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hbase导出hfile，HBASE导出表结构

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hbase导入导出方式有哪些1、）导入 ./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver import 表名数据文件位置 其中数据文件位置可为本地文件目录，也可以分布式文件系统hdfs的路径 。
2、尽管importtsv 工具在需要将文本数据导入HBase的时候十分有用，但是有一些情况 ， 比如导入其他格式的数据，你会希望使用编程来生成数据，而MapReduce是处理海量数据最有效的方式 。这可能也是HBase中加载海量数据唯一最可行的方法了 。
3、方法1：最基本的数据导入方法 。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 。
4、如何使用JAVA语言操作Hbase、整合Hbase？ 可分为五步骤：步骤1：新创建一个Java Project。步骤2：导入JAR包，在工程根目录下新建一个“lib”文件夹，将官方文档中的lib目录下的jar全部导入 。
5、考查了Hbase的各种MR，没有发现哪一个是能实现的，如果有请通知我，我给他发红包 。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 。
HBase存储架构HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成 。
/hbase/.archiveHBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理 。
hbase的核心数据结构为LSM树 。LSM树分为内存部分和磁盘部分 。内存部分是一个维护有序数据集合的数据结构 。
Hfile结构Major Compact：将一个 Store 中所有的 HFile 合并成一个 HFile，由于只有一个 HFile 文件，这个文件可能会很大，这也是 HFile 文件结构中索引是多层结构的原因 。
因为HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的，所以高效便捷的方法就是直接生成HFile文件然后使用Bulk Load方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类 。
Region内每个ColumnFamily的数据组成一个Store 。每个Store内包括一个MemStore和若干个StoreFile(HFile)组成 。
-hFile：串口句柄 -lpEvtMask：函数执行完后如果检测到串口通信事件的话就将其写入该参数中 。-lpOverlapped：异步结构 ， 用来保存异步操作结果 。
HANDLE hFile， // handle of communications device LPDCB lpDCB // address of device-control block structure ) ； 说明： 在打开通信设备句柄后，常常需要对串行口进行一些初始化工作 。这需要通过一个 DCB 结构来进行 。
参数：hFile——已经打开的文件句柄 。lpBuffer——缓冲区头指针，它的类型是 LPCVOID  ， 可以不经转化地传递任意类型的指针，如果需要传递的是一个例化的结构体，则可以使用“&”操作取地址 。
HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS?HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持 。
HDFS不太适合做大量的随机读应用，但HBASE却特别适合随机的读写 个人理解：数据库一般都会有一层缓存 ， 任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据 。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去 。
与HDFS相比两者都具有良好的容错性和扩展性，都可以 扩展到成百上千个节点 。但HDFS适合批处理场景，不支持数据随机查找，不适合增量数据处理且不支持数据更新 。
Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便 。注意：Hadoop 安装完成之后，只包含HDFS和MapReduce ， 并不含HBase，因此需要在Hadoop 之上继续安装HBase 。

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