* HBase框架基础（三）
本节我们继续讨论HBase的一些开发常识，以及HBase与其他框架协调使用的方式。在开始之前，为了框架之间更好的适配，以及复习之前HBase的配置操作，请使用cdh版本的HBase开启动相关服务，记得，配置HMaster的HA。
为了方便，cdh版本hbase下载传送门：
链接：http://pan.baidu.com/s/1dFsyakT 密码：xji7，相关配置请参考HBase框架基础（一）
* HBase的数据迁移
原因：我们需要问一个问题，何时，HBase的数据需要被迁移？例如：集群架构变更，服务器硬件，或者软件升级等等。
方案：
1、将整个HBase目录迁移到另一个集群
distcp方式：
尖叫提示：以下NameNode为两个独立的物理集群，不是HA
$ bin/hadoop distcp hdfs://NameNode1:8020/hbase hdfs://NameNode2:8020/hbase
hftp方式：
$ bin/hadoop distcp -i hftp://sourceFS:50070/hbase hdfs://dstFS:8020/hbase
当完成了整个迁移后，可以使用hbck来恢复一下hbase的元数据，因为元数据也有可能在迁移的过程中出现问题。
hbck修复：
$ bin/hbase hbck -fixMeta
2、自定义MapReduce程序
这种方式主要是自己写一个MapReduce程序，自行的读取集群中的某一个HBase表中的数据，然后写入到另一个集群的HBase的表中。稍后我们做一个实现。
* BulkLoad加载文件到HBase表
功能：将本地文件数据导入到HBase当中
原理：BulkLoad会将tsv/csv格式的文件编程hfile文件，然后再进行数据的导入，这样可以避免大量数据导入时造成的集群写入压力过大。
作用：
1、减小HBase集群插入数据的压力
2、提高了Job运行速度，降低Job执行时间
BulkLoad举例测试：
Step1、配置临时环境变量，与上一节一样
$ export HBASE_HOME=/opt/modules/cdh/hbase-0.98.6-cdh5.3.6
$ export HADOOP_HOME=/opt/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6
$ export HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp`
Step2、创建一个新的HBase表
$ bin/hbase shell
hbase(main):001:0> create 'fruit_bulkload','info'
Step3、将tsv/csv文件转化为HFile （别忘了要确保你的fruit格式的文件fruit.txt在input目录下）
$ /opt/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/yarn jar \
/opt/modules/cdh/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/lib/hbase-server-0.98.6-cdh5.3.6.jar importtsv \
-Dimporttsv.bulk.output=/output_file \
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:color \
fruit hdfs://mycluster/input
完成之后，你会发现在HDFS的根目录下出现了一个output_file文件夹，里面存放的就是HFile文件
Step4、把HFile导入到HBase表fruit_bulkload
$ /opt/modules/cdh/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/bin/yarn jar \
/opt/modules/cdh/hbase-0.98.6-cdh5.3.6/lib/hbase-server-0.98.6-cdh5.3.6.jar \
completebulkload /output_file fruit_bulkload
Step5、查看使用bulkLoad方式导入的数据，如图：
* HBase中的自定义MapReduce
在Hadoop的学习阶段，我们了解了如何编写MapReduce代码，那么HBase中自定义MapReduce也是大同小异。接下来我们就看看应该如何操作，实现将文件中的数据或HBase表中的数据通过自定义MapReduce导入到HBase。
案例一：HBase表数据到表数据的导入
Hadoop中：
我们分别继承了Mapper和Reducer两个类，然后编写mapreduce代码
而HTable（HBase）中：
我们要继承的是TableMapper和TableReducer从而编写mapreduce代码
我们依照Hadoop中WordCount的示例，分为3个步骤走：
目标：将fruit表中的一部分数据，通过MapReduce迁入到fruit_mr表中（fruit_mr表是个新的空的表）
Step1、自行建立项目，以来不再赘述请参考上一节内容
Step2、构建ReadFruitMapper类，用于读取fruit表中的数据
Step3、构建WriteFruitMRReducer类，用于将读取到的fruit表中的数据写入到fruit_mr表中
Step4、构建Fruit2FruitMRJob类，用于组装运行Job任务
Step5、主函数中调用运行该Job任务
尖叫提示：导入数据前请确保fruit_mr表是存在的，运行后如图：
当然，以上步骤操作完成之后，你也可以打出一个Jar包然后再CRT中尝试执行，在此不再赘述了
案例二：文件数据到HBase表数据的导入
与案例一不同的是，本次是将数据从源文件读取出来，解析后，写入到HBase的某张表中。而此时Mapper不再继承自TableMapper，而是直接继承自Mapper了。
目标：将文件中的数据导入到fruit_mr_from_txt表中
Step1、自行建立项目，以来不再赘述请参考案例一的内容（不新建项目也可以，这个阶段你应该已经懂得怎么弄）
Step2、构建ReadFruitFromHDFSMapper类，用于读取tsv格式的fruit.txt文件中的数据
Step3、构建WriteFruitMRFromTxtReducer类
Step4、组装Job
Step5、运行测试
尖叫提示：测试前确保fruit_mr_from_txt表已经创建，测试后scan一下这个表如图：
* 总结
Congratulations！你已经掌握了如何使用MapReduce来操作HBase，这将有助于你在工作中更加灵活的操作数据。
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