介绍

HBase是Apache Hadoop生态系统中的NoSQL数据库，它是一个分布式的、可扩展的、具备强大读写能力的数据库。MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。MapReduce与HBase结合使用，可以实现高效的数据读写和计算。

读取HBase数据

要在MapReduce中读取HBase数据，可以使用TableInputFormat类来定义HBase表作为输入源。

Job job = new Job(conf, "Read from HBase");
job.setJarByClass(MyClass.class);
TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setInputFormatClass(TableInputFormat.class);
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob("tableName", scan, MyMapper.class, ImmutableBytesWritable.class, Result.class, job);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("outputTable", MyTableReducer.class, job);

这段代码首先创建一个Job对象，然后设置Mapper和Reducer的类。接下来，设置输入格式为TableInputFormat类，并使用initTableMapperJob方法定义HBase表、扫描器、Mapper的输入数据类型等。最后，使用TableMapReduceUtil的initTableReducerJob方法设置输出的表和Reducer类。

写入HBase数据

要在MapReduce中写入HBase数据，可以使用TableOutputFormat类来定义HBase表作为输出目标。

Job job = new Job(conf, "Write to HBase");
job.setJarByClass(MyClass.class);
TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setOutputValueClass(Put.class);
job.setNumReduceTasks(0);
TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("outputTable", null, job);

这段代码与读取HBase数据的代码类似，不同之处在于设置了输出格式为TableOutputFormat，并使用initTableReducerJob方法设置输出的表和Reducer类。另外，需要注意将Reducer的数量设置为0，以避免输出结果被Reduce阶段处理。

总结

MapReduce与HBase的结合是有效处理大规模数据的利器。通过TableInputFormat和TableOutputFormat类，可以方便地在MapReduce中读取和写入HBase数据。读取数据时，需要定义HBase表、扫描器、Mapper的输入类型等；写入数据时，需要定义输出格式为TableOutputFormat，并设置输出的表和Reducer类。

使用MapReduce读写HBase数据，可以充分发挥Hadoop的并行计算能力和HBase的高吞吐量特性，实现快速、高效的大规模数据处理。


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