在CentOS上使用HBase进行数据清洗,可以遵循以下步骤:
hbase-site.xml
和hbase-env.sh
等配置文件。hbase shell
> importtsv 'hdfs://namenode:port/path/to/your/data.tsv', 'your_table_name'
sqoop import --connect jdbc:mysql://mysql_host:3306/your_db \
--username your_username \
--password your_password \
--table your_table_name \
--hbase-table your_hbase_table_name \
--column-family cf
hbase shell
> scan 'your_table_name', {FILTER=>"RowFilter(=, 'binary:your_duplicate_key')"}
> deleteall 'your_table_name', 'row_key'
hbase shell
> put 'your_table_name', 'row_key', 'column_family:column_name', 'new_value'
// 示例Java代码
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
Job job = Job.getInstance(conf, "Data Cleaning");
job.setJarByClass(DataCleaning.class);
Scan scan = new Scan();
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
"your_table_name",
scan,
DataCleaningMapper.class,
Text.class,
Put.class,
job);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(
"your_table_name",
DataCleaningReducer.class,
job);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
-- 示例Pig脚本
A = LOAD 'hdfs://namenode:port/path/to/your/data.tsv' USING PigStorage('\t') AS (col1:chararray, col2:int, ...);
B = FILTER A BY col2 > 100; -- 删除col2小于等于100的记录
STORE B INTO 'hdfs://namenode:port/path/to/cleaned_data';
hbase shell
> count 'your_table_name'
hbase backup create 'backup_name', 'your_table_name'
通过以上步骤,你可以在CentOS上使用HBase进行有效的数据清洗。根据具体需求选择合适的方法和工具。