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hbase的bulk load一个小改造

研读了三天bulk load的代码，呵呵，貌似时间有点长，我自己都觉得不好意思，总结了一下，主要是自己对map reduce的工作流程不太熟悉造成的。这个过程中，不论是自己找资料，还是向同事请教，对map reduce有了进一步的理解，呵呵，好了，继续讲讲bulk load吧！

了解bulk load的朋友都知道，bulk load其实就是一个map reduce的job，我们在实际使用中发现，这个job的reduce任务的数目是根据table所在的region数目来确定的（可以看HFileOutputFormat.java），那么如果load一张空表的时候会很慢，不知道大家有没有这样的感觉，监控了一下看到是reduce任务的数目为1，呵呵，不论数据文件有多大，load空表的时候都只有一个reduce，这样效率当然很慢了。于是我们把这里优化了一下，当region的数目为0的时候，设置多一些的reduce。

呵呵，测试结果也很理想，伪分布式的情况下：

优化前：2.4G数据 耗时 22mins, 19sec

优化后：2.4G数据 耗时 12min，16sec

呵呵，下一步的优化，就是看看reduce任务的个数如何设置才能最佳，呵呵，有这方面经验的朋友，欢迎交流啊！

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