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）
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
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( "\t" );
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
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();
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("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,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("TRAVEL")))
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
public class LoadIncrementalHFileToHBase {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Admin admin = connection.getAdmin();
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("TRAVEL"));
LoadIncrementalHFiles load = new LoadIncrementalHFiles(conf);
load.doBulkLoad(new Path("hdfs://master:9000/HFILE/OutPut"), admin,table,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("TRAVEL")));
}
}
由于BulkLoad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
