好久，好久没有写个博客了，自从上次封闭开始，到“自闭”，有了一段时间了，哈哈^_^ 、
多亏了云桌面的歇菜， 一下午啥都干不了， 突然想到，好久没有写点啥了，就写的，让时间流走有点痕迹吧 _(:з」∠)_
之前，做过一个小工具，就是将一个文件中的数据，插入的hbase中， 将其简单阐述一番，多少记一点吧，要不在过一段时间都忘了。
插入到hbase中，有很多中选择，java的方式是可以的，但是做一个脚本，没有必要，操作起来不方便，还得编译，.... ,
选择shell或python的方式，是个方便的选择，反正是个小工具，有可能会随时调整 ，而且linux是自带的Python环境
要用Python脚步的方式插入到hbase,参考hbase的官方文档。
查看hbase Reference Guide, 里面介绍内容很多，包括很多入门操作说明等。
本次，主要是查看了如何更好的利用Python脚步插入到hbase中。
由于hbase是java写的，要用Python去执行查询插入数据到hbase中，是有两种方式走，
- 一种是利用thrift的方式，作为python和java中间翻译层，进行操作hbase的方式；
- 还有个方法，就是用Python包装一层linux shell方式， 用hbase shell的方式操作hbae。
由于要用thrift方式，是需要开启服务，需要往Python安装其他第三方类库，增加运维人员负担，最后尝试后采用第二中方法。
用hbase shell 的方式，
- 使用Hbase Put API
- 使用Hbase批量加载工具
- 自定义的MapReduce job
这几种HBase数据导入方式(不推荐使用)
理由：
- 这三种方式都涉及到Put内置,大多数数据迁移到hbase场景,目前只是简单直接获取表结构和插入数据,使用单线程，这种效果非常慢，还得自己去写多线程完成，这样还是增加工作量和复杂度。
最后，查询官方文档后，得知ImportTsv是HBase官方提供的基于Mapreduce的批量数据导入工具。
同时ImportTsv是Hbase提供的一个命令行工具，可以将存储在HDFS上的自定义分隔符（默认\t）的数据文件，通过一条命令方便的导入到HBase表中，对于大数据量导入非常实用。
这种方式，是将要插入数据写放到HDFS上，这样保证数据不丢失，多份数据,然后开启MapReduce的方式，插入到hbase。当执行10w条数据插入没有问题，但100w的数据插入就会出现丢失情况。
解决方案是先用ImportTsv生成HFile,然后在用bulkload 的方式将HFIle导入到hbase的里面。
总结：
多看hbase的官方文档，但也要多搜索一下国内大牛写的博客，毕竟有人实际过，少尝试一些方法。
若您看到后，会用什么方式，可以留言讨论。
O(∩_∩)O哈哈~ 刚看了一下，云桌面好了，干活了!