往HBase中导入csv文件的方法

本文介绍了如何将CSV文件批量导入到HBase中,包括将CSV上传至HDFS,创建HBase表,使用ImportTsv命令及参数设置,强调了列簇的重要性,并提到在没有列名时的处理方式。

        在实际的操作中涉及到将批量的数据插入到HBase中,这样的话如果直接一条一条的通过put来进行插入,就显得尤其吃力了,在这里记录下自己所用到的方法,因为网上的资源很多都是千篇一律,然后需要配合自己的来弄,记录下对自己比较有用,以及在使用的过程中需要注意的地方。

创建了一个测试的csv文件,命名为test.csv,数据长这样子 

首先将本地的csv文件上传到HDFS上去,这里采用命令的方式进行操作

hadoop fs -put /root/hadoop/hbasetest/test.csv /root/hadoop/input/test.csv

然后将上传到HDFS上的文件导入到HBase中,首先在HBase中建一个表用来存放这个文件的数据,

建表语句如下:

create 'test','baseinfo'

这里创建一个表名为test ,然后列簇名为baseinfo。  

表创建好后可以采用describe tablename的命令进行查看,可以用count tablename的命令查看行数 。

下面就是使用命令来进行操作,这里借用了mapreduce的包来进行导入。

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator=',' -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,baseinfo:color,baseinfo:perfer test /root/hadoop/input/
### 导入CSV文件HBase 为了将CSV文件的数据导入HBase中,可以采用多种方法来实现这一目标。一种常见的方式是利用`ImportTsv`工具,该工具专为简化此类操作而设计[^1]。 #### 使用ImportTsv命令 通过使用`ImportTsv`命令可以直接处理TSV(Tab-Separated Values)格式的文件,但对于CSV文件同样适用,只需调整分隔符参数即可。下面是一个基本的例子: ```bash hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv \ -Dimporttsv.separator=, \ -Dimporttsv.columns="HBASE_ROW_KEY,family:qualifier" \ tablename inputfile.csv ``` 此命令中的选项解释如下: - `-Dimporttsv.separator=`指定输入文件字段间的分隔字符,在这里设置成逗号`,`以适应CSV格式; - `-Dimporttsv.columns=`定义列族及其对应的资格器名称;其中`HBASE_ROW_KEY`表示行键; - `tablename`是要加载数据的目标表名; - `inputfile.csv`则是待导入的具体CSV文件路径。 对于更复杂的场景,比如当CSV文件中含有多个不同的列族成员时,则可以在上述配置项里继续追加更多映射关系,形如`family1:qualifier1,family2:qualifier2,...`的形式。 另外需要注意的是,在执行以上指令之前应当确保环境变量已经包含了必要的依赖库以及指向集群配置的相关信息,这通常意味着CLASSPATH需包含HBase核心JAR包和其他来自HBase lib目录下的资源文件,并且要能够访问含有`hbase-site.xml`配置文件的位置以便正确连接到特定的HBase实例上运行作业[^2]。 最后值得注意的一点在于批量装载技术的应用价值——相较于传统的API调用来逐条记录地向数据库写入新纪录而言,这种方法绕过了标准的写入流程从而显著提高了效率尤其适合于大规模数据集的操作场合下应用[^3]。
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