1、使用importtsv：将hdfs中的结构化数据导入HBase中
1、默认情况下，hdfs上的文件，是要以'\t'分隔的，例如
test.tsv
20170222_10001 column=info:name, timestamp=1497059738675, value=tom
20170222_10002 column=info:name, timestamp=1497059738956, value=jack
20170222_10003 column=info:name, timestamp=1497059739013, value=leo
20170222_10004 column=info:name, timestamp=1497059739121, value=peter
20170222_10005 column=info:name, timestamp=1497059739254, value=jim
20170222_10006 column=info:name, timestamp=1497059740585, value=zhangsan
$HADOOP_HOME/bin/yarn
jar $HBASE_HOME/lib/hbase-server-0.98.6-hadoop2.jar
importtsv
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:age,info:sex
stu_info /test.tsv
-》stu_info 为hbase上表名；test.tsv为hdfs上文件
2、如果不是默认的\t，就要在语句中指定输入的分隔符，比如“,”
$HADOOP_HOME/bin/yarn
jar $HBASE_HOME/lib/hbase-server-0.98.6-hadoop2.jar
importtsv
-Dimporttsv.separator=,
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:age,info:sex
stu_info /test2.csv
-》Dimporttsv.separator指定hdfs文件中的分隔符
2、completebulkload：大批量数据导入到HBase中
第一步：转换成Ffile（其实就是storeFile）
$HADOOP_HOME/bin/yarn
jar $HBASE_HOME/lib/hbase-server-0.98.6-hadoop2.jar
importtsv
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:age,info:sex
-Dimporttsv.bulk.output=/testHfile
stu_info /test3.tsv
-》Dimporttsv.bulk.output 输出到hdfs上，文件夹不需要手动创建
第二步：把Hfile导入hbase
$HADOOP_HOME/bin/yarn
jar $HBASE_HOME/lib/hbase-server-0.98.6-hadoop2.jar
completebulkload
/testHfile stu_info
Bulk Load：利用Hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内，直接在HDFS中生产持久化的HFile数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源，增添负载，在大数据量写入时能极大的提高写入效率，并降低对HBase的写入压力；
通常MapReduce在写入HBase时使用的是TableOutputFormat方式，在ruduce中直接生成put对象写入HBase（见hbse应用一），该方式在大数据量写入时效率低下（HBase会block写入，频繁进行flush，split,compact等大量io操作），并对Hbase节点的稳定性造成一定的影响（GC时间过长，响应变慢，导致节点超时退出，并引起一系列连锁反应）；HBase支持bulk load的入库方式，通过使用先生成HFile，然后再bulk load到hbase的方式来替代之前调用HTableOutputFormat的方法有如下的好处：
（1）、消除了对HBase集群的插入压力
（2）、提高了Job的运行速度，降低了Job的执行时间
