Hive数据通过bulklod导入Hbase

本文介绍了如何优化从Hive到Hbase的数据导入过程,传统方式在大数据量下效率低下。通过Bulkload和MapReduce实现优化,详细步骤包括设置Hive表的序列化空值格式,开发MapReduce进行多线程解析,以及预分区策略对性能的影响。实测2亿条数据、80GB的数据量导入时间缩短至40分钟。

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    第一次写文,有什么不足之处还请大家多多指教!!!!

    项目需要通过Hbase查询数据,数据存储在Hive中,需要做一步初始化的操作,将历史数据同步到Hbase表中。原先采用的方式如下:

  1.建立hive临时表,指定存储格式为Hfile

create table hive_to_hbase(
    rowkey varchar(100),
    cust_no varchar(100)
    cust_name varchar(100)
)
stored as 
INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHFileOutputFormat' --定义存储格式为Hfile
TBLPROPERTIES('hfile.family.path'='/user/hive/hbase_test/info') --指定Hfile在hdfs上存储路径,hbase_test为habse表名,info为hbase表列族名

2.建立hbase表

create "hbase_test","info"

3. 将历史数据跑到hive临时表,通过命令,将Hfile文件指定到Hbase

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHfiles /user/hive/hbase_test hbase_test

 此种方式在数据量较小时,是没有问题的,但是当数据量一大,就存在执行时间长,效率低下的问题,这是难以接受的。

   经过一段时间的查资料,有了通过bulkload导入数据的优化方案2:

   1.建立hive临时表和hbase表,指定存储格式为textfile,指定字段分隔符

      

--hive临时表
create table hive_to_hbase(
    cust_no varchar(100),
    cust_name varchar(100)
)
Row FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' --指定字段分隔符
STORED AS TEXTFILE; --指定存储格式为textfile

alter table hive_to_hbase set serdeproperties('serialization.null.format'=''); --指定hdfs文件存储为空的字段数据时存储为空字符串

--h
### 回答1: 使用Scala编写Spark程序,可以将Hive中的数据批量导入HBase。具体步骤如下: 1. 在Scala中引入相关的Spark和HBase依赖库。 2. 创建SparkSession对象,并设置相关的配置参数。 3. 从Hive中读取数据,可以使用Spark SQL或DataFrame API。 4. 将读取到的数据转换为HBase中的数据格式,例如使用HBase API中的Put类。 5. 将转换后的数据写入HBase中,可以使用HBase API中的Table类。 6. 关闭SparkSession对象和HBase连接。 需要注意的是,导入HBase数据需要根据HBase表的结构进行转换,例如将Hive表中的列映射到HBase表中的列族和列。同时,需要根据实际情况设置HBase的配置参数,例如Zookeeper的地址和端口等。 ### 回答2: 要将Hive数据批量导入HBase,需要使用Scala编写Spark程序。具体步骤如下: 1. 配置HBaseHive和Spark的环境。在集群上安装好HBaseHive和Spark,并确保它们可以正常运行。 2. 创建一个Scala项目,并将所需的依赖项添加到项目中。这些依赖项包括:HBase的Java API、Spark的Core API和Hive的JDBC驱动程序。可以在构建管理工具中声明这些依赖项,如SBT或Maven。 3. 编写Spark程序。程序主要分为以下几个步骤: a. 从Hive表中读取数据。可以使用Hive的JDBC驱动程序连接到Hive,并执行SQL查询语句来读取数据。 b. 将数据转换为HBase Put对象。根据HBase数据模型,需要将每条数据转换为HBase的Put对象,包括Put对象的行键、列族、列名和值。 c. 将Put对象保存到HBase中。使用HBase的Java API将转换后的Put对象批量保存到HBase中。 4. 测试程序。可以在本地模式下运行程序,或者将程序部署到生产环境中进行测试。 5. 部署程序。将打包好的程序部署到Spark集群中,提交作业并监控作业的执行情况。 总之,将Hive数据批量导入HBase需要使用Scala编写Spark程序,并确保环境配置正确、依赖项已添加、程序编写正确、测试通过和部署正常。这项工作比较复杂,需要对HBaseHive和Spark有一定的了解和经验。 ### 回答3: Scala版本,Spark将Hive数据批量导入HBase,可以通过以下步骤实现。 1. 导入Hive表:首先需要在Hive中创建表,并导入需要导入HBase数据。可以使用以下命令创建Hive表: CREATE EXTERNAL TABLE hive_table (key int, value string) STORED AS TEXTFILE LOCATION '/path/to/hive_table'; 2. 导入到Spark:使用Spark SQLHive导入到Spark中。可以使用以下代码: val spark = SparkSession.builder().appName("HiveToHBase").enableHiveSupport().getOrCreate() val df = spark.sql("select * from hive_table") 3. 将数据转换成HBase的格式:将Spark数据转换成HBase的格式,并指定列族名。可以使用以下代码: import org.apache.hadoop.hbase.client.Put import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes val columnFamily = Bytes.toBytes("cf") val putRdd = df.rdd.map{row => val key = row.getInt(0) val value = row.getString(1) val put = new Put(Bytes.toBytes(key)) put.addColumn(columnFamily, Bytes.toBytes("col"), Bytes.toBytes(value)) (key, put) } 4. 保存到HBase:最后,将数据保存到HBase中。可以使用以下代码: val tableName = "hbase_table" val config = HBaseConfiguration.create() config.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost") config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181") val connection = ConnectionFactory.createConnection(config) val table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)) putRdd.map{case (_, put) => put}.saveAsNewAPIHadoopDataset(createHadoopConf(tableName, config)) 5. 完成操作:完成所有操作后,关闭连接和SparkSession。可以使用以下代码: table.close() connection.close() spark.stop() 以上就是使用Scala版本的Spark将Hive数据批量导入HBase的详细步骤。需要注意的是,在实际操作中需要根据具体情况进行适当调整。
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