批量把文本文件数据导入到HBase
1、一，建立一个hive和hbase公用的表，这样可以使用hive操作hbase的表，但是插入数据较慢，不建议这样做。 二，手写mapreduce，把hive里面的数据转换为hfile，然后倒入。
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、https：//segmentfault.com/a/1190000011616473 Hive 跑批 建表 默认第一个字段会作为hbase的rowkey。导入数据 将userid插入到列key，作为hbase表的rowkey。
4、在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。
向hbase中导入数据出错怎么办
1、分配给jvm的虚拟机内存空间不够了。如果数据很多，你需要中间提交，比如每800条数据提交一次。
2、检测这种类型的故障，需要利用MIB变量浏览器这种工具，从路由器MIB变量中读出有关的数据，通常情况下网络管理系统有专门的管理进程不断地检测路由器的关键数据，并及时给出报警。
3、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。
4、可回头一想这可是写请求啊，怎么会有这么大的请求延迟！和业务方沟通之后确认该表主要存储语料库文档信息，都是平均100K左右的数据，是不是已经猜到了结果，没错，就是因为这个业务KeyValue太大导致。
5、网络问题。如果存储了数据但是在用hbase运行查询不到是因为网络问题，更换网络，重新启动即可。
如何通过storm从hbase中读取数据
1、在行键选择那里，通过用“”，将需要做行键的多个列写在一起就可以了。例如要将a和b列同时做行键，那么--hbase-row-key a，b就可以了。
2、t对tuple进行处理之后，通常要将数据缓存到redis，memcached等内存数据库中，对于数据量小的，可以缓存到内存中，但是对于大量持久化的数据，更多时候需要存储到分布式存储系统中，这里我选择HBase用于存储结果。
3、首先访问Zookeeper，获取-ROOT表的位置信息，然后访问-ROOT表，获得.MATA.表的信息，接着访问.MATA.表，找到所需的Region具体位于哪个服务器，最后才找到该Region服务器读取数据。
Hbase读写原理
HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的大数据存储系统，其读写操作是基于其底层的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行的，同时利用MapReduce进行数据处理。
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。
hbase客户端通过rpc调用将put、delete数据请求提交到对应的regionserver，regionserver对请求进行处理，并将数据最终写入hfile中，进行持久化保存。hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。
如何将一个hbase的数据导入另一个hbase
1、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。
2、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。
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、）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。
5、常用的API操作有： 对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。
关于hbase数据txt文件导入和怎么把hbase文件导出到本地的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。