加载数据到HBase当中去的方式多种多样，我们可以使用HBase的javaAPI或者使用sqoop将我们的数据写入或者导入到HBase当中去，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，我们也可以通过MR的程序，将我们的数据直接转换成HBase的最终存储格式HFile，然后直接load数据到HBase当中去即可

      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，所以HBase存储文件最终在hdfs上面的表现形式就是HFile，如果我们可以直接将数据转换为HFile的格式，那么我们的HBase就可以直接读取加载HFile格式的文件，就可以直接读取了

 

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

 

HBase数据正常读写流程

hbase 添加多cloumn hbase批量加载底层实现_Hbase

 

使用bulkload的方式将我们的数据直接生成HFile格式，然后直接加载到HBase的表当中去

hbase 添加多cloumn hbase批量加载底层实现_apache_02

 

需求：将我们hdfs上面的这个路径/hbase/input/user.txt的数据文件，转换成HFile格式，然后load到myuser2这张表里面去

第一步：定义我们的mapper类

/**
 * LongWritable  k1类型
 * Text   V1类型
 * ImmutableBytesWritable   rowkey
 * Put  插入的对象
 */
public class BulkLoadMapper extends Mapper<LongWritable,Text,ImmutableBytesWritable,Put> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] split = value.toString().split("\t");
        Put put = new Put(split[0].getBytes());
        put.addColumn("f1".getBytes(),"name".getBytes(),split[1].getBytes());
        put.addColumn("f1".getBytes(),"age".getBytes(),split[2].getBytes());
        context.write(new ImmutableBytesWritable(split[0].getBytes()),put);
    }
}

第二步：开发我们的main程序入口类

public class BulkLoadMain extends Configured implements Tool {
    @Override
    public int run(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = super.getConf();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("myuser2"));
        Job job = Job.getInstance(conf, "bulkLoad");
        //读取文件，解析成key,value对
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        TextInputFormat.addInputPath(job,new Path("hdfs://node01:8020/hbase/input"));
        //定义我们的mapper类
        job.setMapperClass(BulkLoadMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Put.class);
        //reduce过程也省掉
        /**
         * Job job, Table table, RegionLocator regionLocator
         *  使用configureIncrementalLoad来进行配置我们的HFile加载到哪一个表里面的哪一个列族里面去
         */
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("myuser2")));
        //设置我们的输出类型，将我们的数据输出成为HFile格式
        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
        //设置我们的输出路径
        HFileOutputFormat2.setOutputPath(job,new Path("hdfs://node01:8020/hbase/hfile_out"));
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        return b?0:1;
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "node01:2181,node02:2181");
        int run = ToolRunner.run(configuration, new BulkLoadMain(), args);
        System.exit(run);
    }
}

第三步：将代码打成jar包然后进行运行

yarn jar original-hbaseStudy-1.0-SNAPSHOT.jar  HBaseLoad

 

第四步：开发代码，加载数据

将我们的输出路径下面的HFile文件，加载到我们的hbase表当中去

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.tool.LoadIncrementalHFiles;
 
import java.io.IOException;
 
public class PutMain {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
 
        Admin admin = connection.getAdmin();
        TableName tableName = TableName.valueOf("myuser2");
        Table table = connection.getTable(tableName);
        LoadIncrementalHFiles load = new LoadIncrementalHFiles(conf);
        load.doBulkLoad(new Path("hdfs://node01:8020/hbase/hfile_out"),admin,table,connection.getRegionLocator(tableName));
    }
}

 

或者我们也可以通过命令行来进行加载数据

先将hbase的jar包添加到hadoop的classpath路径下

export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-2.0.0/

export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5/

export HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp`

然后执行以下命令，将hbase的HFile直接导入到表myuser2当中来



yarn jar bulkload-1.0-SNAPSHOT.jar PutMain /hbase/hfile_out myuser2