华为云国际站代理商：HBase MapReduce多表操作实战指南

1. HBase与MapReduce基础概述

HBase作为分布式NoSQL数据库，结合MapReduce框架能高效处理海量数据。华为云提供的HBase服务具备弹性扩展、高可用特性，通过MapReduce可实现跨表数据分析，满足企业级大数据处理需求。

华为云服务器如弹性云服务器ECS和裸金属服务器BMS，为HBase集群提供稳定计算资源，其高性能SSD云盘保障低延迟数据访问。

2. 多表MapReduce实现原理

2.1 输入源配置

通过MultiTableInputClass可配置多个HBase表作为输入源：

Job job = Job.getInstance(conf);
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
  "table1,table2", 
  new Scan(), 
  MyMapper.class,
  Text.class,
  IntWritable.class,
  job
);

2.2 自定义Mapper逻辑

在map方法中通过context.getCurrentTable()区分来源表：

public void map(ImmutableBytesWritable row, Result value, Context context) {
  String tableName = Bytes.toString(context.getCurrentTable());
  // 差异化处理逻辑...
}

3. 华为云环境部署实践

3.1 环境准备

华为云HBase实例：通过Console创建并配置VPC网络
弹性云服务器：推荐kc1.large规格（4核8GB）作为MR作业节点
对象存储OBS：存储JAR包及输入输出数据

3.2 性能优化要点

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