MapReduce如何读写HBASE

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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