bulk-load的作用是用mapreduce的方式将hdfs上的文件装载到hbase中,对于海量数据装载入hbase非常有用,参考http://hbase.apache.org/docs/r0.89.20100621/bulk-loads.html: hbase提供了现成的程序将hdfs上的文件导入hbase,即bulk-load方式.它包括两个步骤(也可以一次完成): 1 将文件包装成hfile,hadoop jar /path/to/hbase.jar importtsv -Dimport…

hdfs数据到hbase过程 将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 hbase先创建好表   create 'TB','info' 下面是实现代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil; import org.apache.had…

需求:将HDFS上的文件中的数据导入到hbase中 实现上面的需求也有两种办法,一种是自定义mr,一种是使用hbase提供好的import工具 一.hdfs中的数据是这样的 hbase创建好表 create 'NNTB','info'  二.自定义mr import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfigur…

http://phoenix.apache.org/bulk_dataload.html…

导语:本文介绍的项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.该项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求. 背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中…

背景介绍 本项目主要解决 check 和 opinion2 张历史数据表(历史数据是指当业务发生过程中的完整中间流程和结果数据)的在线查询.原实现基于 Oracle 提供存储查询服务,随着数据量的不断增加,在写入和读取过程中面临性能问题,且历史数据仅供业务查询参考,并不影响实际流程,从系统结构上来说,放在业务链条上游比较重.本项目将其置于下游数据处理 Hadoop 分布式平台来实现此需求.下面列一些具体的需求指标: 数据量:目前 check 表的累计数据量为 5000w+ 行,11GB:opin…

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.还有一种方式就是使用HBase原生Client API 这两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信.一次性入库大量数据时,特别占用资源,所以都不是最有效的.了解过HBase底层原理的应该都知道,HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的,一个比較高效便捷的方法就是使…

一.存入数据类型 Hbase里面,rowkey是按照字典序进行排序.存储的value值,当用filter进行数据筛选的时候,所用的比较算法也是字典序的. 1.当存储的value值是float类型的时候,录入数据可以录入,但是读取出来的数据会存在问题会出问题 例如: 存入数据的代码: p = new Put(Bytes.toBytes(“66”)); p.add(Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes("null"), (Long.v…

为什么用Bulk load? 批量加载数据到HBase集群,有很多种方式,比如利用 HBase API 进行批量写入数据.使用Sqoop工具批量导数到HBase集群.使用MapReduce批量导入等等,但是这些方法都有一个问题:导入数据的过程如果数据量过大,可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO.HBase Handler数等) 使用 HBase BulkLoad的方式来进行海量数据批量写入到HBase集群,可以对大数据量的情况下做一些优化,提高性能. 在使用BulkLoa…

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