在hbase的demo里面有个IndexBuilder的例子，它就是使用了MapReduce来操作hbase的，例子也比较简单，但是只包括了Mapper。
另外网上还有另外一个例子，也是说明这个的，这个例子更为全面一点，包括了Mapper和Reducer。
http://www.cnblogs.com/chenli0513/archive/2012/01/06/2314886.html
这里就不说什么了，很简单，一看就懂。
这个是
华为的二级索引方案，已经开放源代码了,下面是网上的一篇讲解原理的帖子，发出来和大家共享一下。
经过本人认真阅读了一下代码，发现这个源码仅供参考，想要集成到原有的集群当中是有点儿难度的，它对hbase的源码进行不少的修改。
源码地址：
https://github.com/Huawei-Hadoop/hindex
下面来对其方案做一个分析。
1.整体架构
这个架构在Client Ext中设定索引细节，在Balancer中收集信息，在Coprocessor中管理二级索引数据。
2.表创建
在创建表的时候，在同一个region server上创建索引表，且一一对应。
3.插入操作
在主表中插入某条数据后，用Coprocessor将索引列写到索引表中去，写道索引表中的数据的主键为：region开始key+索引名+索引列值+主表row key。这么做，是为了让其在同一个分布规则下，索引表会跟主表在通过region server上，在查询的时候就可以少一次rpc。
4.scan操作
一个查询到来的时候，通过coprocessor钩子，先从索引表中查询范围row，然后再从主表中相关row中扫描获得最终数据。
5. split操作处理
为了使主表和索引表在同一个RS上，要禁用索引表的自动和手动split，只能由主表split的时候触发，当主表split的时候，对索引表按其对应数据进行划分，同时，对索引表的第二个daughter split的row key的前面部分修改为对应的主键的row key。
6. 性能
查询性能极大提升,插入性能下降10%左右
总结：
本文对华为hbase使用coprocessor进行二级索引的方案的创建表，插入数据，查询数据的步骤进行了一个粗略分析，以窥其全貌。在使用的时候，可以作为一个参考。
转载自：
http://www.dengchuanhua.com/167.html
相关资源：python入门教程(PDF版)
