我们可能会有一个疑问，hadoop是一种分布式存储和分布式计算的一个开源项目，而Mapreduce 也是基于此的一个分布式计算的模型，而基于分布式存储的列存储数据库Hbase应该是我们要讨论的话题，为什么会说到Mysql 其实Hbase 存储的数据时一些量大简单而有规则的
我们可能会有一个疑问，hadoop是一种分布式存储和分布式计算的一个开源项目，而Mapreduce 也是基于此的一个分布式计算的模型，而基于分布式存储的列存储数据库Hbase应该是我们要讨论的话题，为什么会说到Mysql
其实Hbase 存储的数据时一些量大简单而有规则的数据，但关系型数据库也有他的优势，那就是提供了友好的方面我们操作的用户接口，我们可以实现简单的查询。并且数据本身并不大，而我们又需要对此数据进行各种复杂的分析和查询，那关系型数据库则帮我们实现。
从Hbase map出数据如何写入Mysql 从网上查估计也能查询到，但是可能不太友好，我做了一个简单的例子，贴出来供大家参考，希望对大家有些帮助。
习惯从main 方法谈起 看代码：
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
//在此我用到了 旧的API ，因为我从资料上找不出新的API中有支持DBOutputFormat 的接口或者方法
//希望大家 如果了解这方面的 给我提出意见 我也了解一下新的API中如何实现此功能
JobConf job = new JobConf(conf,CopyHbaseData2Mysql.class);
//设定Job 输入类型为 TableInputFormat.class
job.setInputFormat(TableInputFormat.class);
//旧的API 没有 设置输入表的地方，如果看过Hadoop TableInputFormat 的源码 就可以看到下面两个参数 可以设定 输入表 和查询hbase 的columns
job.set("mapred.input.dir", "hbase_table");
job.set("hbase.mapred.tablecolumns", "info:column");//查询column
//下面两个方法是map 的输入的key 和value 类型
job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(ImmutableBytesWritable.class);
//设定 输入类型为 DBOutputFormat.class
job.setOutputFormat(DBOutputFormat.class);
// 下面是配置 mysql 驱动以及 用户名密码
//此时一定要注意不论是编译还是 打包，都必须把mysql的驱动加入的环境变量中
//此处还要注意的是 192.168.10.10 如果是在本机跑，一定要注意你的mysql 用户是否支持远程访问，不然 会拒绝连接
DBConfiguration.configureDB(job, "com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://192.168.10.10/test", "username", "password");
//下面是 输入表以及相应字段的设定
String[] fields = {"id","username"};
DBOutputFormat.setOutput(job, "user_info", fields);
//设定Map和Reduce
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
//run
JobClient.runJob(job);
}
其实写到这基本上就把具体的流程全部写出来了，候选的map 和reduce 根据大家相关的业务大家自己组织，但是还有一个重要的概念，此处的
我们的输入 为 ：DBWritable 为此类为一个接口，并没有实现，所以我们要使用的时候必须 实现这个接口，去实现自己的 Writable类
先不做介绍了。
后续我会把实现DBWritable 的类也贴出来，如果认为有需要的话
贴出来 欢迎大家板砖，本人也是学习没多久，希望大家踊跃提意见，也好提高自己
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