使用BulkLoading将数据导入HBase

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最新推荐文章于 2021-12-05 23:54:42 发布
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本文精选了优快云上多篇热门技术文章，涵盖了从前端到后端，从算法到数据库等多个领域的深入探讨，旨在为读者提供全面的技术视角。
hadoop组件---hbase--海量数据使用importtsv和Bulk load导入hbase最详细实践
直到世界的尽头
03-21 4979
我们本章来探索海量数据使用importtsv和Bulk load导入hbase最详细实践。 我们之前已经尝试了使用kettle把mongodb的数据导入hbase，但是发现速度比较慢。 单机kettle导入hbase，6700万条数据使用了27个小时，4亿多条数据需要的时间就更多了。 情况介绍 HBase本身提供了很多种数据导入的方式，目前常用的有三种常用方式： 1、使用HBase原...
Bulk Load——Spark 批量导入多列数据到HBase（scala/Java）
王某的博客
05-06 5746
一、流程 Spark加载HDFS上的数据 ——> 数据清洗 ——> 准备HBase表 ——> 数据量预估，预分裂——> 数据整理为表的格式 ——> 批量写入 ——> 优化 此文主要记录后四个步骤 未优化时，大概1200万条数据/h (10G数据) 二、准备HBase表 val table: HTable = null val tableName ...
通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase
Hadoop技术博文
11-27 506
在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在...
利用BulkLoad导入Hbase表
luyaoguimeng的博客
02-21 560
转载自：http://yimaoqian.blog.51cto.com/1328422/1595649 1、插入HBase表传统方法具有什么问题？我们先看下 HBase 的写流程：通常 MapReduce 在写HBase时使用的是TableOutputFormat方式，在map/reduce中直接生成put对象写入HBase，该方式在大量数据写入时效率低下，因为HBase会block写入，频繁进行f
Hbase教程：通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase
chisuijie5678的博客
02-18 695
本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中。 在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Reg...
通过BulkLoad快速将海量数据导入到HBase
过往记忆大数据
09-26 1433
照片来源pexels在第一次建立HBase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到HBase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢...
HBase Bulk Loading的两种方法
qq_36822400的博客
03-15 611
关于HBase bulk loading原理的详细解析及完整案例可参考HBase Bulk Loading: What, Why and How 通过MapReduce进行bulk loading存在效率低下的问题, 如果数据预处理无法在一个Job中完成, 还需要分解为多个Job. 本文介绍使用Spark进行HBase bulk loading的两种方法. 基于Spark的bulk loading...
How-to: Use HBase Bulk Loading, and Why
08-11
为了解决这个问题，HBase提供了批量加载（Bulk Loading）机制，它允许我们将数据预先转换成HFile格式，然后一次性地快速加载到表中，极大地提高了数据导入速度。 批量加载的基本流程如下： 1. **生成SequenceFile*...
HBase快速导入巨量数据—— Bulk Loading
一纸春秋的博客
12-05 1902
优点： 如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源， 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源，增添负载。 限制： 仅适合初次数据导入，即表内数据为空.
使用sqoop导入postgresql数据到Hbase
点火三周的专栏
02-28 7517
随着业务和大数据技术的发展，越来越多的公司需要在后端架设Hbase数据库，而原有的业务则需要从各种RDBMS数据库中迁移到Hbase当中。Appach的sqoop（发音：[skup]）就是基于这样的需求而诞生的，本文详细记录了一个通过sqoop将数据从postgresql迁移到Hbase，并定制row key的例子。
hbase的bulk loading代码和执行方法
大明湖里有蛤蟆
06-05 2024
bulk loading的优缺点这里就不再赘述，在本博客的其他文章已经进行过详细的分析：  Hbase Bulk Loading与HBase API方式分析和对比 bulk loading的过程主要分为两部分，一部分为数据生成，一部分为数据加载。 我们先来看看执行bulk loading的shell脚本，然后再分析代码。 CLASSPATH=./bulkload.jar:/etc/
使用bulkload将数据批量导入hbase（超详细）
wjt199866的博客
11-20 2637
第一步：在HBase中创建表（表名是wjt:bulkload_1,列族是cf,wjt是命名区间） 第二步：准备测试数据 第三步：上传数据到HDFS 第四步：通过MR计算框架生成HFile文件 命令格式： HADOOP_CLASSPATH=`$HBASE_HOME/bin/hbase classpath` hadoop jar $HBASE_HOME/lib/hbase-ser...
HBase系列(三)：利用SQL BulkLoad快速导入海量数据
little prince，blue coder
07-21 4918
HBase BulkLoad概述 直接用put命令将海量数据导入至HBase会耗费大量时间（HFile合并、Region分割等），而且用原生的put命令导入海量数据，会占用HRegionServer很多资源，HBase集群会变得压力山大，集群基本对外丧失写的能力。 其实HBase中数据以HFile文件的形式存储于HDFS，所以我们可以绕过HBase put API，直接将数据加工成HFile文...
Hbae批量装载(Bulk Loading)
大数据学习成长之路
05-10 2784
什么是bulk load HBase 有好几种方法将数据装载到表。最直接的方式即可以通过MapReduce任务，也可以通过普通客户端API。但是这都不是高效方法。 批量装载特性采用 MapReduce 任务，将表数据输出为HBase的内部数据格式，然后可以将产生的存储文件直接装载到运行的集群中。批量装载比简单使用 HBase API 消耗更少的CPU和网络资源。 使用BU...
HBase系列：利用BulkLoad快速导入海量数据及集群间数据同步
qq_36864672的博客
08-09 3445
Region的大小 单个region最大大小官方推荐5~10GB，这是三备份前的数据大小，通过hbase.hregion.max.filesize配置，当超过这个值后region会split，估计好数据量并合理的划分region会减少不必要的性能损失。甚至设置足够大的值，日常监控中发现过大后手工做split。 Region 大小 Region的大小是一个棘手的问题，需要考量如下几个因素。 ...
使用spark bulkload加载海量数据到hbase
陈健的技术博客
05-04 3745
最近在项目中碰到需要使用spark加载海量数据到hbase的需求，一开始我们使用批量put的方式，这种方式简单，但是带来了一系列的性能问题，一方面速度比较慢，另一方面，由于我们的hbase用来提供oltp服务，导致在加载数据的时候，hbase的region sever频繁GC，严重影响线上交易的响应时间。因此，我们决定使用bulkload的方式来解决这个问题，一路踩坑，终于解决了所有问题，现将遇到...
通过BulkLoad的方式快速导入海量数据
weixin_30505485的博客
06-04 394
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是在导入的过程的占用Region资料导致效率低下，今天要讲的就是利用HBase在HDFS存储原理及MapReduce的特性来快速导入海量的数据 HBase数据在HDFS下是如何存储的？ H...
HBase的BulkLoad详解
黑曼巴
08-16 1316
HBase的BulkLoad主要分为HFile生成和HFile导入两个阶段。 HFile生成阶段 HFile导入阶段
Hbase Bulk Loading与HBase API方式分析和对比
大明湖里有蛤蟆
06-04 1338
往hbase中批量加载数据的方式有很多种，最直接方式是调用hbase的API用put方法插入数据；另外一种是用MapReduce的方式从hdfs上加载数据，调用TableOutputFormat 类在reduce中直接生成put对象写入HBase（这种方式可以看作多线程的调用hbase API方式）；但是这两种方式效率都不是很高。 Bulk Load 方式调用MapReduce的job直接将数据输出成hbase table内部的存储格式的文件HFile，然后将生成的StoreFiles 加载集群的相应节点。
bulkloading b+树
最新发布
02-28
### 关于 B+ 树批量加载的方法 #### 批量加载的概念 批量加载是指一次性将大量数据插入到 B+ 树中，而不是逐条插入。这种方法可以显著减少磁盘 I/O 操作次数，提升构建索引的速度。 #### 预分配空间 为了高效地执行批量加载操作，通常会在初始化阶段预估所需的空间并预先分配节点。这样可以在后续的数据插入过程中避免频繁调整内存布局带来的开销[^1]。 ```cpp // C++ 示例：预分配固定大小的缓冲区用于存储新创建的内部节点和叶子节点 std::vector<Node*> preAllocatedNodes; preAllocatedNodes.reserve(expectedNumberOfNodes); ``` #### 排序输入数据 由于 B+ 树是一种有序的数据结构，在进行大批量数据装载之前先对外部文件中的记录按照键值顺序排序是非常重要的一步。这有助于最小化树的高度增长以及降低分裂频率[^2]。 ```sql -- SQL 示例：对要导入 MySQL 表的数据集按主键字段升序排列后再写入临时表 INSERT INTO temp_table SELECT * FROM source_data ORDER BY primary_key_column; ``` #### 使用外部排序算法 当待处理的数据量超出可用 RAM 容限时，则需采用多趟外存归并的方式完成整个集合的初步整理工作。此过程涉及多次读取/写出硬盘上的片段直至最终获得完全排好序的结果列表为止[^3]。 #### 构建平衡子树 对于已经经过上述准备步骤得到的一组连续且已排序好的元素序列来说，可以直接从中选取中间位置的那个作为根节点；接着再分别针对左半边与右半部分重复同样的逻辑递归建立左右两棵较小规模的新子树... ```python def build_balanced_bplus_tree(sorted_items, start_index=0, end_index=None): if not isinstance(end_index, int): end_index = len(sorted_items)-1 if start_index > end_index: return None mid_point = (start_index + end_index)//2 root_node = Node(key=sorted_items[mid_point]) # Recursively construct the left and right subtrees. root_node.left_child = build_balanced_bplus_tree(sorted_items, start_index , mid_point-1 ) root_node.right_child = build_balanced_bplus_tree(sorted_items, mid_point+1, end_index) return root_node ``` 通过以上几个方面的工作，能够有效地实现 B+ 树的大规模快速加载功能，这对于诸如数据库管理系统之类的应用场景而言至关重要。
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