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，写入到文件系统当中，这种方式的效率很高。

　　一般的步骤有两步

　　（1）使用ImportTsv或者import工具或者自己写程序用hive/pig生成HFiles

　　（2）用completebulkload把HFiles加载到hdfs上

　　ImportTsv能把用Tab分隔的数据很方便的导入到hbase当中，但还有很多数据不是用Tab分隔的 下面我们介绍如何使用hive来导入数据到hbase当中。

　　

　　

　　1.准备输入内容
　　a.创建一个tables.ddl文件

　　

-- pagecounts data comes from http://dumps.wikimedia.org/other/
pagecounts-raw/
-- documented http://www.mediawiki.org/wiki/Analytics/Wikistats
-- define an external table over raw pagecounts data
CREATE TABLE IF NOT EXISTS pagecounts (projectcode STRING, pagename
STRING, pageviews STRING, bytes STRING)
ROW FORMAT
DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION '/tmp/wikistats';
-- create a view, building a custom hbase rowkey
CREATE VIEW IF NOT EXISTS pgc (rowkey, pageviews, bytes) AS
SELECT concat_ws('/',
projectcode,
concat_ws('/',
pagename,
regexp_extract(INPUT__FILE__NAME, 'pagecounts-(\\d{8}-\\d{6})\
\..*$))),
pageviews, bytes
FROM pagecounts;
-- create a table to hold the input split partitions
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS hbase_splits(partition STRING)
ROW FORMAT
SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.binarysortable.
BinarySortableSerDe'
STORED AS
INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.
HiveNullValueSequenceFileOutputFormat'
LOCATION '/tmp/hbase_splits_out';
-- create a location to store the resulting HFiles
CREATE TABLE hbase_hfiles(rowkey STRING, pageviews STRING, bytes STRING)
STORED AS
INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHFileOutputFormat'
TBLPROPERTIES('hfile.family.path' = '/tmp/hbase_hfiles/w');

　　b.创建HFils分隔文件，例子：sample.hql

　　

-- prepate range partitioning of hfiles
.jar;
;
CREATE TEMPORARY FUNCTION row_seq AS 'org.apache.hadoop.hive.contrib.udf.
UDFRowSequence';
-- input file contains ~4mm records. Sample it so as to produce 5 input
splits.
INSERT OVERWRITE TABLE hbase_splits
SELECT rowkey FROM
(SELECT rowkey, row_seq() AS seq FROM pgc
TABLESAMPLE(BUCKET  OUT  ON rowkey) s
ORDER BY rowkey
LIMIT ) x
)
ORDER BY rowkey
LIMIT ;
-- after this is finished, combined the splits file:
dfs -cp /tmp/hbase_splits_out/* /tmp/hbase_splits;

　　

　　c.创建hfiles.hql

　　

-security.jar;
.jar;
;
SET hive.mapred.partitioner=org.apache.hadoop.mapred.lib.
TotalOrderPartitioner;
SET total.order.partitioner.path=/tmp/hbase_splits;
-- generate hfiles using the splits ranges
INSERT OVERWRITE TABLE hbase_hfiles
SELECT * FROM pgc
CLUSTER BY rowkey;

　　

　　2.导入数据

　　注意：/$Path_to_Input_Files_on_Hive_Client是hive客户端的数据存储目录

　　

mkdir /$Path_to_Input_Files_on_Hive_Client/wikistats
wget http:/
pagecounts.gz
hadoop fs -mkdir /$Path_to_Input_Files_on_Hive_Client/wikistats
hadoop fs .
gz /$Path_to_Input_Files_on_Hive_Client/wikistats/ 

　　3.创建必要的表

　　注意：$HCATALOG_USER是HCatalog服务的用户(默认是hcat)

$HCATALOG_USER-f /$Path_to_Input_Files_on_Hive_Client/tables.ddl

　　执行之后，我们会看到如下的提示：

　　

OK
Time taken: 1.886 seconds
OK
Time taken: 0.654 seconds
OK
Time taken: 0.047 seconds
OK
Time taken: 0.115 seconds

　　

　　4.确认表已经正确创建

　　执行以下语句

　　

$HIVE_USER;"

　　

　　执行之后，我们会看到如下的提示：

　　

...
OK
aa Main_Page
aa Special:ListUsers
aa Special:Listusers  

　　再执行

　　

$HIVE_USER;"

　　执行之后，我们会看到如下的提示：

　　

...
OK
aa
aa
aa
...

　　

　　5.生成HFiles分隔文件

　　

$HIVE_USER-f /$Path_to_Input_Files_on_Hive_Client/sample.hql
hadoop fs -ls /$Path_to_Input_Files_on_Hive_Client/hbase_splits

　　

　　为了确认，执行以下命令

hadoop jar /usr/lib/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.0.1.
.jar .
jar -input /tmp/hbase_splits -output /tmp/hbase_splits_txt -inputformat
SequenceFileAsTextInputFormat

　　执行之后，我们会看到如下的提示：

　　

...
INFO streaming.StreamJob: Output: /tmp/hbase_splits_txt

　　再执行这一句

　　

hadoop fs -cat /tmp/hbase_splits_txt/*

　　执行之后，我们会看到类似这样的结果

　　

   2e  2f 4d   6e 5f     2f         2d
      (null)
   2f     2f         2d
(null)
   2f   5f 4d     2f         2d
    (null)
   2f    6c  3a    5f     2e 4a   2f
      2d        (null)

　　

　　7.生成HFiles

HADOOP_CLASSPATH-security.jar hive -f /$Path_to_Input_Files_on_Hive_Client/hfiles.hql

　　

　　以上内容是hdp的用户手册中推荐的方式，然后我顺便也从网上把最后的一步的命令格式给找出来了

　　

hadoop jar hbase-VERSION.jar completebulkload /user/todd/myoutput mytable