一、目的
把hbase中某张表的数据导出到hdfs上一份。
实现方式这里介绍两种：一种是自己写mr程序来完成，一种是使用hbase提供的类来完成。
二、自定义mr程序将hbase数据导出到hdfs上
2.1首先看看hbase中t1表中的数据：
2.2mr的代码如下：
比较重要的语句是
job.setNumReduceTasks(0);//为什么要设置reduce的数量是0呢？读者可以自己考虑下
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(args[0], new Scan(),HBaseToHdfsMapper.class ,Text.class, Text.class, job);//这行语句指定了mr的输入是hbase的哪张表，scan可以对这个表进行filter操作。
public class HBaseToHdfs {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = Job.getInstance(conf, HBaseToHdfs.class.getSimpleName());
job.setJarByClass(HBaseToHdfs.class);
job.setMapperClass(HBaseToHdfsMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setNumReduceTasks(0);
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(args[0], new Scan(),HBaseToHdfsMapper.class ,Text.class, Text.class, job);
//TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
public static class HBaseToHdfsMapper extends TableMapper<Text, Text> {
private Text outKey = new Text();
private Text outValue = new Text();
@Override
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//key在这里就是hbase的rowkey
byte[] name = null;
byte[] age = null;
byte[] gender = null;
byte[] birthday = null;
try {
name = value.getColumnLatestCell("f1".getBytes(), "name".getBytes()).getValue();
} catch (Exception e) {}
try {
age = value.getColumnLatestCell("f1".getBytes(), "age".getBytes()).getValue();
} catch (Exception e) {}
try {
gender = value.getColumnLatestCell("f1".getBytes(), "gender".getBytes()).getValue();
} catch (Exception e) {}
try {
birthday = value.getColumnLatestCell("f1".getBytes(), "birthday".getBytes()).getValue();
} catch (Exception e) {}
outKey.set(key.get());
String temp = ((name==null || name.length==0)?"NULL":new String(name)) + "\t" + ((age==null || age.length==0)?"NULL":new String(age)) + "\t" + ((gender==null||gender.length==0)?"NULL":new String(gender)) + "\t" + ((birthday==null||birthday.length==0)?"NULL":new String(birthday));
System.out.println(temp);
outValue.set(temp);
context.write(outKey, outValue);
}
}
}
2.3打包执行
hadoop jar hbaseToDfs.jar com.lanyun.hadoop2.HBaseToHdfs t1 /t1
2.4查看hdfs上的文件
(my_python_env)[root@hadoop26 ~]# hadoop fs -cat /t1/part*
zhangsan male NULL
lisi NULL NULL NULL
wangwu NULL NULL NULL
zhaoliu NULL NULL
至此，导出成功
三、使用hbase自带的工具进行导出
hbase自带的工具是：org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export
3.1如何使用这个工具呢？查看帮助信息
(my_python_env)[root@hadoop26 ~]# hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export
ERROR: Wrong number of arguments:
Usage: Export [-D <property=value>]* <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> [<endtime>]] [^[regex pattern] or [Prefix] to filter]]
3.2使用工具来导出
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export t1 /t2
至此已经完成导出。