Spark 批量写数据入HBase

mach_learn

于 2015-06-02 15:26:22 发布

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分类专栏： spark hbase 文章标签： hbase spark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mach_learn/article/details/46330313

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本文介绍了如何使用Spark 1.3.0将7000万条数据在20分钟内高效导入HBase 0.98.1，避免使用newAPIHadoopRDD接口。关键在于关闭自动提交、设置缓存大小和分片后的flushCommits操作。通过调整这些参数，可以显著提高大数据量导入的效率，确保数据完整性和速度。

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介绍

工作中常常会遇到这种情形，需要将hdfs中的大批量数据导入HBase。本文使用Spark+HBase的方式将RDD中的数据导入HBase中。没有使用官网提供的newAPIHadoopRDD接口的方式。使用本文的方式将数据导入HBase, 7000W条数据，花费时间大概20分钟左右，本文Spark可用核数量为20。

本文使用spark版本为1.3.0，hbase版本为0.98.1

hbase表结构为：表名table，列族Family,列为qualifier。

代码如下：

val readFile = sc.textFile("/path/to/file").map(x => x.split(","))
val tableName = "table"
readFile.foreachPartition{
  x=> {
    val myConf = HBaseConfiguration.create()
    myConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "web102,web101,web100")
    myConf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
    myConf.set("hbase.defaults.for.version.skip", "true")
    val myTable = new HTable(myConf, TableName.valueOf(tableName))
    myTable.setAutoFlush(false, false)//关键点1
    myTable.setWriteBufferSize(3*1024*1024)//关键点2
    x.foreach { y =&

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