. 本文具体给出了源代码以及怎样执

Hbase和mapreduce结合 为什么需要用mapreduce去访问hbase的数据? ——加快分析速度和扩展分析能力 Mapreduce访问hbase数据作分析一定是在离线分析的场景下应用 案例1.HBase表数据的转移 在Hadoop阶段,我们编写的MR任务分别进程了Mapper和Reducer两个类,而在HBase中我们需要继承的是TableMapper和TableReducer两个类. 目标:将fruit表中的一部分数据,通过MR迁入到fruit_mr表中 Step1.构建ReadF

hbase与mapreduce集成后,运行mapreduce程序,同时需要mapreduce jar和hbase jar文件的支持,这时我们需要通过特殊设置使任务可以同时读取到hadoop jar和hbase jar文件内容,否则任务会报错. 我们知道仅仅运行mapreduce任务时,不需要设置classpath,这时因为运行bin/yarn命令时已经在命令脚本中针对hadoop执行jar包路径进行了预设置的缘故,但是bin/yarn不能自动设置hbase可执行jar路径,这也是情理之中的事.

HBase结合MapReduce批量导入 package hbase; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat; import o

HBase之所以与Hadoop是最好的伙伴,我理解就因为两点:1.HADOOP的HDFS,为HBase提供了分布式的存储方式:2.HADOOP的MR为HBase提供的分布式的计算方法.u 其中第一点,主要是HBase在HDFS的支撑下,实现了HRegion来进行分布式的管理.HBase中除了我们定义的数据表格外,其自身还有两类表格:-ROOT-表和.META.表.在分布式的环境下,客户端定位到要访问的具体某行数据,需要依次通过:唯一的-ROOT-表,具体某个.META.表,具体某个RegionS

一.HBase集成MapReduce 1.查看HBase集成MapReduce需要的jar包 [root@hadoop-senior hbase-0.98.6-hadoop2]# bin/hbase mapredcp 2019-05-22 16:23:46,814 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java class

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/46463889 废话不多说.直接上代码,你懂得 package hbase; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import

6. HBase 与 MapReduce 集成 6.1 官方 HBase 与 MapReduce 集成 查看 HBase 的 MapReduce 任务的执行:bin/hbase mapredcp; 环境变量的导入 临时生效,在命令行执行操作: export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-1.3.4; export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.8.5; export HADOOP_CLASSPATH=${HBASE_HOME}/bi

hbase当中没有两表联查的操作,要实现两表联查或者在查询一个表的同时也需要访问另外一张表的时候,可以通过mapreduce的方式来实现,实现方式如下:由于查询是map过程,因此这个过程不需要设计reduce过程. (1)map的实现 package com.datacenter.HbaseMapReduce.MultiReadTable; import java.io.IOException; import java.util.NavigableMap; import java.util.Ma

上一篇文章是实现统计hbase单元值出现的个数,并将结果存放到hbase的表中,本文是将结果存放到hdfs上.其中的map实现与前文一直,连接:http://www.cnblogs.com/ljy2013/p/4820056.html,下面主要介绍一下reduce的实现: (1)reduce的实现 package com.datacenter.HbaseMapReduce.SummaryToFile; import java.io.IOException; import org.apache.h

我们知道,hbase没有像关系型的数据库拥有强大的查询功能和统计功能,本文实现了如何利用mapreduce来统计hbase中单元值出现的个数,并将结果携带目标的表中, (1)mapper的实现 package com.datacenter.HbaseMapReduce.Summary; import java.io.IOException; import java.util.NavigableMap; import java.util.Map.Entry; import org.apache.h

上面一篇文章仅仅是介绍如何通过mapReduce来对HBase进行读的过程,下面将要介绍的是利用mapreduce进行读写的过程,前面我们已经知道map实际上是读过程,reduce是写的过程,然而map也可以实现写入的过程,因此可以通过map实现读写的过程.具体实现如下所示: (1)map的实现 package com.datacenter.HbaseMapReduce.ReadWrite; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop

最近在学习HBase,在看到了如何使用Mapreduce来操作Hbase,下面将几种情况介绍一下,具体的都可以参照官网上的文档说明.官网文档连接:http://hbase.apache.org/book.html  .通过学习我个人的对MapReduce操作HBase的方式可以看作的是Map过程是负责读取过程,Reduce负责的是写入的过程,一读一写可以完成对HBase的读写过程. 利用MapReduce 读取(Read)HBase中的表数据,这一过程由于只涉及到读过程,因此仅仅只需要实现Map

一:运行给定的案例 1.获取jar包里的方法 2.运行hbase自带的mapreduce程序 lib/hbase-server-0.98.6-hadoop2.jar 3.具体运行 4.运行一个小方法 $HADOOP_HOME/bin/yarn jar lib/hbase-server-0.98.6-hadoop2.jar rowcounter nstest1:tb1 二:自定义hbase的数据拷贝 1.需求 将nstest1:tb1的数据拷贝到nstest1:tb2 2.新建tb2表 3.书写m

概要: hadoop和hbase导入环境变量: 要运行Hbase中自带的MapReduce程序,需要运行如下指令,可在官网中找到: 如果遇到如下问题,则说明Hadoop的MapReduce没有权限访问Hbase的jar包: 参考官网可解决: 运行后解决: 导入数据运行指令: tsv是指以制表符为分隔符的文件 先创建测试数据,创建user文件: 上传至hdfs,并且启动hbase shell: 创建表: 之后导入数据: 还有一些其他的方法,比如rowcounter统计行数: 接下来演示用sqoop

一.前述 Mapreduce可以自定义Inputforma对象和OutPutformat对象,所以原理上Mapreduce可以和任意输入源结合. 二.步骤 将结果写会到hbase中去.  2.1 Main函数 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; impor

废话少说,直接上代码! package cn.com.oozie.demo;  import java.io.IOException;  import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue; import org

一:运行给定的案例 1.获取jar包里的方法 2.运行hbase自带的mapreduce程序 lib/hbase-server-0.98.6-hadoop2.jar 3.具体运行 注意命令:mapredcp. HADOOP_CLASSPATH是当前运行时需要的环境. 4.运行一个小方法 $HADOOP_HOME/bin/yarn jar lib/hbase-server-0.98.6-hadoop2.jar rowcounter nstest1:tb1 二:自定义hbase的数据拷贝 1.需求