抛砖引玉：hbase建表： 将提前准备好的数据上传到hdfs： hbase(main):003:0> create 'people','0'[hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -mkdir /bulkload [hadoop@h71 ~]$ hadoop fs -put people.txt /bulkload[hadoop@h71 ~]$ vi people.txt
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概述最近在做全量库手机号的MD5和SHA256，从130号段到199号段。差不多有140亿的数据量，其中md5是70亿，SHA256也是70亿。如何让这140亿的手机号批量写入到Hbase中去，达到效率最高不丢数据。且出现异常，可以自行修复。设计思路任务拆分将70亿是手机号，按照号段进行拆分，平均1000w个手机号为一个任务单元。开启多线程去处理每个任务单元预分区 + Rowkey设计为了让Hba
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2023-09-01 11:13:07
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以下主要介绍BulkLoad导入数据到hbase 中 HBase有多种导入数据的方法，最直接的方法就是在MapReduce作业中使用TableOutputFormat作为输出，或者使用标准的客户端API， 但是这些都不是非常有效的方法。 Bulkload利用MapReduce作业输出HBase内部数据格式的表数据， 然后将生成的StoreFiles直接导入到集群中。与使用HBase
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2023-07-14 15:44:21
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之前我们学习过添加、检索和删除表中数据的操作了，不过都是基于单个实例或基于列表的操作。下边介绍一些API调用，可以批量处理跨多行的不同操作。 事实上，许多基于列表的操作，如delete(List <Delete> deletes)或者get(List <Get> gets)，都是基于batch()方法实现的。它们都是一些为了方便用户使用而保留的方法。如果你是新手，推荐使用b
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2023-09-26 15:57:52
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目录HBase数据写入方式BulkLoad实现原理代码实现 HBase数据写入方式 HBase一般的插入过程都使用HTable对象，将数据封装在Put对象中，Put在new创建的时候需要传入rowkey，并将列族，列名，列值add进去。然后HTable调用put方法，通过RPC请求提交到Regionserver端。写入的方式可以分为以下几种：单条put批量put使用Mapreducebluck
目前有两种方式导入：
1.使用sqoop工具导入。
2.通过写hbase java api导入。
总结：hbase的入库性能还行，查询效率高。
目前咱们的数据量很难遇到极端场景。
1.使用sqoop 把cpp数据导入hbase
sqoop思义sql to hadoop。s
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2023-06-26 15:45:26
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前言: 作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase. *). Client API实现借助HBase的Client API来导入, 是最简易
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2023-09-10 21:16:20
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HBase数据迁移(1)-使用HBase的API中的Put方法使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。但针对大部分情况，它并非都是最高效的方式。当需要将海量数据在规定时间内载入HBase中时，效率问题体现得尤为明显。待处理的数据量一般都是巨大的，这也许是为何我们选择了HBase而不是其他数据库的原因。在项目开始之前，你就该思考如何将所有能够很好的将数据转移进HBase，否
Hbase 批量导入原理（BulkLoad） 一、hbase的数据写入流程1、在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。 但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。 
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2023-07-19 14:28:24
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HBase数据迁移（1）-使用HBase的API中的Put方法 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。但针对大部分情况，它并非都是最高效的方式。当需要将海量数据在规定时间内载入HBase中时，效率问题体现得尤为明显。待处理的数据量一般都是巨大的，这也许是为何我们选择了HBase而不是其他数据库的原因。在项目开始之前，你就该思考如何将所有能够很好的将数据转移
需要先将数据源导出成文本文件，并且将文本文件上传到 HDFS 中。迁移到 HBase 有两种方案：方案一：利用 MapReduce 中封装好的方法。在 map 阶段，把数据封装成 Put 操作，直接将数据入库。方案二：利用 Bulkload，首先使用 MapReduce 直接生成 HFile 文件，然后再通过 Bulkload 将 HFile 文件直接加载到表中。方案一（Map + Put）现在
原创
2022-03-03 21:10:07
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OneCoder只是一个初学者，记录的只是自己的一个过程。不足之处还望指导。
原创
2023-06-05 12:33:32
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# Phoenix批量导入数据到Hbase中实现流程
## 1. 整体流程
下面是将数据批量导入HBase中的整体流程的表格展示：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建HBase表 |
| 步骤2 | 创建Phoenix外部表 |
| 步骤3 | 创建数据文件 |
| 步骤4 | 将数据文件上传到HDFS |
| 步骤5 | 将数据从HDFS加载到HBas
# 从HBase批量导入数据到MySQL数据库
## 1. 背景介绍
在大数据领域，HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，可以处理大规模的结构化数据。而MySQL是一个关系型数据库管理系统，适用于小到中等规模的数据存储。
有时候，我们需要将HBase中的数据批量导入到MySQL数据库中进行分析、处理或展示，这就需要编写代码实现这一过程。
## 2. 实现步骤
### 步骤一
10万条数据批量导入到HBase中测试
原创
2021-07-07 16:23:44
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使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。但针对大部分情况，它并非都是最高效的方式。当需要将海量数据在规定时间内载入HBase中时，效率问题体现得尤为明显。
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2023-05-25 10:11:46
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文章目录一、前言二、利用ImportTsv将csv文件导入到HBase三、利用completebulkload将数据导入到HBase四、利用Import将数据导入到HBase 一、前言HBase作为Hadoop DataBase，除了使用put进行数据导入之外，还有以下几种导入数据的方式：（1）使用importTsv功能将csv文件导入HBase；（2）使用import功能，将数据导入HBase
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2023-08-16 17:25:11
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Hbase是Hadoop生态体系配置的数据库，我们可以通过HTable api中的put方法向Hbase数据库中插入数据，但是由于put效率太低，不能批量插入大量的数据，文本将详细介绍如何通过MapReduce运算框架向Hbase数据库中导入数据。开篇先介绍业务场景：将电信手机上网日志中的数据导入到Hbase数据库中，将部分数据以及相应字段描述列出：图片格式描述：先介绍一个日期格式的转换：publ
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2017-02-09 22:07:02
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笔者环境：hdp2.5.3 + centos6.9 + phoenix4.7官网文档： Phoenix provides two methods for bulk loading data into Phoenix tables: Single-threaded client loading tool for CSV formatted data via the psql command MapR
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 org.apache.hadoop.hbas
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2017-07-11 18:38:00
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