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spark读取hbase导出文件，spark写入hbase

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如何使用Spark/Scala读取Hbase的数据1、从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的 。
2、spark读取hbase数据形成RDD，构建schma信息，形成DF 通过sparkSQL 将df数据写入到指定的hive表格中 。
3、如果A或B集群的磁盘够大，也可以选择其中任意一个集群，用来启动迁移任务 。数据流向：A-C-B 分别消耗A集群的出口流量，C集群的出入流量，B集群的入口流量 。由于pipeline的写入模式，流量还会在B集群内部再放大 。
如何将hbase表的数据导出到本地文件中1、它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件 。
2、Put API Put API可能是将数据快速导入HBase表的最直接的方法 。但是在导入【大量数据】时不建议使用！但是可以作为简单数据迁移的选择，直接写个代码批量处理 ， 开发简单、方便、可控强 。
3、所以我们只能自己来写一个MR了，编写一个Hbase的MR，官方文档上也有相应的例子 。我们用来加以化妆就得到我们想要的了 。
4、首先通过JDBC将原本关系型数据库中的数据读出到内存中，然后在使用HBase自带的客户端API将数据put到相应的表中 。这种方法通用性强，只要写好接口就可以用，但是效率并不高 。
5、数据表不存在：确保要导出的数据表存在，可以通过HBaseShell或其他管理工具验证表的存在性 。权限问题：确保具有足够的权限执行数据导出操作，需要相应的读取数据表的权限 。
6、计算出 region 信息之后，就是正式的 load 阶段，最终定位到 HStore 里面的 bulkLoadFile 方法 通过 StoreFile reader 读取 StoreFile，获取写锁，往 storefile 中新增数据 。
如何使用scala+spark读写hbase从上面的代码可以看出来，使用spark+scala操作hbase是非常简单的 。
当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的 。
第五阶段为分布式计算引擎主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写 。
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