HBase Bulk Loading
将数据导入到HBase有三种方式:(1) Mapreduce,输出为TableOutputFormat.(2) 用HBase API .(3)Bulk Loading。对于大量的数据入库,第三种数据是最为有效的。
下图描述了Bulk Loading的过程:先将数据(MySQL ,Oracle ,文本文件等)加载到HDFS,通过MapReduce 将数据做成HFile (HFileOutPutForm)。然后使用HBase提供的CompleteBulkLoad(LoadIncrementalHFiles)工具加载到HBase中,这个过程很快,而且不很耗内存,不影响在线的Hbase
集群的正常操作。因为这个过程不需要结果WAL 和Memstore.

注意事项:
(1)配置一个total order partitioner。
(2)reduce 个数要和表的region 数目匹配。
(3)MR 输出的Key/Value 类型要和HFileOutPutFormat的匹配。
(4)reduce 采用KeyValueSortReducer 或者PutSortReducer。
应用场景:
(1)集群上线,原始数据集加载。
(2)数据增量。需要定期将MySql(Oracle) 的数据导入HBase。
(3)经常性的大批量入库。
对于CSV文件的加载:
hadoop jar /usr/lib/hbase/hbase-0.94.6-cdh4.3.0-
security.jar importtsv
-Dimporttsv.separator=,
-Dimporttsv.bulk.output=output
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,f:count wordcount word_count.csv
该文件的数据格式为---> rowkey,列:值 。
导入到的表名为wordcount ,数据文件为word_count.csv
这样做,不会生成wordcount表。
执行
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles output wordcount
入库完成。
hadoop jar /usr/lib/hbase/hbase-0.94.6-cdh4.3.0-
security.jar importtsv
-Dimporttsv.separator=,
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,f:count wordcount word_count.csv
这样做一步到位,直接入库。
或者用
HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase classpath` ${HADOOP_HOME}/bin/hadoop jar ${HBASE_HOME}/hbase-VERSION.jar completebulkload <hdfs://storefileoutput> <tablename>
同样 一步到位,直接入库。
下面是一个MR生成HFile的例子:
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat;import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;/*** HBase bulk import example<br>* Data preparation MapReduce job driver* <ol>* <li>args[0]: HDFS input path* <li>args[1]: HDFS output path* <li>args[2]: HBase table name* </ol>*/public class Driver {public static void main(String[] args) throws Exception {Configuration conf = new Configuration();args = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();/** NBA Final 2010 game 1 tip-off time (seconds from epoch)* Thu, 03 Jun 2010 18:00:00 PDT*/conf.setInt("epoch.seconds.tipoff", 1275613200);conf.set("hbase.table.name", args[2]);// Load hbase-site.xmlHBaseConfiguration.addHbaseResources(conf);Job job = new Job(conf, "HBase Bulk Import Example");job.setJarByClass(HBaseKVMapper.class);job.setMapperClass(HBaseKVMapper.class);job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);job.setMapOutputValueClass(KeyValue.class);job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);HTable hTable = new HTable(args[2]);// Auto configure partitioner and reducerHFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, hTable);FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));job.waitForCompletion(true);}}import java.io.IOException;import java.util.Locale;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.joda.time.DateTime;import org.joda.time.DateTimeZone;import org.joda.time.format.DateTimeFormat;import org.joda.time.format.DateTimeFormatter;import au.com.bytecode.opencsv.CSVParser;/*** HBase bulk import example* <p>* Parses Facebook and Twitter messages from CSV files and outputs* <ImmutableBytesWritable, KeyValue>.* <p>* The ImmutableBytesWritable key is used by the TotalOrderPartitioner to map it* into the correct HBase table region.* <p>* The KeyValue value holds the HBase mutation information (column family,* column, and value)*/public class HBaseKVMapper extendsMapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, KeyValue> {final static byte[] SRV_COL_FAM = "srv".getBytes();final static int NUM_FIELDS = 16;CSVParser csvParser = new CSVParser();int tipOffSeconds = 0;String tableName = "";DateTimeFormatter p = DateTimeFormat.forPattern("MMM dd, yyyy HH:mm:ss").withLocale(Locale.US).withZone(DateTimeZone.forID("PST8PDT"));ImmutableBytesWritable hKey = new ImmutableBytesWritable();KeyValue kv;/** {@inheritDoc} */@Overrideprotected void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException {Configuration c = context.getConfiguration();tipOffSeconds = c.getInt("epoch.seconds.tipoff", 0);tableName = c.get("hbase.table.name");}/** {@inheritDoc} */@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {if (value.find("Service,Term,") > -1) {// Skip headerreturn;}String[] fields = null;try {fields = csvParser.parseLine(value.toString());} catch (Exception ex) {context.getCounter("HBaseKVMapper", "PARSE_ERRORS").increment(1);return;}if (fields.length != NUM_FIELDS) {context.getCounter("HBaseKVMapper", "INVALID_FIELD_LEN").increment(1);return;}// Get game offset in seconds from tip-offDateTime dt = null;try {dt = p.parseDateTime(fields[9]);} catch (Exception ex) {context.getCounter("HBaseKVMapper", "INVALID_DATE").increment(1);return;}int gameOffset = (int) ((dt.getMillis() / 1000) - tipOffSeconds);String offsetForKey = String.format("%04d", gameOffset);String username = fields[2];if (username.equals("")) {username = fields[3];}// Key: e.g. "1200:twitter:jrkinley"hKey.set(String.format("%s:%s:%s", offsetForKey, fields[0], username).getBytes());// Service columnsif (!fields[0].equals("")) {kv = new KeyValue(hKey.get(), SRV_COL_FAM,HColumnEnum.SRV_COL_SERVICE.getColumnName(), fields[0].getBytes());context.write(hKey, kv);}if (!fields[1].equals("")) {kv = new KeyValue(hKey.get(), SRV_COL_FAM,HColumnEnum.SRV_COL_TERM.getColumnName(), fields[1].getBytes());context.write(hKey, kv);}if (!fields[2].equals("")) {kv = new KeyValue(hKey.get(), SRV_COL_FAM,HColumnEnum.SRV_COL_USERNAME.getColumnName(), fields[2].getBytes());context.write(hKey, kv);}if (!fields[3].equals("")) {kv = new KeyValue(hKey.get(), SRV_COL_FAM,HColumnEnum.SRV_COL_NAME.getColumnName(), fields[3].getBytes());context.write(hKey, kv);}if (!fields[4].equals("")) {kv = new KeyValue(hKey.get(), SRV_COL_FAM,HColumnEnum.SRV_COL_UPDATE.getColumnName(), fields[4].getBytes());context.write(hKey, kv);}if (!fields[9].equals("")) {kv = new KeyValue(hKey.get(), SRV_COL_FAM,HColumnEnum.SRV_COL_TIME.getColumnName(), fields[9].getBytes());context.write(hKey, kv);}context.getCounter("HBaseKVMapper", "NUM_MSGS").increment(1);/** Output number of messages per quarter and before/after game. This should* correspond to the number of messages per region in HBase*/if (gameOffset < 0) {context.getCounter("QStats", "BEFORE_GAME").increment(1);} else if (gameOffset < 900) {context.getCounter("QStats", "Q1").increment(1);} else if (gameOffset < 1800) {context.getCounter("QStats", "Q2").increment(1);} else if (gameOffset < 2700) {context.getCounter("QStats", "Q3").increment(1);} else if (gameOffset < 3600) {context.getCounter("QStats", "Q4").increment(1);} else {context.getCounter("QStats", "AFTER_GAME").increment(1);}}}
/*** HBase table columns for the 'srv' column family*/public enum HColumnEnum {SRV_COL_SERVICE ("service".getBytes()),SRV_COL_TERM ("term".getBytes()),SRV_COL_USERNAME ("username".getBytes()),SRV_COL_NAME ("name".getBytes()),SRV_COL_UPDATE ("update".getBytes()),SRV_COL_TIME ("pdt".getBytes());private final byte[] columnName;HColumnEnum (byte[] column) {this.columnName = column;}public byte[] getColumnName() {return this.columnName;}}
HBase Bulk Loading的更多相关文章
- How-to: Use HBase Bulk Loading, and Why
How-to: Use HBase Bulk Loading, and Why http://blog.cloudera.com/blog/2013/09/how-to-use-hbase-bulk- ...
- How To Use Hbase Bulk Loading
最近在学习hbase,学到利用如何将数据导入到hbase中,采用的方式是批量导入:bulk load的方法,中间出现了一些问题,下面将执行的步骤记录一下,以供日后查阅: 说明:导入的方式是将csv文件 ...
- HBase高速导入数据--BulkLoad
Apache HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库.它能够让我们随机的.实时的訪问大数据.可是如何有效的将数据导入到HBase呢?HBase有多种导入数据的方法.最直接的方法就是在MapRed ...
- 通过BulkLoad的方式快速导入海量数据
摘要 加载数据到HBase的方式有多种,通过HBase API导入或命令行导入或使用第三方(如sqoop)来导入或使用MR来批量导入(耗费磁盘I/O,容易在导入的过程使节点宕机),但是这些方式不是慢就 ...
- Sqoop学习之路 (一)
一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据”的工具. 核心的功能有两个: 导入.迁入 导出.迁出 导入数据:MySQL,Oracle 导入数据到 H ...
- Hadoop生态圈-Sqoop部署以及基本使用方法
Hadoop生态圈-Sqoop部署以及基本使用方法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与 ...
- sqoop导入数据
来源https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8807252.html 一.概述 sqoop 是 apache 旗下一款“Hadoop 和关系数据库服务器之间传送数据 ...
- 【Sqoop学习之二】Sqoop使用
环境 sqoop-1.4.6 一.基本命令1.帮助命令 [root@node101 ~]# sqoop help Warning: /usr/local/sqoop-/../hbase does no ...
- Bulk Load-HBase数据导入最佳实践
一.概述 HBase本身提供了非常多种数据导入的方式,通常有两种经常使用方式: 1.使用HBase提供的TableOutputFormat,原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 2 ...
随机推荐
- 微软Telnet的回显功能开启
win7和XP系统默认telnet的回显功能是关闭的.启用telnet回显功能:(1)首先进入命令行界面:输入telnet(2)进入Microsoft Telnet>命令提示符下,输入:set ...
- 学习笔记-JS公开课一
JS公开课笔记 没特别说明就是和Java语言一样. JS变量:弱类型语言 1.在JS中,true表示1,false表示0.和Java不一样. 2. var y: 提示undefined: 3.如果al ...
- SDL2源代码分析6:复制到渲染器(SDL_RenderCopy())
===================================================== SDL源代码分析系列文章列表: SDL2源代码分析1:初始化(SDL_Init()) SDL ...
- 【VSTS 日志 15/11/18】 – 插件应用市场,RM,包管理器等
[小编]从今天开始,我将在这个博客上连载Visual Studio Team Service的定期更新.VSTS是Team Foundation Server 的在线版本,微软每3周会对这个服务进行更 ...
- try、catch、finally 块的关系
try.catch.finally 块的关系 try块不能单独存在,后面必须跟catch块或者finally块. 三者之间的组合为:try-catch.try-catch-finally.try-fi ...
- Django练习——TodoList
TodoList是django入门一个比较基础的例程,主要参考如下博客,写的非常好: simple-todo: http://www.cnblogs.com/cacique/archive/2012/ ...
- 【Android 应用开发】Android 图表绘制 achartengine 示例解析
作者 : 韩曙亮 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/38420197 一. AChartEngine 简介 1. 项 ...
- Linux0.11进程分配时间片的策略
想知道内核什么时候给进程重新分配时间片,最好的办法就是阅读源代码(其中已经打了注释) /******************************************************** ...
- 关于Debug和Release之本质区别的讨论
一.Debug 和 Release 编译方式的本质区别 Debug 通常称为调试版本,它包含调试信息,并且不作任何优化,便于程序员调试程序.Release 称为发布版本,它往往是进行了各种优化 ...
- Visual Studio2010 安装pthreads2.9.1
本人最近要利用多线程进行编程,前面一篇博文讲解的是利用VC自带的一些函数库,这里重点探讨一下如何配置pthreads2.9.1的Visual Studio2010的环境.本文分为两个部分,第一部分给出 ...