将HBase数据通过MapReduce作业摘要到关系型数据库（RDBMS）通常涉及以下几个步骤：

1. 设置环境：

   • 确保Hadoop、HBase集群和RDBMS（例如MySQL、PostgreSQL等）都已配置和运行。
   • 确保Hadoop和HBase客户端配置正确，并可以在集群上运行作业。

2. 定义MapReduce作业：

   • Mapper类：从HBase中读取数据。可以使用TableMapper，它能直接从HBase表中读取数据。在map()方法中，处理读取的数据，并将其转换为中间键值对。
   • Reducer类：接收Mapper输出，并进行汇总或其他处理。在reduce()方法中，将处理后的数据生成最终结果。

3. 连接HBase和RDBMS：

   • 使用HBase客户端API（如ResultScanner类）从HBase中提取数据。
   • 使用JDBC或其他合适的RDBMS连接工具，将处理后的MapReduce结果插入到RDBMS中。

4. 配置MapReduce作业：

   • 设置输入格式为TableInputFormat，并指定要读取的HBase表。
   • 设置输出格式通常使用常规输出，因为最终的输出直接由应用程序逻辑通过JDBC写入RDBMS。
   • 配置作业参数，包括HBase连接细节、目标RDBMS连接字符串、用户名和密码等。

5. 实现数据迁移与处理逻辑：

   • 在Reducer中或Mapper的cleanup方法中，使用JDBC连接到RDBMS，并将MapReduce处理后的结果插入到RDBMS中。
   • 要注意并发和事务管理，确保导入操作的原子性与一致性。

6. 执行作业与监控：

   • 提交MapReduce作业，并监控作业的执行情况。
   • 查看Hadoop和HBase的相关日志，以便对性能和潜在问题进行分析和调试。

7. 验证结果：

   • 在RDBMS中验证数据是否正确插入，并检查完整性。
   • 可以编写额外的SQL查询来检查数据摘要是否如预期。

这种集成方案通常用于需要将海量的HBase NoSQL存储数据与已有的传统关系数据结合的场景。通过MapReduce，可以对数据进行复杂的计算和汇总，然后便利地将结果写入RDBMS中，以便进行进一步的分析和应用。