如何利用MapReduce生成HFile并迁移HBase索引数据？

MapReduce生成HFile文件

1、前提：在对于大量的数据导入到HBase中，如果一条一条进行插入，则太耗时了，所以可以先采用MapReduce生成HFile文件，然后使用BulkLoad导入HBase中。

2、优点：如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源，一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类，它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法，配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源，增添负载。

3、限制：仅适合初次数据导入，即表内数据为空，或者每次入库表内都无数据的情况，HBase集群与Hadoop集群为同一集群，即HBase所基于的HDFS为生成HFile的MR的集群。

4、具体案例分析

编写Mapreduce代码生成HFile：基于Gradle构建，配置build.gradle文件，编写HBaseHFileMapper.java以及设置JOB类，提到了导入HFile到HBase的实际操作。

5、将HDFS中的数据通过MapReduce产生HFile，然后将HFile导入到HBase：将Hadoop中普通文本格式的数据转化为可被HBase识别的HFile文件，HFile相当于Oracle中的DBF数据文件，将HFile载入到HBase中，该过程实际就是将数据从一个地移动到HBase某表数据的存放地。

6、MapReduce导入数据到HBase中：将数据从Hadoop中向HBase载入数据，该过程大致可以分为两步：将Hadoop中普通文本格式的数据转化为可被HBase识别的HFile文件，HFile相当于Oracle中的DBF数据文件，将HFile载入到HBase中，该过程实际就是将数据从一个地移动到HBase某表数据的存放地。

相关问答FAQs

1、问：MapReduce生成HFile文件并导入HBase的优点是什么？

答：MapReduce生成HFile文件并导入HBase的优点主要有两点：一是处理速度快，因为Bulk Loading方法可以一次性处理大量数据；二是不占用Region资源，不会增加负载。

2、问：MapReduce生成HFile文件并导入HBase的限制是什么？

答：MapReduce生成HFile文件并导入HBase的限制主要有两点：一是只适合初次数据导入，即表内数据为空，或者每次入库表内都无数据的情况；二是HBase集群与Hadoop集群必须为同一集群。