本篇内容介绍了“HBase中数据导入和导出的方法有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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HBase Snapshots允许你对一个表进行快照（即可用副本），它不会对Region Servers产生很大的影响，它进行复制和恢复操作的时候不包括数据拷贝。导出快照到另外的集群也不会对Region Servers产生影响。使用快照方式进行数据迁移骤如下：
1、开启快照支持功能，在0.95+之后的版本都是默认开启的，在0.94.6+是默认关闭
2、给表建立快照，不管表是启用或者禁用状态，这个操作不会进行数据拷贝
$ ./bin/hbase shell
hbase> snapshot 'myTable', 'myTableSnapshot-122112'
3、列出已经存在的快照
$ ./bin/hbase shell
hbase> list_snapshots
4、删除快照
$ ./bin/hbase shell
hbase> delete_snapshot 'myTableSnapshot-122112'
5、从快照复制生成一个新表
$ ./bin/hbase shell
hbase> clone_snapshot 'myTableSnapshot-122112', 'myNewTestTable'
6、用快照恢复数据，它需要先禁用表，再进行恢复
$ ./bin/hbase shell
hbase> disable 'myTable'
hbase> restore_snapshot 'myTableSnapshot-122112'
提示：因为备份（replication）是系统日志级别的，而快照是文件系统级别的，当使用快照恢复之后，副本会和master处于不同的状态，如果你需要使用恢复的话，你要停止备份，并且重置bootstrap。
如果是因为不正确的客户端行为导致数据丢失，全表恢复又需要表被禁用，可以采用快照生成一个新表，然后从新表中把需要的数据用map-reduce拷贝到主表当中。
7、复制到别的集群当中
该操作要用hbase的账户执行，并且在hdfs当中要有hbase的账户建立的临时目录（hbase.tmp.dir参数控制）
采用16个mappers来把一个名为MySnapshot的快照复制到一个名为srv2的集群当中
$ bin/hbase class org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot MySnapshot -copy-to hdfs://srv2:8020/hbase -mappers 16
限制带宽消耗
导出的快照，通过指定-bandwidth参数，它需要代表每秒兆字节的整数时，可以限制带宽消耗。下面的例子在上述实施例限制为200 MB /秒。
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot MySnapshot -copy-to hdfs://srv2:8082/hbase -mappers 16 -bandwidth 200
HBase内置提供了一个的导出工具，使数据很容易从hbase表导入HDFS目录下的SequenceFiles文件。该工具创造了一个map reduce任务，通过一系列HBase API来调用集群，获取指定表格的每一行数据，并且将数据写入指定的HDFS目录中。这个工具对集群来讲是性能密集的，因为它使用了mapreduce和HBase 客户端API。但是它的功能丰富，支持制定版本或日期范围，支持数据的筛选，从而使增量备份可用。
下面是HBASE导入导出的一个样例过程：
1、切换到hbase bin的目录下，将HBase中表复制导出到HDFS中，执行：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test_table/data/test_table
上述中，test_table是HBase中要导出的表名，/data/test_table是hadoop fs（hadoop文件系统）中的位置。
导出时可选参数说明：
versions（可选）：导出版本数
starttime（可选）：导出数据的起始时间（注意这里的起始时间是指数据的timestamp，比如我传入的的昨天的日期，则代表导出昨天以后数据）
endtime（可选）：导出数据的结束时间（同样是指数据的timestamp）
默认情况下，导出工具仅导出而不必考虑存储版本数给定cell的最新版本。要导出多个版本，替换 与版本的所需数量。
注：缓存输入扫描通过hbase.client.scanner.caching在任务配置中配置。
2、切换到hadoop bin目录下，将hadoop HDFS中的文件拷贝到本地linux路径：
hadoop fs -get /data/test_table ~/
上述中，/data/test_table是hadoop HDFS文件系统中的路径，~/是本地linux路径。
3、切换到hadoop bin目录下，将linux中的本地文件拷贝到Hadoop HDFS中：
hadoop fs -put ~/test_table /data/
其中，~/test_table是本地Linux文件，/data/是Hadoop HDFS文件路径
4、拷贝好数据后，需要创建我们要导入数据的表，进入hbase shell环境：
create‘test_table','test_family'
注意：创建表的时候，需要至少指定一个列簇
5、将Hadoop HDFS中的文件，导入到指定的HBase的表：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import test_table /data/test_table
ImportTsv是Hbase提供的一个命令行工具，可以将存储在HDFS上的自定义分隔符（默认\t）的数据文件，通过一条命令方便的导入到HBase表中，对于大数据量导入非常实用，其中包含两种方式将数据导入到HBase表中：
第一种是使用TableOutputformat在reduce中插入数据；
第二种是先生成HFile格式的文件，再执行一个叫做CompleteBulkLoad的命令，将文件move到HBase表空间目录下，同时提供给client查询。
例如，假设我们将数据装载到一个名为“test”用的ColumnFamily名为“D”两列“C1”和“C2”的表。
$ bin/hbase
$ create 'test','d'
假定一个输入文件内容为：
row1,c1,c2
row2,c1,c2
row3,c1,c2
row4,c1,c2
row5,c1,c2
row6,c1,c2
row7,c1,c2
row8,c1,c2
row9,c1,c2
row10,c1,c2
将文件上传至hdfs的/tmp目录，并命名为data.txt
对于ImportTsv使用该输入文件，在命令行必须是这样的：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator=',' -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,d:c1,d:c2 test /tmp/data.txt
其他包含 -D的可指定的选项包括：
-Dimporttsv.skip.bad.lines=false – 若遇到无效行则失败
-Dimporttsv.separator=| – 文件中代替tabs的分隔符
-Dimporttsv.timestamp=currentTimeAsLong – 导入时使用指定的时间戳
-Dimporttsv.mapper.class=my.Mapper – 使用用户指定的Mapper类来代替默认的org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterMapper
并且在这个例子中，第一列是rowkey，这就是为什么HBASE_ROW_KEY被使用。第二、三列为：“d:c1” and “d:c2”，如果你已经准备了大量的数据进行批量加载，确保目标HBase的表是预分区的。
如果表中存在数据，会以追加的方式导入。
利用bulkload将数据导入
利用importTSV生成HFile：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv.bulk.output=/tmp/zhangrenhua/hbase -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,d:c1,d:c2 test /tmp/data.txt
将HFile导入到Hbase：
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/zhangrenhua/hbase test
注意：
在使用ImportTsv时，一定要注意参数importtsv.bulk.output的配置，通常来说使用Bulk output的方式对Regionserver来说更加友好一些，这种方式加载数据几乎不占用Regionserver的计算资源，因为只是在HDFS上移动了HFile文件，然后通知HMaster将该Regionserver的一个或多个region上线。
“HBase中数据导入和导出的方法有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
