bulk-load 装载HDFS数据到HBase

bulk-load的作用是用mapreduce的方式将hdfs上的文件装载到hbase中，对于海量数据装载入hbase非常有用，参考http://hbase.apache.org/docs/r0.89.20100621/bulk-loads.html：

hbase提供了现成的程序将hdfs上的文件导入hbase,即bulk-load方式。它包括两个步骤（也可以一次完成）：
1 将文件包装成hfile，hadoop jar /path/to/hbase.jar importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <inputdir>
比如:

hadoop dfs -cat test/1
1       2
3       4
5       6
7       8

执行

hadoop jar ~/hbase/hbase-0.90.2.jar importtsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,f1 t8 test

将会启动mapreduce程序在hdfs上生成t8这张表，它的rowkey分别为1 3 5 7，对应的value为2 4 6 8
注意，源文件默认以"\t"为分割符，如果需要换成其它分割符，在执行时加上-Dimporttsv.separator=","，则变成了以","分割

2 在上一步中，如果设置了输出目录,如

hadoop jar ~/hbase/hbase-0.90.2.jar importtsv -Dimporttsv.bulk.output=tmp -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,f1 t8 test

那么t8表还暂时不会生成，只是将hfile输出到tmp文件夹下，我们可以查看tmp:

hadoop dfs -du tmp
Found 3 items
0           hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/_SUCCESS
65254       hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/_logs
462         hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/f1

然后执行hadoop jar hbase-VERSION.jar completebulkload /user/todd/myoutput mytable将这个输出目录中的hfile转移到对应的region中,这一步因为只是mv，所以相当快。如：
hadoop jar ~/hbase/hbase-0.90.2.jar completebulkload tmp t8
然后

hadoop dfs -du /hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428
    Found 4 items
    124         hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.oldlogs
    692         hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.regioninfo
    0           hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.tmp
    462         hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/f1

此时己经生成了表t8
注意，如果数据特别大，而表中原来就有region，那么会执行切分工作，查找数据对应的region并装载

        程序使用中注意：
1 因为是执行hadoop程序，不会自动查找hbase的config路径，也就找不到hbase的环境变量。因此需要将hbase-site.xml加入到hadoop-conf变量中
2 还需要将hbase/lib中的jar包放入classpath中
3 执行以上的步骤2时需要将zookeeper的配置写入core-site.xml中，因为在那一步时甚至不会读取hbase-site.xml，否则会连不上zookeeper