大数据开发利器：Hadoop（10） HBase进阶第3讲 批量插入Bulkload

本节介绍HBase1.2.3下的批量导入数据BulkLoad
如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢并且占用Region资源， 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即hbase提供的HFileOutputFormat类。

它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源，增添负载。

1. 课前准备

1.1 BulkLoad原理介绍

① 根据HDFS上的数据或者外部的数据生成Hbase的底层Hfile数据。
② 根据生成的目标Hfile，利用Hbase提供的BulkLoad工具将Hfile Load到Hbase目录下面。
根据HBase官网的介绍，流程图如下：

1.2 启动相应的服务

start-dfs.sh
start-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
zkServer.sh start
start-hbase.sh

1.3 实例介绍

本节仍旧以学生成绩表studentScore为例。其中rowkey为name，failmycolumn为grade。

name	grade
zhao	A
qian	B
sun	C
li	A-
zhou	B+
wu	D-
wang	D+
feng	A+
ceng	B-
jiang	C+

① 以上两列数据以TAB（\t）间隔，存储在HDFS的/input/目录下。
命令如下:

vim blukloadExample
hdfs dfs -put blukloadExample /input/

② 创建hbase表

create 'studentScore', 'grade'

2. 代码讲解

2.1 Map类介绍

public static class BulkMap extends Mapper<Object, Text, ImmutableBytesWritable, Put> {
    public final static String SP = "\t";
    @Override
    protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] values = value.toString().split(SP);
        if (values.length == 2) {
            byte[] rowkey = Bytes.toBytes(values[0]);
            byte[] c_v = Bytes.toBytes(values[1]);
            byte[] family = Bytes.toBytes("grade");
            byte[] cloumn = Bytes.toBytes("");
            ImmutableBytesWritable rowkeyWritable = new ImmutableBytesWritable(rowkey);
            Put put = new Put(rowkey);
            put.addColumn(family, cloumn, c_v);
            context.write(rowkeyWritable, put);
        }
    }
}

2.2 Main函数功能

主要功能就是接收参数，运行job。

if (arsgs.length != 4) {
    System.exit(0);
}
// 输入路径或文件
String dst = args[0];
// 输出路径
String out = args[1];
int SplitMB = Intger.valueOf(args[2]);
//表名
String table_name = args[3];
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize", String.valueOf(SplitMB * 1024*1024));
conf.set("mapred.min.split.size", String.valueOf(SplitMB * 1024 * 1024));
conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node", String.valueOf(SplitMB * 1024 * 1024));
conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack", String.valueOf(SplitMB * 1024 * 1024));
Job job = new Job(conf, "BulkLoad");
job.setJarByClass(BulkloadMR.class);
job.setMapperClass(BulkMap.class);

job.setReducerClass(PutSortReducer.class);
job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Put.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(dst));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(out));

Configuration hbaseconf = HBaseConfiguration.create();

HTable table = new HTable(hbaseconf, table_name);
HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job, table);
job.waitForCompletion(true);

LoadIncrementalHFiles loader = new LoadIncrementalHFiles(hbaseconf);

loader.doBulkLoad(new Path(out), table);

2.3 完整JAVA代码

package edu.hbase.study4;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat2;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.PutSortReducer;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class BulkloadMR {
    public static class BulkMap extends
            Mapper<Object, Text, ImmutableBytesWritable, Put> {
        public final static String SP = "\t";

        @Override
        protected void map(
                Object key,
                Text value,
                Mapper.Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String[] values = value.toString().split(SP);
            if (values.length == 2) {
                byte[] rowkey = Bytes.toBytes(values[0]);
                byte[] c_v = Bytes.toBytes(values[1]);
                byte[] family = Bytes.toBytes("grade");
                byte[] cloumn = Bytes.toBytes("");
                ImmutableBytesWritable rowkeyWritable = new ImmutableBytesWritable(
                        rowkey);
                Put put = new Put(rowkey);
                put.addColumn(family, cloumn, c_v);
                context.write(rowkeyWritable, put);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // args0 dst
        // args1 out
        // args2 split MB
        // args3 hbase table name
        if (args.length != 4) {
            System.exit(0);
        }
        String dst = args[0];
        String out = args[1];
        int  SplitMB = Integer.valueOf(args[2]);
        String table_name = args[3];

        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize",
                String.valueOf(SplitMB * 1024*1024));
        conf.set("mapred.min.split.size", String.valueOf(SplitMB * 1024 * 1024));
        conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node",
                String.valueOf(SplitMB * 1024 * 1024));
        conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack",
                String.valueOf(SplitMB * 1024 * 1024));

        Job job = new Job(conf, "BulkLoad");
        job.setJarByClass(BulkloadMR.class);
        job.setMapperClass(BulkMap.class);

        job.setReducerClass(PutSortReducer.class);
        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Put.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(dst));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(out));

        Configuration hbaseconf = HBaseConfiguration.create();

        HTable table = new HTable(hbaseconf, table_name);
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job, table);
        job.waitForCompletion(true);

        LoadIncrementalHFiles loader = new LoadIncrementalHFiles(hbaseconf);

        loader.doBulkLoad(new Path(out), table);
    }
}

3. 运行代码并查看结果

① 设置环境变量

之前安装HBase时候没有设置环境变量。所以这里设置一下

vim ~/.bashrc
# 在最后增加两行
source ~/.bashrc

export HBASE_HOME=/usr/local/hbase-1.2.3
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

② 将JAVA项目打包

这里命名为test4.jar.

③ 运行jar包

HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase classpath` hadoop jar test4.jar edu.hbase.study4.BulkloadMR /input/blukloadExample /outputExample 64 studentScore

结果如下图：

当然，也可以访问http://localhost:8088查看任务运行情况。

4.总结

本节介绍了如何批量导入HBase的方法。但是还有一部分内容不太清楚，需要进一步的学习。

参考内容：

HBase 官方文档
网易微专业大数据工程师