1、先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出源的样例：View Code1
2
3
4
5
6
7
8Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
Tabl
转载
2023-08-08 21:38:14
337阅读
(1)scan.setCacheBlocks(false);初始化map任务 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob 本次mr任务scan的所有数据不放在缓存中，一方面节省了交换缓存的操作消耗，可以提升本次mr任务的效率，另一方面，一般mr任务scan的数据都是 一次性或者非经常用到的，因此不需要将它们替换到缓存中，缓存中还是
转载
2023-07-21 15:38:17
102阅读
运行HBase时常会遇到个错误，我就有这样的经历。 ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNo
转载
2023-04-25 20:40:03
93阅读
# 使用 MapReduce 操作 HBase 的指南
在大数据处理的世界中，MapReduce 是一种强大的处理模型，而 HBase 则是一个分布式的、可扩展的 NoSQL 数据库。结合两者可以处理大规模的数据集。本文将教你如何实现 “MapReduce 操作 HBase” 的方法，包括流程、代码及详细解释。
## 整体流程概述
下面的表格展示了使用 MapReduce 操作 HBase
1.实现方法Hbase对MapReduce提供支持，它实现了TableMapper类和TableReducer类，我们只需要继承这两个类即可。1、写个mapper继承TableMapper<Text, IntWritable>参数：Text：mapper的输出key类型； IntWritable：mapper的输出value类型。其中的map方法如下：map(Immutabl...
原创
2021-07-08 10:56:11
189阅读
1.实现方法Hbase对MapReduce提供支持，它实现了TableMapper类和TableReducer类，我们只需要继承这两个类即可。1、写个mapper继承TableMapper<Text, IntWritable>参数：Text：mapper的输出key类型； IntWritable：mapper的输出value类型。其中的map方法如下：map(Immutabl...
原创
2022-03-24 09:57:34
126阅读
用mapreduce来操作hbase的两点优化用MR来对hbase的表数据进行分布式计算。有两点配置可以优化操作，提升性能。它们分别是：(1)scan.setCacheBlocks(false); 然后调用下面这句来初始化map任务 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob这个配置项是干什么的呢？
转载
2023-12-29 11:49:14
36阅读
对于Hadoop分布式文件系统本身来说，重要的出发点在于硬件故障是常态，不是非异常的状态，我们可以摒弃采用IBM小型机方案，Hadoop中数据可以自动复制，一份数据可以复制成三份，第一份在一台
服务器上，第二份数据在另外一台机架的另外一台服务器上，第三份数据可
转载
2023-12-05 22:21:38
77阅读
reduce side joinreduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下： 在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签> （tag）,比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。&
转载
2024-01-05 10:55:07
54阅读
HBase-1.0.1学习笔记（四）MapReduce操作HBase
原创
2015-09-04 12:59:45
4412阅读
一、背景 MapReduce提供了表连接操作其中包括Map端join、Reduce端join还有半连接，现在我们要讨论的是Map端join，Map端join是指数据到达map处理函数之前进行合并的，效率要远远高于Reduce端join，因为Reduce端join是把所有的数据都经过Shuffle，非常消耗资源。二、具体join 1、join的
转载
2024-03-30 08:28:16
29阅读
目录零，学习目标一，学习导入 二，讲解 (一)MapReduce核心思想 (二)MapReduce模型 (三)M
转载
2024-07-08 20:27:43
66阅读
数据处理总流程MapReduce计算框架体现的是一个分治的思想。及将待处理的数据分片在每个数据分片上并行运行相同逻辑的map()函数，然后将每一个数据分片的处理结果汇集到reduce()函数进行规约整理，最后输出结果。总体上来说MapReduce的处理流程从逻辑上看并不复杂。对于应用Hadoop进行数据分析的开发人员来说，只需实现map()方法和reduce()方法就能完成大部分的工作。正是因为H
转载
2024-07-24 20:19:46
33阅读
org.apache.hadoop.hbase.mapreduceTableMapper TableReducer一个region对应一个mapimport java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HB
原创
2015-09-29 19:18:04
1164阅读
目录1 配置环境变量2 运行官方的 MapReduce 任务3 自定义HBase-MR 【前言】 在Hadoop中MR使用HBase，需要将HBase的jar包添加到Hadoop的类路径下，所以需要修改配置文件添加类路径。这源于一个思想： A要使用 B，那么A要有B的jar包。例如：在 Hive的安装中，Hive需要使用到MySQL数据库，所以将jdbc驱动包放到lib文件夹中 HBase与M
转载
2023-12-21 15:01:24
90阅读
目录一、前言准备工作二、HDFS——MapReduce操作11、Map阶段2、Reduce阶段3、Driver阶段4、结果查询三、HDFS——MapReduce操作21、Map阶段2、Reduce阶段3、Driver阶段4、结果查询一、前言 本篇文章主要分享，编写简单的hbase与mapreduce集合的案例，即从
转载
2023-10-24 14:06:16
153阅读
1.1MapReduce定义MapReduce是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。这里以词频统计为例进行说明，MapReduce 处理的流程如下：input : 读取文本文件；splitting : 将
转载
2024-04-19 17:24:59
355阅读
一、在HBase中创建空表二、准备好要写入HBase的文件（可能存在HDFS或者本地，需要修改输入文件路径，HDFS使用hdfs://开头，本地文件使用file://开头）例如我有这样一份文件：其保存在HDFS上三、检查能否调用hadoop读取该文件package cn.edu.shu.ces.chenjie.tianyi.hadoop;
import java.io.IOException;
转载
2023-11-06 13:51:56
63阅读
两者的概念：Hive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。其实从Hive的logo就可以看出Hive让大象变
转载
2023-07-26 17:04:36
14阅读
常用大数据开发基础知识点主要集中在Hbase、Spark、Hive和MapReduce上，基础概念、特点、应用场景等。目录一、Hbase1.1、Hbase是什么？ 1.2、HBase的特点二、Spark三、Hive3.1、Hive是什么3.2、为什么要使用Hive3.3 Hive架构四、Mapreduce4.1、MapReduce是什么？4.2、为什么需要 MapReduce？4.3、M
转载
2023-07-13 16:49:28
69阅读
