异步hbase的用法

本文介绍了如何使用asynchbase-1.4.1.jar库进行异步HBase操作,通过示例展示了创建HBaseClient、生成PutRequest及异步写入过程。当遇到PleaseThrottleException时,进行了重试策略处理,提高大数据量下的写入效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

异步hbase包asynchbase-1.4.1.jar,maven的pom如下:

<dependency>
  <groupId>org.hbase</groupId>
  <artifactId>asynchbase</artifactId>
  <version>1.4.1</version>
</dependency>

 

HBaseClient client = new HBaseClient("test036083.sqa.cm4.tbsite.net");

//生成一个PutRequest对象

 byte[][] qualifiers = new byte[kvs.size()][];
 byte[][] values = new byte[kvs.size()][];

PutRequest put = new PutRequest("table-name".getBytes(), "kv".getBytes(), "columnFamily".getBytes(), qualifiers, values, System.currentTimeMillis())

//异步写入

Deferred<Object> d= client.put(put);

d.addErrback(new Callback<Object, Exception> {
        @Override
        public Object call(final Exception arg) {

### Flume 异步写入 HBase 2.0 配置 #### 1. 基本概念与组件介绍 Flume 是一个高可靠、高性能的日志采集、聚合和传输的系统。当配置 Flume 将数据异步写入 HBase 2.0 时,主要涉及以下几个方面: - **Source**: 数据源,负责收集日志或其他形式的数据。 - **Channel**: 中间存储机制,默认情况下可以使用内存通道或文件通道来临时保存数据。 - **Sink**: 终端目的地,在这里是指向 HBase 表。 对于 HBase Sink 来说,其工作原理是通过 `HbaseEventSerializer` 实现类将事件转换成适合 HBase 存储的形式——Put 或 Increment 对象[^1]。 #### 2. 配置示例 下面给出了一种典型的 Flume 异步写入 HBase 2.0 的配置方法: ```properties # 定义agent名称为a1, source为r1, channel为c1, sink为k1 a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=k1 # 设置source类型为exec(执行命令), 并指定要监听的标准输入流作为数据来源 a1.sources.r1.type=exec a1.sources.r1.command=tail -F /path/to/logfile.log # 使用memory channel (也可以考虑其他类型的channel如file) a1.channels.c1.type=memory a1.channels.c1.capacity=1000 a1.channels.c1.transactionCapacity=100 # 指定sink为org.apache.flume.sink.hbase.AsyncHBaseSink 类型, # 这里特别指出了async关键字表示采用异步模式. a1.sinks.k1.type=async_hbase a1.sinks.k1.table=test_table a1.sinks.k1.columnFamily=family_name a1.sinks.k1.batchSize=100 a1.sinks.k1.serializer=com.example.SimpleHbaseEventSerializer # 关联各组件之间的关系 a1.sources.r1.channels=c1 a1.sinks.k1.channel=c1 ``` 上述配置中,`com.example.SimpleHbaseEventSerializer` 应替换为你自己的序列化器实现,它应该继承自 `AbstractHbaseEventSerializer` 接口并覆盖相应的方法以适应具体的应用场景需求[^2]。 #### 3. 注意事项 - 确保 HBase 和 ZooKeeper 正常运行,并且可以从 Flume 所在机器访问到它们的服务地址。 - 如果使用默认提供的简单序列化器 (`SimpleHbaseEventSerializer`) ,那么需要注意这种实现仅适用于测试目的;生产环境中建议开发更复杂的逻辑处理业务特定字段映射等问题。 - 当面对大量并发请求时,可能需要调整 JVM 参数以及优化网络连接池设置等措施提高性能表现。 - 调整 batch size 可以影响吞吐量与延迟间的平衡:较小批次会减少单次提交时间但增加了总次数;较大批次反之亦然。 - 测试阶段可以通过命令行工具验证 Flume 是否正常启动及其版本信息,确认无误后再继续后续操作[^3]。
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