智能停车诱导系统--大数据部分--HBase数据导入（一）

   把数据导入hbase这块当时花了我好大精力，试了四种方法都不成功，差点就用shell一个个生敲进去了。好在这段日子也找到了一些方法，下面就主要讲两种批量导入的方法吧：                  （1）ImportTsv                  这是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。                  当时由于时间紧迫，用了第一种比较简单的。                  1.先把需要导入的数据文件（把后缀改成.cvs）上传到HDFS（说明一下，我在HDFS上创建了一个hadoop用户，然后创建了一个input文件夹，所以HDFS上的实际上传路径是/user/hadoop/input，这里由于我是在hadoop用户下上传的，默认到input）                  hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/data_1/park1.cvs input                  查看一下                  hdfs dfs -ls input                                  可以看到HDFS中已经有了park1.cvs这个文件                  2.用shell建一个停车场表--park_test                  进入shell：                 hbase shell                  建表：                 create 'park_test','info'                  查看是否成功：                 list                  3.用importtsv向park_test表中导入数据（HDFS上的park1.cvs）          使用importtsv格式如下：          hadoop jar hbase核心jar包位置          importtsv（主类）          指定RowKey及列          指定分隔符（可选）          HBase上表名 HDFS源文件路径                  输入命令：bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:lat,info:lon,info:type,info:price_1,info:price_2,info:price_3   park_test /user/hadoop/input/park1.cvs    是不是感觉要方，没办法，方法简单就得多动手                  这个工具自动生成了导入hbase的MapReduce，所以可以看到黑框中有MR的运行过程：                  来scan一下停车场表看是不是真的成功了：                  scan 'park_test'                                  可以看到已经成功导入了，下一篇讲MapReduce批量导入。