hbase数据导出?求方法步骤
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。
导入：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /export/mybakup 导出：hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。
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。
hbase表的特性
1、HBase采用了数据冗余和自动故障恢复的机制，可以保证数据的高可靠性。它将数据副本存储在不同的服务器上，并在主节点故障时自动切换到备用节点，确保数据的持久性和可用性。
2、HBase的特点不包括面向行存储。HBase是一个高可靠性、高性能、面向列（column-oriented）的分布式存储系统，但它并不支持直接的面向行（row-oriented）存储。
3、非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟)，hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。
4、分区容错性：HBase是一个分布式数据库，在设计时就考虑了分区容错性，通过数据的分布式存储和副本机制来保证数据的可靠性和容错性。当系统出现分区时，HBase可以通过副本机制来保证数据的可用性。
5、HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目，它不同于一般的关系数据库，而是一个适合于非结构化数据存储的数据库。HBase 分布式数据库具有如下几个显著特点。
hbase内部工具类批量导出报错
1、hadoop jar /../hbase/hbase-.jar import mytest /import/mybackup 直接将数据导出到hdfs目录中，当不指定file前缀时。另外：export，fs的参数为hdfs上的路径时，该路径必须不能已经存在，否则会报错。
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、方法2：使用这种方法之前其实是需要先将数据导出到本地，以文本的形式保存，然后使用TableReudcer类编写MapReduce job。这种方法需要频繁的I/O操作，所以效率不高，容易导致HBase节点的不稳定。
4、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。
HDFS和本地文件系统文件互导
同上，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。
从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中。
DataNode则是实际存储数据的节点，负责在本地文件系统中创建文件，并将数据存储在本地磁盘上。当客户端需要访问文件时，它首先从NameNode获取文件的元数据信息，然后直接与DataNode交互，读取或写入数据。
Hadoop文件API的起点是FileSystem类，这是一个与文件系统交互的抽象类，存在不同的具体实现子类来处理HDFS和本地文件系统，可以通过调用factory方法FileSystem.get(Configuration conf)来得到所需的FileSystem实例。
Secondary NameNode不是NameNode的备份，但其主要目的是帮助NameNode。它定期从主NameNode合并文件系统的元数据，并保存在其本地。当主NameNode需要恢复时，可以从Secondary NameNode获取最新的元数据备份。
特别的，HDFS文件系统的操作可以使用 FsSystem shell 、客户端（http rest api、Java api、C api等）。
Loader是否仅支持从关系数据库与Hadoop的HDFS和HBase之间的数据导入、导...
Loader支持的导出场景：支持从HDFS中导出文件到SFTP服务器、关系型数据库。支持从HBase中导出文件到SFTP服务器、关系型数据库。支持从HDFS、HBase、Phoenix中导出数据到VoltDB数据库。
Loader支持的导入场景：支持从关系型数据库导入数据到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。支持从SFTP服务器导入文件到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。
Loader是实现MRS与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的ETL工具，支持将数据或者文件从MRS系统中导出到关系型数据库或文件系统中。
作业。Apache Sqoop：用于数据迁移的工具，支持从关系型数据库导入数据到 HDFS。Apache Flume：日志收集工具，用于收集、处理和传输日志数据。以上三个层级构成了 Hadoop 组件的完整生态圈，为不同需求的企业提供了丰富的选择。
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