使用MapReduce生成HFile文件,通過BulkLoader方式(跳過WAL驗證)批量加載到HBase表中 ...
今天終於把MR處理Hbase的數據的程序搞定了,自己走了好多的彎路,程序寫完之后,在本機的偽分布式的hadoop上跑是沒問題的,可是把程序上傳的集群上就出錯了,最后發現是zookeeper沒配對,在編譯的時候沒有把conf添加的CLASSPATH,這才導致出錯的。 下面是MR測試的程序: 編寫完成后需要打包,打包可以在本地打,也可以在服務器上的包,一定要設置CLASSPATH export CL ...
2013-01-10 23:22 1 3039 推薦指數:
使用MapReduce生成HFile文件,通過BulkLoader方式(跳過WAL驗證)批量加載到HBase表中 ...
源測試數據為: HBase查詢結果為: 轉載請注明出處,謝謝。 ...
只使用Mapper不使用reduce會大大減少mapreduce程序的運行時間。 有時候程序會往多張hbase表寫數據。 所以有如題的需求。 下面給出的代碼,不是可以運行的代碼,只是展示driver中需要進行的必要項設置,mapper類需要實現的接口,map函數需要的參數以及函數內部 ...
hdfs數據到hbase過程 將HDFS上的文件中的數據導入到hbase中 實現上面的需求也有兩種辦法,一種是自定義mr,一種是使用hbase提供好的import工具 hbase先創建好表 create 'TB','info' 下面是實現代碼: import ...
數據傾斜: map /reduce程序執行時,reduce節點大部分執行完畢,但是有一個或者幾個reduce節點運行很慢,導致整個程序的處理時間很長,這是因為某一個key的條數比其他key多很多(有時是百倍或者千倍之多),這條key所在的reduce節點所處理的數據量比其他節點就大很多,從而導致 ...
落地方式不同 mapreduce任務每一次處理完成之后所產生的結果數據只能夠保存在磁盤,后續有其他的job需要依賴於前面job的輸出結果,這里就只能夠進行大量的io操作獲取得到,性能就比較低。 spark任務每一次處理的完成之后所產生的結果數據可以保存在內存中,后續有其他的job需要依賴於前面 ...
mapreduce中實現對hbase中表數據的添加 參考網址:http://www.javabloger.com/article/hadoop-mapreduce-hbase.html 根據參考網址中的小實例,自己親自實現了一下,記錄一下 ...
就用單詞計數這個例子,需要統計的單詞存在HBase中的word表,MapReduce執行的時候從word表讀取數據,統計結束后將結果寫入到HBase的stat表中。 1、在eclipse中建立一個hadoop項目,然后從hbase的發布包中引入如下jar ...