转载 http://www.javabloger.com/article/hadoop-mapreduce-hbase.html
我的废话：
本文提供代码示例，但是不讲述mapreduce对HBase代码层面的细节，主要讲述我片面的理解和体会。
最近看见Medialets(Ref)在网站架构中提到对MapReduce使用的经验分享，采用HDFS作为MapReduce分布式计算的基础环境，基于Python的MapReduce框架计算具体的内容，将计算的结果写入MongoDB中存储，对外宣称每秒1可以处理百万级的业务事件，可见MapReduce的运用场景在越来越多的丰富起来，说明除了Google和Yahoo这样的超大型互联网公司以外，更多的中小门户都对MapReduce和Hadoop开始产生兴趣，使用Hadoop的Mapreduce分布式计算的场景将和我们越来越近。
Hadoop Map/Reduce的框架的确简单易懂，基于他开发的应用程序能够运行在上千个机器组成的大型集群上，或者说MapReduce是一种“蛮力”计算，在一定程度上机器数量越多，得到的效果越显著，而且MapReduce提供了一种可靠容错的方式可并行处理上T级别的数据集。
在现实场景中执行一个Map/Reduce作业(job)会把Input的数据分为多个数据块(就像下面图中左边的黄色小块)，MapperTask以分布式并行的方式处理这些输入的数据。mapreduce框架会对map的输出先排序， 再map把计算结果输入给reduce最终对计算结果合并输出。
集群环境中的mapreduce计算节点失效转发、 分布式存储，工作调度，容错处理，网络通信，负载均衡 等问题不用开发者去考虑，MapReduce框架和MapReduce运行环境早就为此做出的考虑，如下图所示 在集群环境中有一个master负责调度构成一个作业的所有任务，大量的任务存在master的Task Queue里面，将这些任务分配在不同的slave上，master监控它们的执行 如果任务执行失败，由master指派slave(work)重新执行任务，如图所示：
通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统HDFS中，也就是说，通常MapReduce框架和分布式文件系统是运行在一组相同的节点上的，允许在那些已经存好数据的节点上高效地调度任务，这可以使整个集群的网络带宽被非常高效地利用。MapReduce框架由一个单独的JobTracker(master)和很多个TaskTracker(slave)集群节点一个共同组成。
在MapReduce客户端的代码需要指明输入/输出的位置(文件路径/DB/NOSQL)，客户端再加上作业的参数，就构成了作业配置(job configuration)，客户端代码需要定义map和reduce方法通过实现合适的抽象类，并在实现的方法中编写你的业务逻辑，在客户端程序中还要定义你的map/reduce输入和输出的类型，当Hadoop的 job client提交作业(jar包/class/可执行程序等)和配置信息给JobTracker，后者负责分发这些软件和配置信息给slave、调度任务并监控它们的执行，同时提供状态和诊断信息给job-client。至于客户端job提交后的工作流程就是hadoop的事情了，分为4个过程，输入| 切分、排序、洗牌，合并 | 输出 ，输出的结果是有序的，因为mapreduce框架是天然排序的。如图所示：
MapReduce把数据集的操作分散到网络节点上，每个节点会周期性的把执行状态报告回，当某个节点连接或者计算超时达到一定次数，主节点记录下这个节点状态为死亡状态，并且分配给这个节点的任务发到别的节点上运行，例如Apache的Hive就是一个MapReduce框架的实现，Hive可以将SQL语句转换为 MapReduce任务把执行的SQL分散到每台机器上运行，最后返回计算结果。
我写了一个代码示例，这个示例通过mapreduce框架从文件夹中读取数据，进过格式化、对内容的加工，再写入HBase的的程序。当输入后根据输入的条件和状态产生多个Mapper(maptask)处理输入的内容，mapper先是从目录中读取所有文件信息，然后加工进行格式化，这一切都处理完成之后，将计算的结果交给Reducer去执行，Reducer根据客户端定义的输入类型做出对应的操作，将最终的结果存入HBase中。
示例例说明：
有一个 input 的输入目录，里面有3个文件 1.txt/2.txt/3.txt,需要在HBase中建立一张 tab1表，f1 是列名称，然后运行代码示例，最后在Hbase查看到3个txt中的数据全部写入hbase中。运行的过程中可以在eclipse的控制台上看见，先读取/格式化数据，最后写入hbase中的效果，如图所示：
Reduce的计算结果，如图：
代码示例下载地址：http://javabloger-mini-books.googlecode.com/files/txt-to-hbase.rar
通过这个例子可以假定一种场景，例如百度文库，每时每刻都有成千上万的人向百度的服务器上传文件，需要做到在最短的时间内对不同格式的文档进行处理、格式化，最终保存起来。前端服务器拿到用户上传的文档后，就像这个例子中x:\input下的3个文件，对于百度文库的运行场景来说也许是3w个，将大量的文档全部扔给mapreduce，mapreduce把需要解析、排版、格式化的文档交给每个分布的hadoop节点，将计算压力分布在多个CPU上进行计算，因为多人力量大的原因很快将能把3w个文档处理完毕，并且保存数据库/NOSQL，用户可以立刻在线阅读到刚刚上传的文档。
在离线的场景中通过mapreduce写入HBase还可以采用另外一种方式，先将文档扔给mapreduce，然后通过HFileOutputFormat输出HBase的数据文件，最后通过Hbase 工具将数据文件导入到HBase中，对于海量数据的迁移可以考虑这样的方式，在这种方案的基础上HBase官方提供了importtsv 工具 可以参考HBase的官方文档(Ref)。
我的废话：
最近有一个项目需要对 国内最大的网络设备供应商 提供方案实施，该项目主要针对android平台上的联系人功能进行扩展，比如2个客户端都安装这个联系人软件可以发送免费短信，类似现在的飞信、kiki，该产品还会向中国以外的市场推广，一旦二期上线用户的数量级将达到上千万，很可能产生大量的离线消息，打算采用HBase对用户的离线消息进行存储，在这点上不折不扣的向FaceBook学习了一把。