相對應MapReduce的hbase實現類：

  1）InputFormat 類：HBase 實現了 TableInputFormatBase 類，該類提供了對錶資料的大部分操作，其子類 TableInputFormat 則提供了完整的實現，用於處理表資料並生成鍵值對。TableInputFormat 類將資料表按照 Region 分割成 split，既有多少個 Regions 就有多個splits。然後將 Region 按行鍵分成<key,value>對，key 值對應與行健，value 值為該行所包含的資料。 
  2）Mapper 類和 Reducer 類：HBase 實現了 TableMapper 類和 TableReducer 類，其中TableMapper 類並沒有具體的功能，只是將輸入的<key,value>對的型別分別限定為 Result 和ImmutableBytesWritable。IdentityTableMapper 類和 IdentityTableReducer 類則是上述兩個類的具體實現，其和 Mapper 類和 Reducer 類一樣，只是簡單地將<key,value>對輸出到下一個階段。 

3）OutputFormat 類：HBase 實現的 TableOutputFormat 將輸出的<key,value>對寫到指定的 HBase 表中，該類不會對 WAL（Write-Ahead  Log）進行操作，即如果伺服器發生
故障將面臨丟失資料的風險。可以使用 MultipleTableOutputFormat 類解決這個問題，該類可以對是否寫入 WAL 進行設定。

程式碼：

import java.io.IOException; 
import java.util.Iterator; 
import java.util.StringTokenizer; 
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
import org.apache.hadoop.fs.Path; 
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; 
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; 
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor; 
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin; 
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; 
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat; 
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer; 
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; 
import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 
import org.apache.hadoop.io.Text; 
import org.apache.hadoop.io.NullWritable; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; 
 
public class WordCountHBase { 
 
  // 實現 Map 類 
  public static class Map extends 
      Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { 
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1); 
    private Text word = new Text(); 
 
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
        throws IOException, InterruptedException { 
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); 
      while (itr.hasMoreTokens()) { 
        word.set(itr.nextToken()); 
        context.write(word, one); 
      } 
    } 
  } 
 
  // 實現 Reduce 類 
  public static class Reduce extends 
      TableReducer<Text, IntWritable, NullWritable> { 
 
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 
        Context context) throws IOException, InterruptedException { 
 
      int sum = 0; 
 
      Iterator<IntWritable> iterator = values.iterator(); 
      while (iterator.hasNext()) { 
        sum += iterator.next().get(); 
      } 
 
      // Put 例項化，每個詞存一行 
      Put put = new Put(Bytes.toBytes(key.toString())); 
      // 列族為 content，列修飾符為 count，列值為數目 
      put.add(Bytes.toBytes("content"), Bytes.toBytes("count"), 
          Bytes.toBytes(String.valueOf(sum))); 
 
      context.write(NullWritable.get(), put); 
    } 
  } 
 
  // 建立 HBase 資料表 
  public static void createHBaseTable(String tableName)  
throws IOException { 
    // 建立表描述 
    HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(tableName); 
    // 建立列族描述 
    HColumnDescriptor col = new HColumnDescriptor("content"); 
    htd.addFamily(col); 
 
    // 配置 HBase 
    Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); 
 
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum","master"); 
    conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181"); 
    HBaseAdmin hAdmin = new HBaseAdmin(conf); 
 
    if (hAdmin.tableExists(tableName)) { 
      System.out.println("該資料表已經存在，正在重新建立。"); 
      hAdmin.disableTable(tableName); 
      hAdmin.deleteTable(tableName); 
    } 
 
    System.out.println("建立表：" + tableName); 
    hAdmin.createTable(htd); 
  } 
 
  public static void main(String[] args) throws Exception { 
    String tableName = "wordcount"; 
    // 第一步：建立資料庫表 
    WordCountHBase.createHBaseTable(tableName); 
 
    // 第二步：進行 MapReduce 處理 
    // 配置 MapReduce 
    Configuration conf = new Configuration(); 
    // 這幾句話很關鍵 
    conf.set("mapred.job.tracker", "master:9001"); 
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum","master"); 
    conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181"); 
    conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tableName); 
 
    Job job = new Job(conf, "New Word Count"); 
    job.setJarByClass(WordCountHBase.class); 
 
    // 設定 Map 和 Reduce 處理類 
    job.setMapperClass(Map.class); 
    job.setReducerClass(Reduce.class); 
 
    // 設定輸出型別 
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class); 
    job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); 
 
    // 設定輸入和輸出格式 
    job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class); 
    job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class); 
 
    // 設定輸入目錄 
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://master:9000/in/")); 
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); 
 
  } 
} 
 

常見錯誤及解決方法：

1、java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat

錯誤輸出節選：

13/09/10 21:14:01 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201308101437_0016
13/09/10 21:14:02 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
13/09/10 21:14:16 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201308101437_0016_m_000007_0, Status : FAILED
java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat
	at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:849)
	at org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext.getOutputFormatClass(JobContext.java:235)
	at org.apache.hadoop.mapred.Task.initialize(Task.java:513)
	at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:353)
	at org.apache.hadoop.mapred.Child$4.run(Child.java:255)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:396)
	at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1149)
	at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:249)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat
	at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:202)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:190)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:306)
	at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:301)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:247)
	at java.lang.Class.forName0(Native Method)
	at java.lang.Class.forName(Class.java:249)
	at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:802)
	at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:847)
	... 8 more
 

錯誤原因：

相關的類檔案沒有引入到 Hadoop 叢集上。

解決步驟：

步驟一、停止HBase資料庫：

[[email protected] bin]$ stop-hbase.sh 
stopping hbase............
master: stopping zookeeper.
[[email protected] bin]$ jps
16186 Jps
26186 DataNode
26443 TaskTracker
26331 JobTracker
26063 NameNode

[[email protected] bin]$ stop-all.sh 
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.

stopping jobtracker
master: Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
master: 
master: stopping tasktracker
node1: Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
node1: 
node1: stopping tasktracker
stopping namenode
master: Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
master: 
master: stopping datanode
node1: Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
node1: stopping datanode
node1: 
node1: Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
node1: 
node1: stopping secondarynamenode
[[email protected] bin]$ jps
16531 Jps

步驟二、需要配置 Hadoop 叢集中每臺機器，在 hadoop 目錄的 conf 子目錄中，找 hadoop-env.sh檔案，並新增如下內容：

# set hbase environment
export HBASE_HOME=/opt/modules/hadoop/hbase/hbase-0.94.11-security
export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_HOME/hbase-0.94.11-security.jar:$HBASE_HOME/hbase-0.94.11-security-tests.jar:$HBASE_HOME/conf:$HBASE_HOME/lib/zookeeper-3.4.5.jar

2、Error: java.lang.ClassNotFoundException: com.google.protobuf.Message

錯誤輸出節選：

2013-09-12 12:38:57,833 INFO  mapred.JobClient (JobClient.java:monitorAndPrintJob(1363)) -  map 0% reduce 0%
2013-09-12 12:39:12,490 INFO  mapred.JobClient (JobClient.java:monitorAndPrintJob(1392)) - Task Id : attempt_201309121232_0001_m_000007_0, Status : FAILED
Error: java.lang.ClassNotFoundException: com.google.protobuf.Message
	at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:202)
	at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
	at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:190)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:306)
	at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:301)

明顯，沒找到protobuf-java-2.4.0a.jar包，將該包路徑加入hadoop-env.sh中。