MapReduce 读取和操作HBase中的数据
MapReduce 中如何处理HBase中的数据？如何读取HBase数据给Map？如何将结果存储到HBase中？
MapReduce 中如何处理HBase中的数据？如何读取HBase数据给Map？如何将结果存储到HBase中？
Mapper类：包括一个内部类(Context)和四个方法(setup,map,cleanup,run)；
setup,cleanup用于管理Mapper生命周期中的资源。setup -> map -> cleanup ， run方法执行了这个过程；
map方法用于对一次输入的key/value对进行map动作，对应HBase操作也就是一行的处理；
job的配置：
1. TableInputFormat完成了什么功能？
(1)通过设置conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,"udc_sell");设定HBase的输入表；
设置conf.set(TableInputFormat.SCAN, TableMRUtil.convertScanToString(scan));设定对HBase输入表的scan方式；
(2)通过TableInputFormat.setConf(Configration conf)方法初始化scan对象；
scan对象是从job中设置的对象，以字符串的形式传给TableInputFormat，在TableInputFormat内部将scan字符创转换为scan对象
* TableMapReduceUtily有两个方法：convertScanToString和convertStringToScan作用？
将scan实例转换为Base64字符串 和将Base64字符串还原为scan实例；
Q:为什么不直接穿Scan对象而是费尽周折地转换来转换去呢？
A:
(3)TableInputFormat继承了TableInputFormatBase实现了InputFormat抽象类的两个抽象方法：
getSplits()和createRecordReader()方法：
A:getSplits()断定输入对象的切分原则：对于TableInputFormatBase，会遍历HBase相应表的所有HRegion，每一个HRegion都会被分成一个split，所以切分的块数是 与表中HRegion的数目是相同的；
InputSplit split = new TableSplit(table.getTableName(),splitStart, splitStop, regionLocation); 在split中只会记载HRegion的其实rowkey和终止rowkey，具体的去读取 这篇区域的数据是createRecordReader()实现的。
计算出来的每一个分块都将被作为一个map Task的输入；http://
Q:但是分出的块分给那台机器的那个task去执行Map，即jobTracker如何调度任务给taskTracker？
A: 需要进一步了解Map的本地化运行机制和jobTracker的调度算法；（可能是就近原则）
对于一个map任务，jobtracker会考虑tasktracker的网络位置，并选取一个距离其输入分片文件最近的tasktracker。在最理想 的情况下，任务是数据本地化的(data- local),也就是任务运行在输入分片所在的节点上。同样，任务也可能是机器本地化的：任务和输入分片在同一个机架，但不在同 一个节点上。
reduce任务，jobtracker简单滴从待运行的reduce任务列表中选取下一个来运行，用不着考虑数据段饿本地化。
B:createRecordReader()按照必然格式读取响应数据：
接收split块，返回读取记录的结果；
public RecordReader<ImmutableBytesWritable, Result> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context){
}
trr.init()返回的是这个分块的起始rowkey的记录；
RecordReader将一个split解析成<key,value>对的形式提供给map函数，key就是rowkey，value就是对应的一行数据；
RecordReader用于在划分中读取<Key,Value>对。RecordReader有五个虚方法，分别是：
initialize：初始化，输入参数包括该Reader工作的数据划分InputSplit和Job的上下文context；
nextKey：得到输入的下一个Key，如果数据划分已经没有新的记录，返回空；
nextValue：得到Key对应的Value，必须在调用nextKey后调用；
getProgress：得到现在的进度；
close：来自java.io的Closeable接口，用于清理RecordReader。
2. job.setInputFormatClass(TableInputFormat.class);
3. TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("daily_result", DailyReduce.class, job);
使用了该方法就不需要再单独定义
initTableReducerJob()方法完成了一系列操作：
(1). job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class); 设置输出格式；
(2). conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, table); 设置输出表；
(3). 初始化partition
Mapper类：包括一个内部类(Context)和四个方法(setup,map,cleanup,run)；
setup,cleanup用于管理Mapper生命周期中的资源。setup -> map -> cleanup ， run方法执行了这个过程；
map方法用于对一次输入的key/value对进行map动作，对应HBase操作也就是一行的处理；
job的配置：
1. TableInputFormat完成了什么功能？
(1)通过设置conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,"udc_sell");设定HBase的输入表；
设置conf.set(TableInputFormat.SCAN, TableMRUtil.convertScanToString(scan));设定对HBase输入表的scan方式；
(2)通过TableInputFormat.setConf(Configration conf)方法初始化scan对象；
scan对象是从job中设置的对象，以字符串的形式传给TableInputFormat，在TableInputFormat内部将scan字符创转换为scan对象
* TableMapReduceUtily有两个方法：convertScanToString和convertStringToScan作用？
将scan实例转换为Base64字符串 和将Base64字符串还原为scan实例；
Q:为什么不直接穿Scan对象而是费尽周折地转换来转换去呢？
A:
(3)TableInputFormat继承了TableInputFormatBase实现了InputFormat抽象类的两个抽象方法：
getSplits()和createRecordReader()方法：
A:getSplits()断定输入对象的切分原则：对于TableInputFormatBase，会遍历HBase相应表的所有HRegion，每一个HRegion都会被分成一个split，所以切分的块数是 与表中HRegion的数目是相同的；
InputSplit split = new TableSplit(table.getTableName(),splitStart, splitStop, regionLocation); 在split中只会记载HRegion的其实rowkey和终止rowkey，具体的去读取 这篇区域的数据是createRecordReader()实现的。
计算出来的每一个分块都将被作为一个map Task的输入；http://
Q:但是分出的块分给那台机器的那个task去执行Map，即jobTracker如何调度任务给taskTracker？
A: 需要进一步了解Map的本地化运行机制和jobTracker的调度算法；（可能是就近原则）
对于一个map任务，jobtracker会考虑tasktracker的网络位置，并选取一个距离其输入分片文件最近的tasktracker。在最理想 的情况下，任务是数据本地化的(data- local),也就是任务运行在输入分片所在的节点上。同样，任务也可能是机器本地化的：任务和输入分片在同一个机架，但不在同 一个节点上。
reduce任务，jobtracker简单滴从待运行的reduce任务列表中选取下一个来运行，用不着考虑数据段饿本地化。
B:createRecordReader()按照必然格式读取响应数据：
接收split块，返回读取记录的结果；
public RecordReader<ImmutableBytesWritable, Result> createRecordReader(InputSplit split, TaskAttemptContext context){
}
trr.init()返回的是这个分块的起始rowkey的记录；
RecordReader将一个split解析成<key,value>对的形式提供给map函数，key就是rowkey，value就是对应的一行数据；
RecordReader用于在划分中读取<Key,Value>对。RecordReader有五个虚方法，分别是：
initialize：初始化，输入参数包括该Reader工作的数据划分InputSplit和Job的上下文context；
nextKey：得到输入的下一个Key，如果数据划分已经没有新的记录，返回空；
nextValue：得到Key对应的Value，必须在调用nextKey后调用；
getProgress：得到现在的进度；
close：来自java.io的Closeable接口，用于清理RecordReader。
2. job.setInputFormatClass(TableInputFormat.class);
3. TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("daily_result", DailyReduce.class, job);
使用了该方法就不需要再单独定义
initTableReducerJob()方法完成了一系列操作：
(1). job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class); 设置输出格式；
(2). conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, table); 设置输出表；
(3). 初始化partition
