用hbase自带的导出表数据打开发现乱码，咋用bulkload导进去？

在HBase中，如果你遇到导出数据后发现乱码的问题，这通常是因为字符编码不匹配导致的。在使用HBase的Bulk Load功能重新导入数据之前，确保解决乱码问题并正确处理rowkey和其他列族数据。

解决乱码问题

1. 检查字符编码：首先确认你的数据在导出和导入过程中的字符编码是否一致。HBase默认使用UTF-8编码，确保你的数据文件也是用UTF-8编码存储的。

2. 转换编码：如果数据文件不是UTF-8编码，可以使用如iconv（Linux命令行工具）将文件转换为UTF-8编码。例如：

   iconv -f original_encoding -t UTF-8 input_file > output_file
   

3. CSV/TSV格式处理：如果你的数据是CSV或TSV格式，确保分隔符与数据内容不会冲突，并且所有字段都正确地被引用以避免解析错误。

使用Bulk Load导入数据

1. 创建HFile：使用MapReduce作业或者HBase提供的hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv工具将转换好的数据转换成HFile格式。如果是自定义数据格式，可能需要编写自定义的Mapper类来处理数据。

2. 准备数据：确保你的数据文件格式符合Bulk Load的要求，特别是rowkey的设计。Rowkey设计应考虑查询模式，以优化读取性能。不需要因为乱码问题而直接修改rowkey，除非rowkey本身设计有误或不符合新的需求。

3. 执行Bulk Load：使用completebulkload命令将生成的HFile导入到HBase表中。例如：

   hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles -Dhbase.bulkload.staging.dir=/tmp/hbase-staging <output_dir> <table_name>
   

   其中，<output_dir>是包含HFile的目录，<table_name>是要导入的HBase表名。

注意事项

• 在进行Bulk Load操作前，确保目标表为空或你了解此操作会覆盖现有数据。
• 检查HBase集群的配置，确保没有网络、权限或其他配置问题阻止了Bulk Load操作。
• 考虑数据量大小，大体积数据的Bulk Load可能会对集群造成压力，选择合适的时机执行操作。

通过以上步骤，你应该能够解决乱码问题并成功使用Bulk Load导入数据到HBase中。