hbase数据导入导出-hbase导出数据到文件(7-4-82)

HBase本文目录一览：

• 1、hbase导出数据内存不足
• 2、hbase中的数据以什么形式存储
• 3、hbase内部工具类批量导出报错
• 4、如何将hbase中的数据导出到hdfs
• 5、hbase数据导出?求方法步骤

hbase导出数据内存不足

1、数据表不存在：确保要导出的数据表存在，可以通过HBaseShell或其他管理工具验证表的存在性。权限问题：确保具有足够的权限执行数据导出操作，需要相应的读取数据表的权限。

2、存储成本高：Hadoop的HDFS为了避免集群中服务器故障从而导致的不可用的情况，默认使用三副本策略存储数据，即数据会保存三份。这会极大地提高存储成本。

3、主要有三种方法：Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

4、其他程序存在内存溢出bug CPU消耗过大 节点失效timeout阈值过短 经过逐步排查，我们定位故障原因为第4点，timeout阈值不足。

5、高可靠性 HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点，确保数据的持久性和可用性。

6、在HBase中，数据是以列族的形式进行存储的，而不是行。每个列族可以包含多个列，这些列在物理存储上是聚集在一起的。

hbase中的数据以什么形式存储

1、由于在HBase中数据存储是Key-Value形式，若向HBase中同一张表插入相同RowKey的数据，则原先存在的数据会被新的数据覆盖。设计的RowKey应均匀的分布在各个HBase节点上，避免数据热点现象。

2、HBase是一个列式存储的分布式数据库，它支持的数据格式包括以下几种：字符串类型（String）：HBase中的字符串类型是最常见的一种数据类型，可以存储任何字符串，不论是ASCII字符还是Unicode字符。

3、HBase是介于MapEntry（key&value）和DBRow之间的一种数据存储方式。hbase使用的是jdk提供的ConcurrentSkipListMap，并对其进行了的封装，Map结构是KeyValue，KeyValue的形式。Concurrent表示线程安全。

hbase内部工具类批量导出报错

1、hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。另外：export，fs的参数为hdfs上的路径时，该路径必须不能已经存在，否则会报错。

2、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

3、方法2：使用这种方法之前其实是需要先将数据导出到本地，以文本的形式保存，然后使用TableReudcer类编写MapReduce job。这种方法需要频繁的I/O操作，所以效率不高，容易导致HBase节点的不稳定。

4、所以我们只能自己来写一个MR了，编写一个Hbase的MR，官方文档上也有相应的例子。我们用来加以化妆就得到我们想要的了。

如何将hbase中的数据导出到hdfs

hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

将数据导入HBase中有如下几种方式：使用HBase的API中的Put方法 使用HBase 的bulk load 工具 使用定制的MapReduce Job方式 使用HBase的API中的Put是最直接的方法，用法也很容易学习。

但是如果需要的HDFS上的文件或者HBASE的表进行查询，需要自定义MapReduce方法。那么Hive其实就是在HDFS上面的一个中间层，它可以让业务人员直接使用SQL进行查询。

hbase数据导出?求方法步骤

导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。

Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理，开发简单、方便、可控强。

它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件。

所以我们只能自己来写一个MR了，编写一个Hbase的MR，官方文档上也有相应的例子。我们用来加以化妆就得到我们想要的了。

方法1：最基本的数据导入方法。首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高。

但是此时这个表实际上是一个虚拟表， 实际的数据还在HBase中。 下面需要在Hive中另建一个结构一样的空表， 再把数据导出来。