如何将HDFS中的文件读入到Hbase

要将HDFS中的文件读入到HBase，可以使用HBase提供的MapReduce工具来完成。具体步骤如下：

1. 编写MapReduce程序，将HDFS中的文件读入到MapReduce的输入流中。
2. 在MapReduce的Mapper中，将输入流中的数据解析成HBase表中的行和列。
3. 在Mapper中，使用HBase提供的API将解析后的数据写入到HBase表中。
4. 在MapReduce的Reducer中，将Mapper输出的数据合并，并将结果写入到HBase表中。

具体代码实现可以参考HBase官方文档或者相关书籍。需要注意的是，在使用HBase的API时，需要先创建一个HBase的连接对象，并在程序结束时关闭连接。同时，在将数据写入HBase表时，需要使用批量写入的方式，以提高写入效率。

相关问题

将HDFS中的信息读入到Hbase

要将HDFS中的信息读入到HBase，可以使用HBase提供的工具类，如TableMapReduceUtil和HFileOutputFormat2等。下面是一个简单的示例：

1. 创建一个MapReduce程序，并在mapper中读取HDFS中的文件，将数据写入到HBase中：

public class HDFS2HBaseMapper extends Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put> {
    private final static byte[] CF = "cf".getBytes();
    private final static byte[] ATTR1 = "attr1".getBytes();
    private final static byte[] ATTR2 = "attr2".getBytes();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String rowKey = fields[0];
        Put put = new Put(rowKey.getBytes());
        put.addColumn(CF, ATTR1, fields[1].getBytes());
        put.addColumn(CF, ATTR2, fields[2].getBytes());
        context.write(new ImmutableBytesWritable(rowKey.getBytes()), put);
    }
}

2. 在Driver中配置HBase表和HDFS输入路径，并设置HFileOutputFormat2的输出路径：

public class HDFS2HBaseDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "mytable");

        Job job = Job.getInstance(conf, "HDFS2HBase");
        job.setJarByClass(HDFS2HBaseDriver.class);
        job.setMapperClass(HDFS2HBaseMapper.class);
        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Put.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/output"));
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job, new HTable(conf, "mytable"));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

3. 运行MapReduce程序，并将输出的HFile文件导入到HBase中：

$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /hbase/output mytable

以上就是将HDFS中的信息读入到HBase的基本步骤，具体可根据实际需求进行调整。

如何将HDFS上的文件读入到Hbase，用java

要将HDFS上的文件读入到HBase，可以使用Java编写MapReduce程序实现，以下是实现步骤：

1. 首先需要创建一个HBase表，可使用HBase Shell或Java API创建；
2. 编写MapReduce程序，其中Map阶段读取HDFS上的文件，将数据转换成Put对象，然后将Put对象写入到HBase表中；
3. 在MapReduce程序中设置HBase表名、列族名、列名等参数；
4. 在程序运行前，需要将HBase相关的jar包和配置文件加入到classpath中；
5. 最后提交MapReduce任务运行即可。

以下是示例代码：

Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = Job.getInstance(conf, "HDFS to HBase");

job.setJarByClass(HdfsToHBase.class);
job.setMapperClass(HdfsToHBaseMapper.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/input"));
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("table_name", HdfsToHBaseReducer.class, job);

job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Put.class);

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

其中，HdfsToHBaseMapper类的代码如下：

public class HdfsToHBaseMapper extends Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put> {

    private final static byte[] CF = "cf".getBytes();
    private final static byte[] COLUMN = "column".getBytes();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String rowKey = fields[0];
        Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
        put.addColumn(CF, COLUMN, Bytes.toBytes(fields[1]));
        context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(rowKey)), put);
    }
}

其中，HdfsToHBaseReducer类的代码如下：

public class HdfsToHBaseReducer extends TableReducer<ImmutableBytesWritable, Put, ImmutableBytesWritable> {

    @Override
    protected void reduce(ImmutableBytesWritable key, Iterable<Put> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        for (Put put : values) {
            context.write(key, put);
        }
    }
}

在以上代码中，CF和COLUMN分别表示HBase表的列族名和列名，可以根据实际情况修改。同时，也要根据实际情况修改HDFS文件路径、HBase表名等参数。