Spark RDD生成HFile快速导入数据到HBase

最新推荐文章于 2023-05-04 23:00:00 发布
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分类专栏： hbase入门 文章标签： spark hbase hfile hbase导入数据 数据入库
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本文介绍了一种利用Spark RDD生成HFile，从而快速导入数据到HBase的方法。通过避免数据先写入memstore，直接利用Writer生成HFile，可以提升HBase的大数据入库效率。示例代码展示了如何创建HFileWriter、按region分区以及如何执行bulkLoad操作。

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Spark RDD生成HFile快速导入数据到HBase

主要思路

通过观察hbase regionserver对put操作的处理，可以发现，数据首先写入到
memstore，在达到指定大小后会调用StoreFile的Writer类将数据flush到存储设
备中，如果开启过压缩算法则会先执行相应的压缩，得到压缩后的数据和数据结
构再进行写入。
通过观察HBase的StoreFileWriter，和HBase的bulkLoad方法，不难发现，在此处，
我们可以手动实例化一个Writer，append需要导入的数据到writer中，即可
得到对应的HFile文件，只要该文件符合bulkLoad方法的要求，便可调用
bulkLoad方法将HFile文件移动到对应的region目录下，即可实现HBase数据的
快速入库操作。
该方法避免了数据put到memstore这一过程，又能借助spark的RDD实现分布式
操作，理论上能提高HBase大量数据入库的效率。

主要代码实现

直接上代码
此处示例仅针对单个columnFamily情况，多个cf只需要调用多次getHFileWriter即可

class HBaseBulkLoader(conf: Configuration) {
val fs = HFileSystem.get(conf)
val tempConf = new Configuration()(conf)
tempConf.setFloat(HConstants.HFILE_BLOCK_CACHE_SIZE_KEY, 0.0f)
val familyOptions = FamilyOptions(Algorithm.NONE, DataBlockEncoding.PREFIX_TREE, 65536)
val contextBuilder = new HFileCont

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