[Phoenix] 六、MR在Ali-Phoenix上的使用

摘要： 在云HBASE上利用MR BULKLOAD入库PHOENIX表或通过MR构建PHOENIX索引表。

一、MR在Phoenix上的用途

1. 利用MR对Phoenix表（可带有二级索引表）进行Bulkload入库, 其原理是直接生成主表（二级索引表）的HFILE写入HDFS。相对于走API的数据导入方式，不仅速度更快，而且对HBASE集群的负载也会小很多。目前云HBASE上的Phoenix支持以下数据源的Bulkload工具:

   • CsvBulkLoadTool
   • JsonBulkLoadTool
   • RegexBulkLoadTool
   • ODPSBulkLoadTool（待上线）
2. 利用MR Building二级索引。当主表数据量较大时，可以通过创建异步索引，使用MR快速同步索引数据。

二、如何访问云HBASE的HDFS？

由于云HBASE上没有MR，需要借助外部的计算引擎（自建的HADOOP集群或者EMR），而使用外部的计算引擎的首先面临的问题是，如何跨集群访问HDFS。
1.由于云HBASE的HDFS端口默认是不开的，需要联系工作人员开通。
2.端口开通以后，要想顺利的访问HDFS是HA配置的云HBASE集群，需要向工作人员获取云HBASE的主备(emr-header-1,emr-header-2)namenode host/IP。参考如下配置模板，设置hadoop客户端配置文件：
hdfs-site.xml

  <configuration>
    <property>
      <name>dfs.nameservices</name>
      <value>emr-cluster</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.client.failover.proxy.provider.emr-cluster</name>
      <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.emr-cluster</name>
      <value>true</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.ha.namenodes.emr-cluster</name>
      <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.namenode.rpc-address.emr-cluster.nn1</name>
      <value>{emr-header-1-host}:8020</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.namenode.rpc-address.emr-cluster.nn2</name>
      <value>{emr-header-2-host}:8020</value>
    </property>
  </configuration>

3.验证访问云HBASE HDFS

hadoop dfs -ls hdfs://emr-cluster/

三、BULKLOAD PHOENIX表

1. 由于要和云HBASE通信，所以客户端的依赖的hbase-protocol.jar需要是1.1.x版本。可以使用链接：http://central.maven.org/maven2/org/apache/hbase/hbase-protocol/1.1.1/hbase-protocol-1.1.1.jar 下载。

2. 以EMR访问云HBASE为例。EMR集群需要把云HBASE HDFS的emr-cluster 相关配置和当前EMR的HDFS配置合在一起形成新的配置文件，单独存放在一个目录（${conf-dir}）下。通过yarn命令的--config参数指定新的配置目录，使这些配置文件放在CLASSPATH最前面覆盖掉当前EMR集群hadoop_conf_dir下的配置，以便bulkload程序能识别到云HBASE HA的HDFS URL。
3. 执行BULKLOAD命令

yarn --config ${CONF_DIR} jar ${PHOENIX_HOME}/phoenix-${version}-client.jar org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool --table "TABLENAME" --input "hdfs://emr-header-1.cluster-55090:9000/tmp/test_data"  --zookeeper "zk1,zk2,zk3" --output "hdfs://emr-cluster/tmp/tmp_data"

注意: --output 配置的是云HBASE的临时文件，这样直接把生成的HFILE存储在云HBASE的HDFS上，后续的只有简单的move操作。否则，如果生成在EMR集群还需要走网络发送到云HBASE HDFS上。

四、参考

http://www.syscrest.com/2016/02/access-remote-ha-enabled-hdfs-oozie-distcp-action/

转自：https://yq.aliyun.com/articles/544746

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