Hbase通过BulkLoad的方式快速导入海量数据_loadincrementalhfiles.dobulkload-优快云博客

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HBase数据在HDFS下是如何存储的？

HBase中每张Table在根目录（/HBase）下用一个文件夹存储，Table名为文件夹名，在Table文件夹下每个Region同样用一个文件夹存储，每个Region文件夹下的每个列族也用文件夹存储，而每个列族下存储的就是一些HFile文件，HFile就是HBase数据在HFDS下存储格式，其整体目录结构如下：

/hbase/<tablename>/<encoded-regionname>/<column-family>/<filename>

HBase数据写路径

（图来自Cloudera）

在put数据时会先将数据的更新操作信息和数据信息写入WAL，在写入到WAL后，数据就会被放到MemStore中，当MemStore满后数据就会被flush到磁盘(即形成HFile文件),在这过程涉及到的flush,split,compaction等操作都容易造成节点不稳定，数据导入慢，耗费资源等问题，在海量数据的导入过程极大的消耗了系统性能，避免这些问题最好的方法就是使用BlukLoad的方式来加载数据到HBase中。

原理

利用HBase数据按照HFile格式存储在HDFS的原理，使用Mapreduce直接生成HFile格式文件后，RegionServers再将HFile文件移动到相应的Region目录下

其流程如下图：

（图来自Cloudera）

导入过程

1.使用MapReduce生成HFile文件

GenerateHFile类

public class GenerateHFile extends Mapper<LongWritable,

Text, ImmutableBytesWritable, Put>{

protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

String line = value.toString();

String[] items = line.split("\t");

String ROWKEY = items[1] + items[2] + items[3];

ImmutableBytesWritable rowkey = new ImmutableBytesWritable(ROWKEY.getBytes());

Put put = new Put(ROWKEY.getBytes()); //ROWKEY

put.addColumn("INFO".getBytes(), "URL".getBytes(), items[0].getBytes());

put.addColumn("INFO".getBytes(), "SP".getBytes(), items[1].getBytes()); //出发点

put.addColumn("INFO".getBytes(), "EP".getBytes(), items[2].getBytes()); //目的地

put.addColumn("INFO".getBytes(), "ST".getBytes(), items[3].getBytes()); //出发时间

put.addColumn("INFO".getBytes(), "PRICE".getBytes(), Bytes.toBytes(Integer.valueOf(items[4]))); //价格

put.addColumn("INFO".getBytes(), "TRAFFIC".getBytes(), items[5].getBytes());//交通方式

put.addColumn("INFO".getBytes(), "HOTEL".getBytes(), items[6].getBytes()); //酒店

context.write(rowkey, put);

}

GenerateHFileMain类

public class GenerateHFileMain {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        final String INPUT_PATH= "hdfs://master:9000/INFO/Input";
        final String OUTPUT_PATH= "hdfs://master:9000/HFILE/Output";
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("TRAVEL"));
        Job job=Job.getInstance(conf);
        job.getConfiguration().set("mapred.jar", "/home/hadoop/TravelProject/out/artifacts/Travel/Travel.jar");  //预先将程序打包再将jar分发到集群上
        job.setJarByClass(GenerateHFileMain.class);
        job.setMapperClass(GenerateHFile.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Put.class);
        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("TRAVEL")))
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(INPUT_PATH));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(OUTPUT_PATH));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
    }

注意

1.Mapper的输出Key类型必须是包含Rowkey的ImmutableBytesWritable格式，Value类型必须为KeyValue或Put类型，当导入的数据有多列时使用Put，只有一个列时使用KeyValue

2.job.setMapOutPutValueClass的值决定了job.setReduceClass的值，这里Reduce主要起到了对数据进行排序的作用，当job.setMapOutPutValueClass的值Put.class和KeyValue.class分别对应job.setReduceClass的PutSortReducer和KeyValueSortReducer

3.在创建表时对表进行预分区再结合MapReduce的并行计算机制能加快HFile文件的生成，如果对表进行了预分区(Region)就设置Reduce数等于分区数（Region）

4.在多列族的情况下需要进行多次的context.write

2.通过BlukLoad方式加载HFile文件

public class LoadIncrementalHFileToHBase {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Admin admin = connection.getAdmin();
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("TRAVEL"));
        LoadIncrementalHFiles load = new LoadIncrementalHFiles(conf);
        load.doBulkLoad(new Path("hdfs://master:9000/HFILE/OutPut"), admin,table,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("TRAVEL")));
    }
}


package hbase_mr;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat2;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.junit.Test;
 
import java.io.IOException;
 
public class HbaseBulkLoad {
 
    static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put>{
     private  static final String  COLUMNNAME1="name";
     private  static final String  COLUMNNAME2="age";
     private  static final String  FAMILYNAME="f1";
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 
            String[] split = value.toString().split(",");
            String rowKey=split[0];
            String name_value = split[1].split(":")[1];
            String age_value=split[2].split(":")[1];
            Put p=new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
            p.addColumn(FAMILYNAME.getBytes(),COLUMNNAME1.getBytes(),name_value.getBytes());
            p.addColumn(FAMILYNAME.getBytes(),COLUMNNAME2.getBytes(),age_value.getBytes());
 
        context.write(new ImmutableBytesWritable(rowKey.getBytes()),p);
        }
    }
 
 
    public static void main(String[] args) throws  Exception{
 
        Configuration conf=new Configuration();
        Connection conn= ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("people"));
        Admin admin = conn.getAdmin();
 
 
        String input = args[0];
        String output = args[1];
        Path inPath = new Path(input);
        Path outPath = new Path(output);
 
        Job job=Job.getInstance(conf,"Bulkload");
        job.setJarByClass(HbaseBulkLoad.class);
        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Put.class);
 
 
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
        FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
 
        if(fs.exists(outPath)){
            fs.delete(outPath);
        }
 
 
        FileInputFormat.setInputPaths(job,inPath);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,outPath);
 
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,conn.getRegionLocator(TableName.valueOf("people")));
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        if(b){
            LoadIncrementalHFiles loadIncrementalHFiles = new LoadIncrementalHFiles(conf);
            loadIncrementalHFiles.doBulkLoad(outPath,admin,table,conn.getRegionLocator(TableName.valueOf("people")));
        }
        System.exit(b?0:1);
 
    }
 
 
 
}

由于BulkLoad是绕过了Write to WAL，Write to MemStore及Flush to disk的过程，所以并不能通过WAL来进行一些复制数据的操作

优点：

1.导入过程不占用Region资源

2.能快速导入海量的数据

3.节省内存