BulkLoad方式从Hive往Phoenix加载海量数据

在面临向Phoenix导入30亿条数据的挑战时,普通的插入方式效率低下且可能影响现网服务。通过尝试将Hive数据导出为CSV和JSON,最终选择了JSON格式。在Hive中创建外部表关联JSON文件,然后通过Hive的INSERT OVERWRITE和COUNT操作预估数据量。在执行Phoenix的JSONBulkLoad时遇到了jar包不匹配、跨集群HDFS路径识别和执行超时等问题,通过调整jar包、配置文件和后台执行解决了问题。然而,实时写入数据与BulkLoad冲突导致导入失败,停止实时写入后BulkLoad成功完成。

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      这边在初始化Phoenix表数据的时候,遇到一个难题,就是需要往Phoenix里面初始化30亿的数据,而采用普通方式往phoenix插入数据,执行实在太慢,而且对现网phoenix会造成压力,导致现网phoenix的正常服务出现问题。

    实际在处理过程中,发现了很多坑,和走了很多弯路。

    下面详细讲一下解决方法和实现代码。

    先说一下我的原始数据,原始数据是保持在MySQL里面的,采用分库分表的方式存储,HIVE也保存了一份离线数据。

    刚开始想把HIVE数据导出成csv格式,然后再导入phoenix。

    后来发现,导致成csv格式会有特殊字符问题,如果包含逗号等特殊字符,会导致整个异常。

    最后决定导出成json格式。代码如下:

object AllCrmStatsToJson {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = args(0)
    val idc = args(1)
    System.setProperty("env", env)
    System.setProperty("idc", idc)

    // 设置hive.metastore.uris
    val hiveMetastoreUris = "********
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