hbase

1. hbase简介
   1.1. 什么是hbase
   HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
   HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
   HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。
   1.2. 与传统数据库的对比
   1、传统数据库遇到的问题：
   1）数据量很大的时候无法存储
   2）没有很好的备份机制
   3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑
   2、HBASE优势：
   1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑
   2）数据存储在hdfs上，备份机制健全
   3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。
   1.3. hbase集群中的角色
   1、一个或者多个主节点，Hmaster
   2、多个从节点，HregionServer

2. habse安装
   2.1. hbase安装
   2.1.1. 上传
   用工具上传
   2.1.2. 解压
   su – hadoop
   tar -zxvf hbase-0.94.6.tar.gz
   2.1.3. 重命名
   mv hbase-0.94.6 hbase
   2.1.4. 修改环境变量(每台机器都要执行)
   su – root
   vi /etc/profile
   添加内容：
   export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase
   export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
   source /etc/proflie
   su - hadoop
   2.1.5. 修改配置文件
   上传配置文件
   2.1.6. 分发到其他节点
   scp -r /home/hadoop/hbase hadoop@slave1:/home/hadoop/
   scp -r /home/hadoop/hbase hadoop@slave2:/home/hadoop/
   scp -r /home/hadoop/hbase hadoop@slave3:/home/hadoop/
   2.1.7. 启动
   注意：启动hbase之前，必须保证hadoop集群和zookeeper集群是可用的。
   start-hbase.sh
   2.1.8. 监控
   1、 进入命令行
   hbase shell
   2、 页面监控
   http://master:60010/

3. hbase数据模型
   3.1. hbase数据模型

3.1.1. Row Key
与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行，只有三种方式：
1.通过单个row key访问
2.通过row key的range（正则）
3.全表扫描
Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
3.1.2. Columns Family
列簇 ：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history，courses:math都属于courses 这个列族。
3.1.3. Cell
由{row key, columnFamily, version} 唯一确定的单元。cell中 的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
关键字：无类型、字节码
3.1.4. Time Stamp
HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒 的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版 本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，HBASE提供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段 时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。

1. hbase命令
   4.1. 命令的进退
   1、hbase提供了一个shell的终端给用户交互
   #KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 44: …2、如果退出执行quit命令 #̲HBASE_HOME/bin/hbase shell
   ……

quit
4.2. 命令
名称 命令表达式
创建表： create ‘表名’, ‘列族名1’,‘列族名2’,‘列族名N’
查看所有表： list
描述表： describe ‘表名’
判断表存在： exists ‘表名’
判断是否禁用/启用表： is_enabled ‘表名’/is_disabled ‘表名’
添加记录: put ‘表名’, ‘rowKey’, ‘列族 : 列‘ , ‘值’
查看记录rowkey下的所有数据 :get ‘表名’ , ‘rowKey’
查看表中的记录总数 :count ‘表名’
获取某个列族: get ‘表名’,‘rowkey’,‘列族’
获取某个列族的某个列 : get ‘表名’,‘rowkey’,‘列族：列’
删除记录 : delete ‘表名’ ,‘行名’ , ‘列族：列’
删除整行 : deleteall ‘表名’,‘rowkey’
删除一张表: 先要屏蔽该表，才能对该表进行删除 第一步: disable ‘表名’ ，第二步 : drop ‘表名’
清空表 :truncate ‘表名’
查看所有记录 : scan “表名”
查看某个表某个列中所有数据 :scan “表名” , {COLUMNS=>‘列族名:列名’}
更新记录: 就是重写一遍，进行覆盖，hbase没有修改，都是追加

1. hbase依赖zookeeper
   1、 保存Hmaster的地址和backup-master地址
   hmaster：
   a) 管理HregionServer
   b) 做增删改查表的节点
   c) 管理HregionServer中的表分配
   2、 保存表-ROOT-的地址
   hbase默认的根表，检索表。
   3、 HRegionServer列表
   表的增删改查数据。
   和hdfs交互，存取数据。

2. hbase开发
   6.1. 配置
   HBaseConfiguration
   包：org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
   作用：通过此类可以对HBase进行配置
   用法实例：
   Configuration config = HBaseConfiguration.create();
   说明： HBaseConfiguration.create() 默认会从classpath 中查找 hbase-site.xml 中的配置信息，初始化 Configuration。

使用方法:

static Configuration config = null;
static {
     config = HBaseConfiguration.create();
     config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");
     config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
}123456

6.2. 表管理类
HBaseAdmin
包：org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin
作用：提供接口关系HBase 数据库中的表信息

用法：

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);1

6.3. 表描述类
HTableDescriptor
包：org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor
作用：HTableDescriptor 类包含了表的名字以及表的列族信息
表的schema（设计）
用法：

HTableDescriptor htd =new HTableDescriptor(tablename);
htd.addFamily(new HColumnDescriptor(“myFamily”));12

6.4. 列族的描述类
HColumnDescriptor
包：org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor
作用：HColumnDescriptor 维护列族的信息

用法：
htd.addFamily(new HColumnDescriptor(“myFamily”));
6.5. 创建表的操作
CreateTable（一般我们用shell创建表）

static Configuration config = null;
static {
     config = HBaseConfiguration.create();
     config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");
     config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
}

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName);
HColumnDescriptor family1 = new HColumnDescriptor(“f1”);
HColumnDescriptor family2 = new HColumnDescriptor(“f2”);
desc.addFamily(family1);
desc.addFamily(family2);
admin.createTable(desc);1234567891011121314

6.6. 删除表

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
admin.disableTable(tableName);
admin.deleteTable(tableName);123

6.7. 创建一个表的类
HTable
包：org.apache.hadoop.hbase.client.HTable
作用：HTable 和 HBase 的表通信
用法：

// 普通获取表
 HTable table = new HTable(config,Bytes.toBytes(tablename);
// 通过连接池获取表
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));12345

6.8. 单条插入数据
Put
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Put
作用：插入数据
用法：

Put put = new Put(row);
p.add(family,qualifier,value);12

说明：向表 tablename 添加 “family,qualifier,value”指定的值。

示例代码：

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
put.add(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier),Bytes.toBytes(value));
table.put(put);12345

6.9. 批量插入
批量插入

List list = new ArrayList();
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));//获取put，用于插入
put.add(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier),Bytes.toBytes(value));//封装信息
list.add(put);
table.put(list);//添加记录12345

6.10. 删除数据
Delete
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Delete
作用：删除给定rowkey的数据
用法：
Delete del= new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
table.delete(del);
代码实例

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Delete del= new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
table.delete(del);1234

6.11. 单条查询
Get
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Get
作用：获取单个行的数据
用法：

HTable table = new HTable(config,Bytes.toBytes(tablename));
Get get = new Get(Bytes.toBytes(row));
Result result = table.get(get);123

说明：获取 tablename 表中 row 行的对应数据

代码示例：

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Get get = new Get(rowKey.getBytes());
Result row = table.get(get);
for (KeyValue kv : row.raw()) {
 System.out.print(new String(kv.getRow()) + " ");
 System.out.print(new String(kv.getFamily()) + ":");
 System.out.print(new String(kv.getQualifier()) + " = ");
 System.out.print(new String(kv.getValue()));
 System.out.print(" timestamp = " + kv.getTimestamp() + "\n");
}1234567891011

6.12. 批量查询
ResultScanner
包：org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner
作用：获取值的接口
用法：
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
For(Result rowResult : scanner){
Bytes[] str = rowResult.getValue(family,column);
}
说明：循环获取行中列值。

代码示例：

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Scan scan = new Scan();
scan.setStartRow("a1".getBytes());
scan.setStopRow("a20".getBytes());
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result row : scanner) {
 System.out.println("\nRowkey: " + new String(row.getRow()));
 for (KeyValue kv : row.raw()) {
      System.out.print(new String(kv.getRow()) + " ");
      System.out.print(new String(kv.getFamily()) + ":");
      System.out.print(new String(kv.getQualifier()) + " = ");
      System.out.print(new String(kv.getValue()));
      System.out.print(" timestamp = " + kv.getTimestamp() + "\n");
 }
}12345678910111213141516

6.13. hbase过滤器
6.13.1. FilterList
FilterList 代表一个过滤器列表，可以添加多个过滤器进行查询，多个过滤器之间的关系有：
与关系（符合所有）：FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL
或关系（符合任一）：FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE

使用方法：

FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE);   
Scan s1 = new Scan();  
 filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(“f1”),  Bytes.toBytes(“c1”),  CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes(“v1”) )  );  
filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(“f1”),  Bytes.toBytes(“c2”),  CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes(“v2”) )  );  
 // 添加下面这一行后，则只返回指定的cell，同一行中的其他cell不返回  
 s1.addColumn(Bytes.toBytes(“f1”), Bytes.toBytes(“c1”));  
 s1.setFilter(filterList);  //设置filter
 ResultScanner ResultScannerFilterList = table.getScanner(s1);  //返回结果列表12345678

6.13.2. 过滤器的种类
过滤器的种类：
列植过滤器—SingleColumnValueFilter
过滤列植的相等、不等、范围等
列名前缀过滤器—ColumnPrefixFilter
过滤指定前缀的列名
多个列名前缀过滤器—MultipleColumnPrefixFilter
过滤多个指定前缀的列名
rowKey过滤器—RowFilter
通过正则，过滤rowKey值。
6.13.3. 列植过滤器—SingleColumnValueFilter
SingleColumnValueFilter 列值判断
相等 (CompareOp.EQUAL ),
不等(CompareOp.NOT_EQUAL),
范围 (e.g., CompareOp.GREATER)…………
下面示例检查列值和字符串’values’ 相等…
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes(“cFamily”) Bytes.toBytes(“column”), CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes(“values”));
s1.setFilter(f);
注意：如果过滤器过滤的列在数据表中有的行中不存在，那么这个过滤器对此行无法过滤。
6.13.4. 列名前缀过滤器—ColumnPrefixFilter
过滤器—ColumnPrefixFilter
ColumnPrefixFilter 用于指定列名前缀值相等
ColumnPrefixFilter f = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes(“values”));
s1.setFilter(f);
6.13.5. 多个列值前缀过滤器—MultipleColumnPrefixFilter
MultipleColumnPrefixFilter 和 ColumnPrefixFilter 行为差不多，但可以指定多个前缀
byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes(“value1”),Bytes.toBytes(“value2”)};
Filter f = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);
s1.setFilter(f);
6.13.6. rowKey过滤器—RowFilter
RowFilter 是rowkey过滤器
通常根据rowkey来指定范围时，使用scan扫描器的StartRow和StopRow方法比较好。
Filter f = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("^1234")); //匹配以1234开头的rowkey
s1.setFilter(f);
7. hbase原理
7.1. 体系图

7.1.1. 写流程
1、 client向hregionserver发送写请求。
2、 hregionserver将数据写到hlog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复。
3、 hregionserver将数据写到内存（memstore）
4、 反馈client写成功。
7.1.2. 数据flush过程
1、 当memstore数据达到阈值（默认是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除Hlog中的历史数据。
2、 并将数据存储到hdfs中。
3、 在hlog中做标记点。
7.1.3. 数据合并过程
1、 当数据块达到4块，hmaster将数据块加载到本地，进行合并
2、 当合并的数据超过256M，进行拆分，将拆分后的region分配给不同的hregionserver管理
3、 当hregionser宕机后，将hregionserver上的hlog拆分，然后分配给不同的hregionserver加载，修改.META.
4、 注意：hlog会同步到hdfs
7.1.4. hbase的读流程
1、 通过zookeeper和-ROOT- .META.表定位hregionserver。
2、 数据从内存和硬盘合并后返回给client
3、 数据块会缓存
7.1.5. hmaster的职责
1、管理用户对Table的增、删、改、查操作；
2、记录region在哪台Hregion server上
3、在Region Split后，负责新Region的分配；
4、新机器加入时，管理HRegion Server的负载均衡，调整Region分布
5、在HRegion Server宕机后，负责失效HRegion Server 上的Regions迁移。
7.1.6. hregionserver的职责
HRegion Server主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBASE中最核心的模块。
HRegion Server管理了很多table的分区，也就是region。
7.1.7. client职责
Client
HBASE Client使用HBASE的RPC机制与HMaster和RegionServer进行通信
管理类操作：Client与HMaster进行RPC；
数据读写类操作：Client与HRegionServer进行RPC。
8. MapReduce操作Hbase
8.1. 实现方法
Hbase对MapReduce提供支持，它实现了TableMapper类和TableReducer类，我们只需要继承这两个类即可。
1、写个mapper继承TableMapper
参数：Text：mapper的输出key类型； IntWritable：mapper的输出value类型。
其中的map方法如下：
map(ImmutableBytesWritable key, Result value,Context context)
参数：key：rowKey；value： Result ，一行数据； context上下文
2、写个reduce继承TableReducer
参数：Text:reducer的输入key； IntWritable：reduce的输入value；
ImmutableBytesWritable：reduce输出到hbase中的rowKey类型。
其中的reduce方法如下：
reduce(Text key, Iterable values,Context context)
参数： key：reduce的输入key；values：reduce的输入value；

8.2. 准备表
1、建立数据来源表‘word’，包含一个列族‘content’
向表中添加数据，在列族中放入列‘info’，并将短文数据放入该列中，如此插入多行，行键为不同的数据即可

2、建立输出表‘stat’，包含一个列族‘content’

3、通过Mr操作Hbase的‘word’表，对‘content：info’中的短文做词频统计，并将统计结果写入‘stat’表的‘content：info中’，行键为单词
8.3. 实现

package com.itcast.hbase;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
/**
 * mapreduce操作hbase
 * @author wilson
 *
 */
public class HBaseMr {
 /**
  * 创建hbase配置
  */
 static Configuration config = null;
 static {
  config = HBaseConfiguration.create();
  config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");
  config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
 }
 /**
  * 表信息
  */
 public static final String tableName = "word";//表名1
 public static final String colf = "content";//列族
 public static final String col = "info";//列
 public static final String tableName2 = "stat";//表名2
 /**
  * 初始化表结构，及其数据
  */
 public static void initTB() {
  HTable table=null;
  HBaseAdmin admin=null;
  try {
   admin = new HBaseAdmin(config);//创建表管理
   /*删除表*/
   if (admin.tableExists(tableName)||admin.tableExists(tableName2)) {
    System.out.println("table is already exists!");
    admin.disableTable(tableName);
    admin.deleteTable(tableName);
    admin.disableTable(tableName2);
    admin.deleteTable(tableName2);
   }
   /*创建表*/
    HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName);
    HColumnDescriptor family = new HColumnDescriptor(colf);
    desc.addFamily(family);
    admin.createTable(desc);
    HTableDescriptor desc2 = new HTableDescriptor(tableName2);
    HColumnDescriptor family2 = new HColumnDescriptor(colf);
    desc2.addFamily(family2);
    admin.createTable(desc2);
   /*插入数据*/
    table = new HTable(config,tableName);
    table.setAutoFlush(false);
    table.setWriteBufferSize(5);
    List lp = new ArrayList();
    Put p1 = new Put(Bytes.toBytes("1"));
    p1.add(colf.getBytes(), col.getBytes(), ("The Apache Hadoop software library is a framework").getBytes());
    lp.add(p1);
    Put p2 = new Put(Bytes.toBytes("2"));p2.add(colf.getBytes(),col.getBytes(),("The common utilities that support the other Hadoop modules").getBytes());
    lp.add(p2);
    Put p3 = new Put(Bytes.toBytes("3"));
    p3.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop by reading the documentation").getBytes());
    lp.add(p3);
    Put p4 = new Put(Bytes.toBytes("4"));
    p4.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop from the release page").getBytes());
    lp.add(p4);
    Put p5 = new Put(Bytes.toBytes("5"));
    p5.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop on the mailing list").getBytes());
    lp.add(p5);
    table.put(lp);
    table.flushCommits();
    lp.clear();
  } catch (Exception e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   try {
    if(table!=null){
     table.close();
    }
   } catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
   }
  }
 }
 /**
  * MyMapper 继承 TableMapper
  * TableMapper 
  * Text:输出的key类型，
  * IntWritable：输出的value类型
  */
 public static class MyMapper extends TableMapper {
  private static IntWritable one = new IntWritable(1);
  private static Text word = new Text();
  @Override
  //输入的类型为：key：rowKey； value：一行数据的结果集Result
  protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,
    Context context) throws IOException, InterruptedException {
   //获取一行数据中的colf：col
   String words = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col)));// 表里面只有一个列族，所以我就直接获取每一行的值
   //按空格分割
   String itr[] = words.toString().split(" ");
   //循环输出word和1
   for (int i = 0; i < itr.length; i++) {
    word.set(itr[i]);
    context.write(word, one);
   }
  }
 }
 /**
  * MyReducer 继承 TableReducer
  * TableReducer 
  * Text:输入的key类型，
  * IntWritable：输入的value类型，
  * ImmutableBytesWritable：输出类型，表示rowkey的类型
  */
 public static class MyReducer extends
   TableReducer {
  @Override
  protected void reduce(Text key, Iterable values,
    Context context) throws IOException, InterruptedException {
   //对mapper的数据求和
   int sum = 0;
   for (IntWritable val : values) {//叠加
    sum += val.get();
   }
   // 创建put，设置rowkey为单词
   Put put = new Put(Bytes.toBytes(key.toString()));
   // 封装数据
   put.add(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col),Bytes.toBytes(String.valueOf(sum)));
   //写到hbase,需要指定rowkey、put
   context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(key.toString())),put);
  }
 }
 
 public static void main(String[] args) throws IOException,
   ClassNotFoundException, InterruptedException {
  config.set("df.default.name", "hdfs://master:9000/");//设置hdfs的默认路径
  config.set("hadoop.job.ugi", "hadoop,hadoop");//用户名，组
  config.set("mapred.job.tracker", "master:9001");//设置jobtracker在哪
  //初始化表
  initTB();//初始化表
  //创建job
  Job job = new Job(config, "HBaseMr");//job
  job.setJarByClass(HBaseMr.class);//主类
  //创建scan
  Scan scan = new Scan();
  //可以指定查询某一列
  scan.addColumn(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col));
  //创建查询hbase的mapper，设置表名、scan、mapper类、mapper的输出key、mapper的输出value
  TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tableName, scan, MyMapper.class,Text.class, IntWritable.class, job);
  //创建写入hbase的reducer，指定表名、reducer类、job
  TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName2, MyReducer.class, job);
  System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
 }
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