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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