hadoop的mapreduce把oracle/mysq导入到hbase和hdfs中的程序

标题中的“hadoop的mapreduce把oracle/mysq导入到hbase和hdfs中的程序”指的是一项数据处理任务，利用Hadoop的MapReduce框架，将关系型数据库（如Oracle和MySQL）中的数据高效地迁移至分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）以及NoSQL数据库HBase中。这个过程通常是为了实现大数据处理、分析或存储优化。 MapReduce是Hadoop的核心组件之一，它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行计算。在本场景中，Map阶段将原始数据分割成小块，并在集群的不同节点上并行处理。Reduce阶段则负责聚合这些处理结果，生成最终输出。这种分而治之的策略使得处理大数据变得高效且易于管理。 Oracle和MySQL是常见的关系型数据库管理系统，它们支持ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性，适用于事务处理和复杂查询。然而，随着数据量的增长，这些系统可能面临性能瓶颈。因此，将数据迁移到HDFS和HBase这样的大数据存储解决方案中，可以实现更灵活的扩展性和更低的成本。 HDFS是Hadoop的基础，它是一个分布式文件系统，设计目标是处理非常大的文件，同时提供高吞吐量的数据访问。它通过将数据复制到多台服务器上，确保了容错性和可用性。MapReduce作业通常会将输出直接写入HDFS，以便后续的分析任务能快速访问这些数据。 HBase是基于HDFS的分布式NoSQL数据库，它为非结构化和半结构化数据提供了列式存储。HBase适合实时查询，尤其适用于需要随机读取大量数据的场景。将Oracle或MySQL中的数据导入HBase，可以支持快速的实时查询，同时保持与Hadoop生态系统的紧密集成。 DBImportHbase.java和DBImport.java很可能是实现这个任务的Java源代码文件。这些程序会定义MapReduce作业的具体逻辑，包括如何从数据库中读取数据，如何映射这些数据到HBase或HDFS，以及如何执行Reduce操作。hbasetable.PNG可能是一个示例HBase表的截图，用于展示数据导入后的结构。readme.txt可能是项目说明文件，包含运行程序的指南和其他相关信息。 总结来说，这个程序集是关于如何利用Hadoop MapReduce从传统的关系型数据库（Oracle和MySQL）中提取数据，并将其有效地导入到Hadoop的分布式存储组件（HDFS和HBase）中，以实现大数据的存储和处理。这涉及到了数据迁移、并行计算、分布式存储等多个重要概念，对于理解和实践大数据处理流程具有很高的价值。