HBase的数据导入方式

前言:

　　作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase.

*). Client API实现

借助HBase的Client API来导入, 是最简易学的方式.

Configuration config = HBaseConfiguration.create();
// 配置hbase.zookeeper.quorum: 后接zookeeper集群的机器列表
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "tw-node109,tw-node110,tw-node111");
// 配置hbase.zookeeper.property.clientPort: zookeeper集群的服务端口
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");

HTable htable = null;
try {
　　// 配置hbase的具体表名
　　htable = new HTable(config, "hbase_table");
　　// 设置rowkey的值
　　Put put = new Put(Bytes.toBytes("rowkey:1001"));
　　// 设置family:qualifier:value
　　put.add(Bytes.toBytes("family"), Bytes.toBytes("qualifier"), Bytes.toBytes("value"));
　　// 使用put类, 写入hbase对应的表中
　　htable.put(put);
} catch (Exception e) {
　　e.printStackTrace();
} finally {
　　if (htable != null) {
　　　　try {
　　　　　　htable.close();
　　　　} catch (IOException e) {
　　　　　　e.printStackTrace();
　　　　}
　　}
}

评: HBase的client api编程, 相对还是简单的. 唯一需要注意的是, 若在本地编写测试用列, 需要在本地配置hbase集群相关的域名, 使得域名和ip地址能对应上, 切记.

至于hbase client的读写优化, 我们放到下面的博文进行讲解.

*). 批量导入Bulkload

HBase的bulkload数据导入, 分两个阶段:

). 阶段一: 借助使用HFileOutputFormat的MapReduce, 直接生成HBase的内部数据存储格式HFile.

其原理: HFileOutputFormat借助configureIncrementalLoad函数, 基于当前table的各个region边界自动匹配MapReduce的分区类TotalOrderPartitioner, 这样生成的HFile都对应一个具体的region, 此时效率最高效.

). 阶段二: 借助completebulkload工具, 将生成的HFile文件热载入hbase集群.

importtsv数据导入演示

hbase自带了importtsv工具, 其对tsv格式的数据文件提供了默认的支持.

数据文件data.tsv(以’\t’分割数据文件)

1

2

3

4

1001 lilei 17 13800001111

1002 lily 16 13800001112

1003 lucy 16 13800001113

1004 meimei 16 13800001114

上传至hdfs目录 /test/hbase/tsv/input

sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /test/hbase/tsv/input

sudo -u hdfs hdfs dfs -put data.tsv /test/hbase/tsv/input/

尝试构建的HBase表student

hbase shell

hbase> create ‘student’, {NAME => ‘info’}

执行importtsv

sudo -u hdfs hadoop jar /usr/lib/hbase/hbase-.jar importtsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:age,info:phone -Dimporttsv.bulk.output=/test/hbase/tsv/output/ student /test/hbase/tsv/input

没有指定-Dimporttsv.bulk.output, importtsv默认行为是才有client api的put来导入数据于hbase, 指定-Dimporttsv.bulk.output, 则需要下一步

sudo -u hdfs hadoop jar /usr/lib/hbase/hbase-.jar completebulkload /test/hbase/tsv/output/ student

数据验证:

scan ‘student’, {LIMIT => 10}

自定义bulkload数据导入演示

数据文件准备, 以之前data.tsv文件为准

构建HBase表student_new

hbase> create ‘student_new’, {NAME => ‘info’}

编写MapReduce代码, 如下所示:

public class MyBulkload {

public static class MyBulkMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, KeyValue> {

@Override
protected void setup(Context context) throws IOException,
InterruptedException {
super.setup(context);
}

@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 数据按\t切分组织, 也可以自定义的方式来解析, 比如复杂的json/xml文本行
String line = value.toString();
String[] terms = line.split("\t");
if ( terms.length == 4 ) {
byte[] rowkey = terms[0].getBytes();
ImmutableBytesWritable imrowkey = new ImmutableBytesWritable(rowkey);
// 写入context中, rowkey => keyvalue, 列族:列名  info:name, info:age, info:phone
context.write(imrowkey, new KeyValue(rowkey, Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes(terms[1])));
context.write(imrowkey, new KeyValue(rowkey, Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes(terms[2])));
context.write(imrowkey, new KeyValue(rowkey, Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("phone"), Bytes.toBytes(terms[3])));
}
}
}

public static void main(String[] args) throws Exception {

if ( args.length != 3 ) {
System.err.println("Usage: MyBulkload <table_name> <data_input_path> <hfile_output_path>");
System.exit(2);
}
String tableName = args[0];
String inputPath = args[1];
String outputPath= args[2];

// 创建的HTable实例用于, 用于获取导入表的元信息, 包括region的key范围划分
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HTable table = new HTable(conf, tableName);

Job job = Job.getInstance(conf, "MyBulkload");

job.setMapperClass(MyBulkMapper.class);

job.setJarByClass(MyBulkload.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

// 最重要的配置代码, 需要重点分析
HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, table);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

}

注: 借助maven的assembly插件, 生成胖jar包(就是把依赖的zookeeper和hbase jar包都打到该MapReduce包中), 否则的话, 就需要用户静态配置, 在Hadoop的class中添加zookeeper和hbase的配置文件和相关jar包.

最终的jar包为 mybulk.jar, 主类名为com.m8zmyp.mmxf.MyBulkload, 生成HFile, 增量热载入hbase

sudo -u hdfs hadoop jar .jar

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles

sudo -u hdfs hadoop jar mybulk.jar com.m8zmyp.mmxf.MyBulkload student_new /test/hbase/tsv/input /test/hbase/tsv/new_output

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /test/hbase/tsv/new_output student_new

数据验证:

scan ‘student_new’, {LIMIT => 10}

*). 借助Hive Over Hbase

构建Hbase表hbase_student

hbase> create ‘hbase_student’, ‘info’

构建hive外表hive_student, 并对应hbase_student表

CREATE EXTERNAL TABLE hive_student (rowkey string, name string, age int, phone string)

STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’

WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” = “:key,info:name,info:age,info:phone”)

TBLPROPERTIES(“hbase.table.name” = “hbase_student”);

数据导入验证:

1. 创建数据外表

CREATE EXTERNAL TABLE data_student (rowkey string, name string, age int, phone string)

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘\t’

LOCATION ‘/test/hbase/tsv/input/’;

数据通过hive_student导入到hbase_student表中

SET hive.hbase.bulk=true;

INSERT OVERWRITE TABLE hive_student SELECT rowkey, name, age, phone FROM data_student;

备注: 若遇到java.lang.IllegalArgumentException: Property value must not be null异常, 需要hive-0.13.0及以上版本支持

详见: https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-5515

参考：http://www.cnblogs.com/mumuxinfei/p/3823367.html