先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出目标的样例：Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
TableMapReduceUtil.initTableM
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2024-06-18 16:09:52
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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
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2023-12-21 15:01:24
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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;
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2023-11-06 13:51:56
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1.HBase和MapReduce的集成HBse集成MR的中文API文档需求:将myuser表当中的f1列族的name和age字段写入待myuser2这张表的f1列族当中去ImmutableBytesWritable 序列,hbase的存储类型 NullWriter没有数据 context上下文的作用是起到桥梁作用把map阶段处理完的数据传递给reduce阶段(1)在原有基础上导入集成MR的mav
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2024-02-20 10:45:19
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MapReduce读取HBase数据 代码如下
原创
2022-06-10 20:04:49
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Map-ReduceMap-Reduce也逐渐成为大数据题目面试的热门，多了解一下也无妨。 总结自左神。我们先来介绍一下哈希函数 哈希函数又叫做散列函数，哈希函数的输入域可以是非常大的范围，但是输出域是固定范围，假设为s. 哈希函数的性质：典型的哈希函数都拥有无限的输入值域输入值相同时，返回值一样（返回值又叫哈希值）输入值不同时，返回值有可能一样，也有可能不一样。不同输入值得到的哈希值，虽然会有重
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2024-10-09 09:50:12
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例子：首先Map阶段读取hbase上的data表数据。接着reduce把结果写会hbase的online_product表1 HBaseTableDemo类：package com.beifeng.hbase;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.
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2024-04-03 10:07:30
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MapReduce集成HbaseMR集成Hbase：读Hbase规则MR集成Hbase：读Hbase实现MR集成Hbase：写Hbase规则MR集成Hbase：写Hbase实现附录一：Maven依赖 MR集成Hbase：读Hbase规则目标掌握MapReduce中读取Hbase的开发规则分析读取由InputFormat决定
TextInputFormat：读取文件中的内容，每一行返回一
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2024-01-12 08:30:51
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一、MapReduce概述MapReduce是大数据离线计算的一种处理范式。它的基本概念就是“分而治之”：将单个问题分解成多个独立的子任务，再将子任务的结果汇聚成最终结果。在 MapReduce 中，它会先把样本分成一段段能够令单台计算机处理的规模，然后让多台计算机同时进行各段样本的整理和统计，每执行完一次统计就对映射统计结果进行规约处理，最终完成大规模的数据规约。MapReduce 的含义分为两
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2023-11-25 13:07:21
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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？
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2023-12-29 11:49:14
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MapReduce 中如何处理HBase中的数据？如何读取HBase数据给Map？如何将结果存储到HBase中？ MapReduce 中如何处理HBase中的数据？如何读取HBase数据给Map？如何将结果存储到HBase中？Mapper类：包括一个内部类(Context)和四个方法(setup,map,cleanup,run)； &nbs
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2023-07-10 22:28:15
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MapReduce直接写入HBase 代码如下
原创
2022-06-10 20:04:43
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# 使用MapReduce读取HBase数据
HBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，而MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架。通过结合HBase和MapReduce，我们可以实现在HBase中存储的海量数据的并行处理。
## 1. 配置MapReduce读取HBase数据
在使用MapReduce读取HBase数据之前，我们需要进行一些配置。首先，我们需要在Hado
原创
2024-06-28 04:30:26
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根据工作需求，需要测试 MapReduce 程序访问HBase 的性能。由于本人面对MapReduce，HBase都是新手，所以在这个过程中遇到了很多问题，主要如下 ：MapReduce 程序如何引用第三方 jar 包MapReduce 访问HBase 的安全认证问题 (kerberos)Hadoop HBase 的conf文件的设定问题第一
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2024-02-01 20:14:21
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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
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2023-12-05 22:21:38
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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
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8Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(conf, "job name ");
job.setJarByClass(test.class);
Scan scan = new Scan();
Tabl
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2023-08-08 21:38:14
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(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
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2023-07-21 15:38:17
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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
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2023-10-24 14:06:16
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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
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1）map阶段： 在这个阶段主要分如下的几个步骤read，map,collect，溢写，combine阶段。 ①：在read阶段，maptask会调用用户自定义的RecordReader方法，在splitInput中解析出一个个的key-value对。②：在map阶段，maptask会接受由前面读取来的数据，然后按照所需的逻辑对数据进行加工处理，形成新的key-value对。③：在collect阶
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2024-07-16 14:37:32
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