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摘要
加载数据到HBase的方式有多种，通过HBase API导入或命令行导入或使用第三方(如sqoop)来导入或使用MR来批量导入（耗费磁盘I/O，容易在导入的过程使用节点宕机），但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资料导致效率低下，今天要讲的就是利用HBase在HDFS存储原理及MapReduce的特性来快速导入海量的数据
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
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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(" "); 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
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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(); HTable table = new HTable(conf,"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,table.getRegionLocator()); 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
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public class LoadIncrementalHFileToHBase { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration); LoadIncrementalHFiles loder = new LoadIncrementalHFiles(configuration); loder.doBulkLoad(new Path("hdfs://master:9000/HFILE/OutPut"),new HTable(conf,"TRAVEL")); }} |
由于BlukLoad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