hbase cell 入库 hbase入库慢

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bugouhen 2023-06-01 14:46:27

文章标签 hbase cell 入库 hbase 写优化数据 HDFS 加载 文章分类 Hbase 数据库

在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中。

　　总的来说，使用 Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性，直接在 HDFS 中生成持久化的 HFile 数据格式文件，然后完成巨量数据快速入库的操作，配合 MapReduce 完成这样的操作，不占用 Region 资源，不会产生巨量的写入 I/O，所以需要较少的 CPU 和网络资源。Bulk Load 的实现原理是通过一个 MapReduce Job 来实现的，通过 Job 直接生成一个 HBase 的内部 HFile 格式文件，用来形成一个特殊的 HBase 数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。与使用HBase API相比，使用Bulkload导入数据占用更少的CPU和网络资源。

文章目录

3 BulkLoad的使用案例

实现原理

　　Bulkload过程主要包括三部分：

　　1、从数据源(通常是文本文件或其他的数据库)提取数据并上传到HDFS。抽取数据到HDFS和Hbase并没有关系，所以大家可以选用自己擅长的方式进行，本文就不介绍了。

　　2、利用MapReduce作业处理实现准备的数据。这一步需要一个MapReduce作业，并且大多数情况下还需要我们自己编写Map函数，而Reduce函数不需要我们考虑，由HBase提供。该作业需要使用rowkey(行键)作为输出Key；KeyValue、Put或者Delete作为输出Value。MapReduce作业需要使用HFileOutputFormat2来生成HBase数据文件。为了有效的导入数据，需要配置HFileOutputFormat2使得每一个输出文件都在一个合适的区域中。为了达到这个目的，MapReduce作业会使用Hadoop的TotalOrderPartitioner类根据表的key值将输出分割开来。HFileOutputFormat2的方法configureIncrementalLoad()会自动的完成上面的工作。

　　3、告诉RegionServers数据的位置并导入数据。这一步是最简单的，通常需要使用LoadIncrementalHFiles(更为人所熟知是completebulkload工具)，将文件在HDFS上的位置传递给它，它就会利用RegionServer将数据导入到相应的区域。

整个过程图如下：

代码实现

上面我们已经介绍了Hbase的BulkLoad方法的原理，我们需要写个Mapper和驱动程序，实现如下：

使用MapReduce生成HFile文件

public class IteblogBulkLoadMapper 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");
 
ImmutableBytesWritable rowKey = new ImmutableBytesWritable(items[0].getBytes());
Put put = new Put(Bytes.toBytes(items[0]));   //ROWKEY
put.addColumn("f1".getBytes(), "url".getBytes(), items[1].getBytes());
put.addColumn("f1".getBytes(), "name".getBytes(), items[2].getBytes());
 
context.write(rowkey, put);
}
}

驱动程序

public class IteblogBulkLoadDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
final String SRC_PATH= "hdfs://iteblog:9000/user/iteblog/input";
final String DESC_PATH= "hdfs://iteblog:9000/user/iteblog/output";
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
 
Job job=Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(IteblogBulkLoadDriver.class);
job.setMapperClass(IteblogBulkLoadMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Put.class);
job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
HTable table = new HTable(conf,"blog_info");
HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,table.getRegionLocator());
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(SRC_PATH));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(DESC_PATH));
 
System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
}
}

通过BlukLoad方式加载HFile文件

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://iteblog:9000/user/iteblog/output"),new HTable(conf,"blog_info"));
}
}

由于Hbase的BulkLoad方式是绕过了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。后面我将会再介绍如何通过Spark来使用Hbase的BulkLoad方式来初始化数据。

BulkLoad的使用案例

　　1、首次将原始数据集载入 HBase- 您的初始数据集可能很大，绕过 HBase 写入路径可以显著加速此进程。
　　2、递增负载 - 要定期加载新数据，请使用 BulkLoad 并按照自己的理想时间间隔分批次导入数据。这可以缓解延迟问题，并且有助于您实现服务级别协议 (SLA)。但是，压缩触发器就是 RegionServer 上的 HFile 数目。因此，频繁导入大量 HFile 可能会导致更频繁地发生大型压缩，从而对性能产生负面影响。您可以通过以下方法缓解此问题：调整压缩设置，确保不触发压缩即可存在的最大 HFile 文件数很高，并依赖于其他因素，如 Memstore 的大小触发压缩。
　　3、数据需要源于其他位置 - 如果当前系统捕获了您想在 HBase 中包含的数据，且因业务原因需要保持活动状态，您可从系统中将数据定期批量加载到 HBase 中，以便可以在不影响系统的前提下对其执行操作。

生成HFile程序说明：

①. 最终输出结果，无论是map还是reduce，输出部分key和value的类型必须是： < ImmutableBytesWritable, KeyValue>或者< ImmutableBytesWritable, Put>。

②. 最终输出部分，Value类型是KeyValue 或Put，对应的Sorter分别是KeyValueSortReducer或PutSortReducer。

③. MR例子中job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class); HFileOutputFormat只适合一次对单列族组织成HFile文件。好像最新的版本可以多个列族.

④. MR例子中HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, table);自动对job进行配置。TotalOrderPartitioner是需要先对key进行整体排序，然后划分到每个reduce中，保证每一个reducer中的的key最小最大值区间范围，是不会有交集的。因为入库到HBase的时候，作为一个整体的Region，key是绝对有序的。

⑤. MR例子中最后生成HFile存储在HDFS上，输出路径下的子目录是各个列族。如果对HFile进行入库HBase，相当于move HFile到HBase的Region中，HFile子目录的列族内容没有了。

说明: 因为在创建HBase表的时候,默认只有一个Region,只有等到这个Region的大小超过一定的阈值之后,才会进行split, 所以为了利用完全分布式加快生成HFile和导入HBase中以及数据负载均衡,所以需要在创建表的时候预先创建分区,可以查阅相关资料(关于HBase调优的资料), 而进行分区时要利用startKey与endKey进行rowKey区间划分(因为导入HBase中,需要rowKey整体有序),所以在导入之前,自己先写一个MapReduce的Job求最小与最大的rowKey, 即startKey与endKey.

3、说明与注意事项：

（1）HFile方式在所有的加载方案里面是最快的，不过有个前提——数据是第一次导入，表是空的。如果表中已经有了数据。HFile再导入到hbase的表中会触发split操作。

（2）最终输出结果，无论是map还是reduce，输出部分key和value的类型必须是： < ImmutableBytesWritable, KeyValue>或者< ImmutableBytesWritable, Put>。
否则报这样的错误：

java.lang.IllegalArgumentException: Can't read partitions file
...
Caused by: java.io.IOException: wrong key class: org.apache.hadoop.io.*** is not class org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable

（3）最终输出部分，Value类型是KeyValue 或Put，对应的Sorter分别是KeyValueSortReducer或PutSortReducer，这个 SorterReducer 可以不指定，因为源码中已经做了判断：

if (KeyValue.class.equals(job.getMapOutputValueClass())) {
	job.setReducerClass(KeyValueSortReducer.class);
} else if (Put.class.equals(job.getMapOutputValueClass())) {
	job.setReducerClass(PutSortReducer.class);
} else {
	LOG.warn("Unknown map output value type:" + job.getMapOutputValueClass());
}

（4） MR例子中job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class); HFileOutputFormat只适合一次对单列族组织成HFile文件，多列簇需要起多个 job，不过新版本的 Hbase 已经解决了这个限制。

（5） MR例子中最后生成HFile存储在HDFS上，输出路径下的子目录是各个列族。如果对HFile进行入库HBase，相当于move HFile到HBase的Region中，HFile子目录的列族内容没有了。

（6）最后一个 Reduce 没有 setNumReduceTasks 是因为，该设置由框架根据region个数自动配置的。

（7）下边配置部分，注释掉的其实写不写都无所谓，因为看源码就知道configureIncrementalLoad方法已经把固定的配置全配置完了，不固定的部分才需要手动配置。

public class HFileOutput {
        //job 配置
	public static Job configureJob(Configuration conf) throws IOException {
		Job job = new Job(configuration, "countUnite1");
		job.setJarByClass(HFileOutput.class);
                //job.setNumReduceTasks(2);  
		//job.setOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
		//job.setOutputValueClass(KeyValue.class);
		//job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class);
 
		Scan scan = new Scan();
		scan.setCaching(10);
		scan.addFamily(INPUT_FAMILY);
		TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(inputTable, scan,
				HFileOutputMapper.class, ImmutableBytesWritable.class, LongWritable.class, job);
		//这里如果不定义reducer部分，会自动识别定义成KeyValueSortReducer.class 和PutSortReducer.class
                job.setReducerClass(HFileOutputRedcuer.class);
		//job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class);
		HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, new HTable(
				configuration, outputTable));
		HFileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path());
                //FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path()); //等同上句
		return job;
	}
 
	public static class HFileOutputMapper extends
			TableMapper<ImmutableBytesWritable, LongWritable> {
		public void map(ImmutableBytesWritable key, Result values,
				Context context) throws IOException, InterruptedException {
			//mapper逻辑部分
			context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes()), LongWritable());
		}
	}
 
	public static class HFileOutputRedcuer extends
			Reducer<ImmutableBytesWritable, LongWritable, ImmutableBytesWritable, KeyValue> {
		public void reduce(ImmutableBytesWritable key, Iterable<LongWritable> values,
				Context context) throws IOException, InterruptedException {
                        //reducer逻辑部分
			KeyValue kv = new KeyValue(row, OUTPUT_FAMILY, tmp[1].getBytes(),
					Bytes.toBytes(count));
			context.write(key, kv);
		}
	}
}