转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/44174381

未实验

最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile的方式,实现了之后,发现单线程入库速度才达到1w4左右,和之前的多线程的全速差不多了,百思不得其解之时,调整了一下代码把列的Byte.toBytes(cols)这个方法调整出来只做一次,速度立马就到3w了,提升非常明显,这是我的电脑上的速度,估计在它的集群上能更快一点吧,下面把代码和大家分享一下。

    String tableName = "taglog";
byte[] family = Bytes.toBytes("logs");
//配置文件设置
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.master", "192.168.1.133:60000");
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.1.135");
//conf.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase");
conf.set("hbase.metrics.showTableName", "false");
//conf.set("io.compression.codecs", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec"); String outputdir = "hdfs://hadoop.Master:8020/user/SEA/hfiles/";
Path dir = new Path(outputdir);
Path familydir = new Path(outputdir, Bytes.toString(family));
FileSystem fs = familydir.getFileSystem(conf);
BloomType bloomType = BloomType.NONE;
final HFileDataBlockEncoder encoder = NoOpDataBlockEncoder.INSTANCE;
int blockSize = 64000;
Configuration tempConf = new Configuration(conf);
tempConf.set("hbase.metrics.showTableName", "false");
tempConf.setFloat(HConstants.HFILE_BLOCK_CACHE_SIZE_KEY, 1.0f);
//实例化HFile的Writer,StoreFile实际上只是HFile的轻量级的封装
StoreFile.Writer writer = new StoreFile.WriterBuilder(conf, new CacheConfig(tempConf),
fs, blockSize)
.withOutputDir(familydir)
.withCompression(Compression.Algorithm.NONE)
.withBloomType(bloomType).withComparator(KeyValue.COMPARATOR)
.withDataBlockEncoder(encoder).build();
long start = System.currentTimeMillis(); DecimalFormat df = new DecimalFormat("0000000"); KeyValue kv1 = null;
KeyValue kv2 = null;
KeyValue kv3 = null;
KeyValue kv4 = null;
KeyValue kv5 = null;
KeyValue kv6 = null;
KeyValue kv7 = null;
KeyValue kv8 = null; //这个是耗时操作,只进行一次
byte[] cn = Bytes.toBytes("cn");
byte[] dt = Bytes.toBytes("dt");
byte[] ic = Bytes.toBytes("ic");
byte[] ifs = Bytes.toBytes("if");
byte[] ip = Bytes.toBytes("ip");
byte[] le = Bytes.toBytes("le");
byte[] mn = Bytes.toBytes("mn");
byte[] pi = Bytes.toBytes("pi"); int maxLength = 3000000;
for(int i=0;i<maxLength;i++){
String currentTime = ""+System.currentTimeMillis() + df.format(i);
long current = System.currentTimeMillis();
//rowkey和列都要按照字典序的方式顺序写入,否则会报错的
kv1 = new KeyValue(Bytes.toBytes(currentTime),
family, cn,current,KeyValue.Type.Put,Bytes.toBytes("3")); kv2 = new KeyValue(Bytes.toBytes(currentTime),
family, dt,current,KeyValue.Type.Put,Bytes.toBytes("6")); kv3 = new KeyValue(Bytes.toBytes(currentTime),
family, ic,current,KeyValue.Type.Put,Bytes.toBytes("8")); kv4 = new KeyValue(Bytes.toBytes(currentTime),
family, ifs,current,KeyValue.Type.Put,Bytes.toBytes("7")); kv5 = new KeyValue(Bytes.toBytes(currentTime),
family, ip,current,KeyValue.Type.Put,Bytes.toBytes("4")); kv6 = new KeyValue(Bytes.toBytes(currentTime),
family, le,current,KeyValue.Type.Put,Bytes.toBytes("2")); kv7 = new KeyValue(Bytes.toBytes(currentTime),
family, mn,current,KeyValue.Type.Put,Bytes.toBytes("5")); kv8 = new KeyValue(Bytes.toBytes(currentTime),
family,pi,current,KeyValue.Type.Put,Bytes.toBytes("1")); writer.append(kv1);
writer.append(kv2);
writer.append(kv3);
writer.append(kv4);
writer.append(kv5);
writer.append(kv6);
writer.append(kv7);
writer.append(kv8);
} writer.close(); //把生成的HFile导入到hbase当中
HTable table = new HTable(conf,tableName);
LoadIncrementalHFiles loader = new LoadIncrementalHFiles(conf);
loader.doBulkLoad(dir, table);      最后再附上查看hfile的方式,查询正确的hfile和自己生成的hfile,方便查找问题。
  hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -p -f hdfs://hadoop.Master:8020/user/SEA/hfiles/logs/51aa97b2a25446f89d5c870af92c9fc1

非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中的更多相关文章

  1. hbase 学习(十二)非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中

    最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式, ...

  2. MapReduce生成HFile入库到HBase

    转自:http://www.cnblogs.com/shitouer/archive/2013/02/20/hbase-hfile-bulk-load.html 一.这种方式有很多的优点: 1. 如果 ...

  3. MapReduce生成HFile入库到HBase及源码分析

    http://blog.pureisle.net/archives/1950.html

  4. 使用MapReduce将HDFS数据导入到HBase(三)

    使用MapReduce生成HFile文件,通过BulkLoader方式(跳过WAL验证)批量加载到HBase表中 package com.mengyao.bigdata.hbase; import j ...

  5. MapReduce将HDFS文本数据导入HBase中

    HBase本身提供了很多种数据导入的方式,通常有两种常用方式: 使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 另一种方式就是使用HB ...

  6. 通过生成HFile导入HBase

    要实现DataFrame通过HFile导入HBase有两个关键步骤 第一个是要生成Hfile第二个是HFile导入HBase 测试DataFrame数据来自mysql,如果对读取mysql作为Data ...

  7. Spark:DataFrame批量导入Hbase的两种方式(HFile、Hive)

    Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使 ...

  8. Hbase 学习(十一)使用hive往hbase当中导入数据

    我们可以有很多方式可以把数据导入到hbase当中,比如说用map-reduce,使用TableOutputFormat这个类,但是这种方式不是最优的方式. Bulk的方式直接生成HFiles,写入到文 ...

  9. 使用MapReduce将HDFS数据导入到HBase(二)

    package com.bank.service; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf. ...

随机推荐

  1. PHP获取站点根目录

    http://rmingwang.com/php-access-to-the-site-root-directory.html php绝对路径与相对路径详解完整版 http://www.phpthin ...

  2. netBeans 修改新建php文件头部注释模板

    用Netbeans(版本8.2)写php配置模板,模板配置好,可以省很多事,方便开发,而且,显得很专业. 新建php文件时: <?php /** * Encoding : UTF-8 * Cre ...

  3. Hanlp分词实例:Java实现TFIDF算法

    算法介绍 最近要做领域概念的提取,TFIDF作为一个很经典的算法可以作为其中的一步处理. 关于TFIDF算法的介绍可以参考这篇博客http://www.ruanyifeng.com/blog/2013 ...

  4. Spring Boot 监控与管理

    在微服务架构中,我们将原本庞大的单体系统拆分为多个提供不同服务的应用,虽然,各个应用的内部逻辑因分解而简化,但由于部署的应用数量成倍增长,使得系统的维护复杂度大大提升,为了让运维系统能够获取各个为服务 ...

  5. 【python】try...except...后中断程序继续运行

  6. GTX log 6

    5.24-7.2 相关算法 判断两颗二叉树相等 有两种方法:一种是递归比较.另一种是二叉树的遍历. 先说二叉树的遍历.由于先序遍历 再加上 中序遍历能唯一确定一棵二叉树.故,对这两棵树分别进行先序和中 ...

  7. Delphi实现软件中登录用户的操作权限

    数据库结构:包括两张表BaseData和UserRightData,BaseData中是一张基本表,里面不区分用户,UserRightData是用户权限表,结构和BaseData一样,只是多了用户字段 ...

  8. NDK学习笔记(Add.cpp注释)(一)

    // Add.C // Copyright (c) 2009 The Foundry Visionmongers Ltd. All Rights Reserved. static const char ...

  9. System.Threading.Timer

    GLog.WLog("_thdTimer before"); _thdTimer = new System.Threading.Timer(new TimerCallback(Ti ...

  10. 阿里巴巴Dubbo实现的源码分析

    1.      Dubbo概述 Dubbo是阿里巴巴开源出来的一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及作为SOA服务治理的方案.它的核心功能包括: #remoting ...