本文对HBase常用的数据导入工具进行介绍，并结合云HBase常见的导入场景，给出建议的迁移工具和参考资料。

HBase之间数据导入常用工具

HBase提供了几种数据迁移工具，其中基于API调用的有CopyTable,Export&Import。基于写HDFS的有distcp，snapshot。

这里要说明的是，本文作为一般性的介绍，不能忽略常用的工具distcp和snapshot，但是由于云HBase默认不开启HDFS端口，所以在云HBase上面基于HDFS的方法都是用不了的。我们推荐用户使用CopyTable进行迁移，根据我们的测试，CopyTable的性能足以支撑10T以下数据的迁移。如果您的数据量比较大（超过10T），可以联系云HBase工作人员单独为您处理。

CopyTable

CopyTable是Hbase提供的一个数据同步工具，可以用于同步表的部分或全部数据。CopyTable通过运行一个map-reduce任务从源表读出数据再写入到目标表。
CopyTable使用很简单，只需要运行一个命令就可以。命令示例：

./bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.CopyTable -Dhbase.client.scanner.caching=200 -Dmapreduce.local.map.tasks.maximum=16 -Dmapred.map.tasks.speculative.execution=false --peer.adr=$ZK_IP1,$ZK_IP2,$ZK_IP3:/hbase $TABLE_NAME

CopyTable的使用和性能数据可参考：使用CopyTable同步HBase数据

Export&Import

Export将HBase表内容dump到一个顺序文件(sequence)中。Import将Export得到的顺序文件内容写入HBase表。和CopyTable一样，Export和Import也是通过运行map-reduce任务来执行的。
Export和Import命令格式：

bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export <tablename> <outputdir> [<versions> [<starttime> [<endtime>]]]
bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import <tablename> <inputdir>

distcp

distcp是Hadoop提供的用于复制HDFS文件的工具，经常也被用来同步HBase数据。
使用distcp进行数据同步的步骤如下：
（1）源集群停止写入。
（2）将数据文件复制到目标集群上。运行

 hadoop distcp $SrcFilePath $DstFilePath 

（3）然后在目标集群上执行
hbase hbck -fixAssignments -fixMeta

snapshot

HBase snapshot可以在对region-server影响很小的情况下创建快照、将快照复制到另一个集群。
使用snapshot迁移数据的操作步骤如下：
（1）在源表上创建snapshot。
hbase snapshot create -n $SnapshotName -t $TableName
（2）将snapshot拷贝到目标集群的HDFS上。

hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot $SnapshotName -copy-from $SrcSnapshotPath -copy-to $DstSnapshotPath

（3）在目标集群恢复snapshot。在hbase shell中执行restore_snapshot '$SnapshotName'

异构数据导入HBase常用工具

其他类型数据向HBase导入常见的工具有：
（1）关系数据库可以使用Sqoop导入。
（2）其他类型数据可以使用DataX。
（3）如果是周期性数据导入需求，可以使用数据集成。

Sqoop

Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具。Sqoop的数据同步也是通过map-reduce实现的。
使用Sqoop同步数据只需要运行一个命令就可以。命令示例：

sqoop import -Dmapreduce.local.map.tasks.maximum=8 --connect jdbc:mysql://$mysqlURL:3306/$database --table $table --hbase-table $hbaseTable --column-family $columnFamily --hbase-row-key $mysqlColumn --username $mysqlUser -m 8 -P

Sqoop的使用可参考：使用Sqoop从Mysql向云HBase同步数据

DataX

DataX 是广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、OTS、ODPS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。
DataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作。同时DataX插件体系作为一套生态系统, 每接入一套新数据源该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通。
使用DataX进行数据同步的步骤如下：
（1）编写作业的配置文件。配置文件为json格式，具体格式可参考这里
（2）运行DataX。执行命令python datax.py $config.json
DataX的使用可参考官方文档

数据集成

数据集成是阿里集团对外提供的的数据同步平台，其底层也基于DataX。由于数据集成提供了调度的功能，所以很适合用于周期性导入数据或是与其他任务有依赖关系的情况。
使用数据集成同步数据的步骤较复杂，具体请参考这里

云HBase数据迁移指南

场景	建议迁移工具	参考资料
HBase->HBase，数据量<10T	CopyTable	使用CopyTable同步HBase数据
HBase->HBase，数据量>10T	联系云HBase工作人员处理
HBase经典网络集群迁移到vpc网络	使用ClassicLink打通网络。迁移工具参考具体场景	HBase经典网络集群迁移到vpc网络
关系型数据库->HBase	Sqoop	使用Sqoop从Mysql向云HBase同步数据
其他类型数据源一次性导入HBase	DataX	DataX官方文档
导入Phoenix表	Datax	HBase11xsqlwriter插件文档
其他类型数据源周期性导入HBase	数据集成	step-by-step通过数据集成同步数据到HBase 数据集成概述