调用Mapreduce，org.apache.hadoop.hbase.mapreduce处理hbase问题
调用Mapreduce，org.apache.hadoop.hbase.mapreduce处理hbase问题
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export ERROR: Wrong number of arguments: 0 Usage: Export [-D <property=value>]* <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> [<endtime>]] [^[regex pattern] or [Prefix] to filter]] Note: -D properties will be applied to the conf used. For example: -D mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true -D mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec -D mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK Additionally, the following SCAN properties can be specified to control/limit what is exported.. -D hbase.mapreduce.scan.column.family=<familyName> -D hbase.mapreduce.include.deleted.rows=true -D hbase.mapreduce.scan.row.start=<ROWSTART> -D hbase.mapreduce.scan.row.stop=<ROWSTOP> For performance consider the following properties: -Dhbase.client.scanner.caching=100 -Dmapreduce.map.speculative=false -Dmapreduce.reduce.speculative=false For tables with very wide rows consider setting the batch size as below: -Dhbase.export.scanner.batch=10
Hbase 大表快速count
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'osinfo_xdja'
(1) 从hbase表导出(# 默认不写file://的时候就是导出到hdfs上了 )
HBase数据导出到HDFS或者本地文件
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export emp file:///Users/a6/Applications/experiment_data/hbase_data/bak
HBase数据导出到本地文件
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export emp /hbase/emp_bak
导出时可以限制scanner.batch的大小
如果在hbase中的一个row出现大量的数据，那么导出时会报出ScannerTimeoutException的错误。这时候需要设置hbase.export.scaaner.batch 这个参数。这样导出时的错误就可以避免了。
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.export.scanner.batch=2000 emp file:///Users/a6/Applications/experiment_data/hbase_data/bak
hbase的数据导出的时候，如果不适用compress的选项，数据量的大小可能相差5倍。因此使用compress的选项，备份数据的时候是可以节省不少空间的。
并且本人测试了compress选项的导出速度，和无此选项时差别不大（几乎无差别）：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -Dhbase.export.scanner.batch=2000 -D mapred.output.compress=true
通过添加compress选项，最终导出文件的大小由335字节变成了325字节，
File Output Format Counters File Output Format Counters
Bytes Written=335 Bytes Written=323
导出指定行键范围和列族
在公司准备要更换数据中心，需要将hbase数据库中的数据进行迁移。虽然进行hbase数据库数据迁移时，使用其自带的工具import和export是很方便的。只不过，在迁移大量数据时，可能需要运行很长的时间，甚至可能出错。这时，是可以通过指定行键范围和列族，来减少单次export工具的运行时间。可以看出，支持的选项有好几个。假如，我们想导出表test的数据，且只要列族Info，行键范围在000到001之间，可以这样写：
这样就可以了，且数据将会保存在hdfs中。
通过指定列族和行键范围，可以只导出部分数据，避免export启动的mapreduce任务运行时间过长。也就是可以分多次导出数据。
./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export -D hbase.mapreduce.scan.column.family=Info -D hbase.mapreduce.scan.row.start=000 -D hbase.mapreduce.scan.row.stop=001 test /test_datas
导入hbase表(# 默认不写file://的时候就是导出到hdfs上了 )
将hdfs上的数据导入到备份目标表中 localhost:bin a6$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import emp_bak /hbase/emp_bak/* 将本地文件上的数据导入到备份目标表中 hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import emp_bak file:///Users/a6/Applications/experiment_data/hbase_data/bak/*
