如何在依赖中引入org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.tableinputformat

<dependency>

   <groupId>orgapachehbase</groupId>

   <artifactId>hbase-server</artifactId>

   <version>112</version>

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读研期间多跟着导师做项目，有些导师手上有很多横向项目，是参与实践的良好途径，其实有人读研期间跟上班一样忙，不要让学校时光虚度。另外，你年龄不小了，可以在读书期间思考以后就业的问题，读书时成家政策也支持，当然有合适的结婚对象才行。

1 不适合事务/单一请求处理

MapReduce绝对是一个离线批处理系统，对于批处理数据应用得很好：MapReduce（不论是Google的还是Hadoop的）是用于处理不适合传统数据库的海量数据的理想技术。但它又不适合事务/单一请求处理。（HBase使用了来自Hadoop核心的HDFS，在其常用 *** 作中并没有使用MapReduce。）

2 不能随即读取

3 以蛮力代替索引

在索引是更好的存取机制时，MapReduce将劣势尽显。

4 low-level语言和 *** 作

“直接开始你想要的 -- 而不是展示一个算法，解释如何工作的。” (关系型数据库的观点) -- High level（DBMS）

“展示数据存取的算法。” (Codasyl 的观点) -- Low level（MapReduce）

5 性能问题

想想N个map实例产生M个输出文件-每个最后由不同的reduce 实例处理, 这些文件写到运行map实例机器的本地硬盘 如果N是1,000, M是500, map阶段产生500,000个本地文件 当reduce阶段开始, 500个reduce实例每个需要读入1,000文件，并用类似FTP协议把它要的输入文件从map实例运行的节点上pull取过来 假如同时有数量级为100的reduce实例运行, 那么2个或2个以上的reduce实例同时访问同一个map节点来获取输入文件是不可避免的-导致大量的硬盘查找, 有效的硬盘运转速度至少降低20% 这就是为什么并行数据库系统不实现split文件, 采用push(推到socket套接字)而不是pull 由于MapReduce的出色容错依赖于如何实现split文件, MapReduce框架是否成功地转向使用push范式, 不是很清楚

6 仅提供了现代DBMS功能的一小部分

作为用于分布式处理的算法技术，MapReduce不是数据库，不支持索引、数据更新、事务及完整性约束等，且与多数DBMS工具不兼容。

7 不适合一般web应用

大部分web应用，只是对数据进行简单的访问，每次请求处理所耗费的资源其实非常小，它的问题是高并发，所以要采用负载均衡技术来分担负载。只有当特殊情况下，比如建索引，进行数据分析等，才可能用MR。

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

版本问题，你的环境是hadoop2x，而你的程序依赖于hadoop1x，可以用 mvn clean install -Dhadoop2 -Dhadoop2version=240 -DskipTests 重新编译你的程序

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