Hive数据通过bulklod导入Hbase_hive sql 生成hfile-优快云博客

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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