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package an.hbase.operation;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader

直接上代码：package an.hbase.operation;import java.io.IOException;import java.util.Map;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apa

转自：http://cloud.youkuaiyun.com/a/20111117/307657.htmlMapReduce系统获得成功的原因之一是它为编写需要大规模并行处理的代码提供了简单的编程模式。它受到了Lisp的函数编程特性和其他函数式语言的启发。MapReduce和云计算非常相配。MapReduce的关键特点是它能够对开发人员隐藏操作并行语义 — 并行编程的具体工作方式。

当 MapReduce job的HBase table 使用TableInputFormat为数据源格式的时候,他的splitter会给这个table的每个region一个map。因此，如果一个table有100个region，就有100个map-tasks，不论需要scan多少个column families 。要想使HBase作为MapReduce的source,Job需要使用Tabl