hbase快速入门文章传送门

本文档提供了HBase的全面介绍,包括其逻辑视图、物理存储方式、系统架构等核心概念。此外还深入探讨了HFile数据格式、Region定位过程及权限管理等内容,并对比了Hive与HBase的主要区别。
HBase 可通过其 Java API 实现伴随 HBase 操作的 MapReduce 过程,例如将数据从本地文件系统导入到 HBase 的表中,或从 HBase 读取原始数据后进行数据分析[^1]。 HBase 通过 MapReduce 支持大并发处理,且可以同时作为源和目标。下面是创建 Mapper 类的示例代码: ```java package com.huan.mr1; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; public class FruitMapper extends Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write(key, value); } } ``` 此代码创建了一个名为 `FruitMapper` 的 Mapper 类,继承自 `Mapper<LongWritable, Text, LongWritable, Text>`,并重写了 `map` 方法,在 `map` 方法中直接将输入的键值对输出到上下文里[^3]。 HBase 具有诸多特性,使其适合使用 MapReduce 进行大并发处理。它支持强一致性读写,适合高速计数聚合类任务;具备自动分片功能,表通过 region 分布在集群中,数据增长时 region 会自动分割并重新分布;支持 RegionServer 自动故障转移;与 Hadoop/HDFS 集成,支持将 HDFS 作为分布式文件系统;提供易于使用的 Java 客户端 API 进行编程访问,也支持 Thrift 和 REST 作为非 Java 前端;还支持 Block Cache 和 Bloom Filters 进行大容量查询优化,并且提供内置网页用于运维视角和 JMX 度量[^2]。
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