hbase bulkload 增量

HBase Bulkload 增量操作指南

1. 整体流程

下面的表格展示了HBase Bulkload增量的整体流程：

步骤	描述
步骤1	创建HBase表，并设置表的列簇
步骤2	准备增量数据文件
步骤3	编写MapReduce程序，用于将数据文件加载到HBase
步骤4	配置MapReduce程序的输入路径和输出路径
步骤5	运行MapReduce程序
步骤6	检查数据是否成功导入HBase表
步骤7	定期执行增量操作

2. 每一步的具体操作

步骤1：创建HBase表

首先，你需要创建一个HBase表，并设置表的列簇。可以使用HBase Shell或者HBase API来完成该操作。

HBase Shell代码示例：

create 'my_table', 'cf'

HBase API代码示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.TableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptorBuilder;
import org.apache.hadoop.hbase.io.compress.Compression.Algorithm;
import org.apache.hadoop.hbase.regionserver.BloomType;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class CreateTable {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
        Admin admin = connection.getAdmin();

        TableName tableName = TableName.valueOf("my_table");
        TableDescriptor tableDescriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName)
            .setColumnFamily(ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes("cf"))
                .setBloomFilterType(BloomType.ROW)
                .setCompressionType(Algorithm.NONE)
                .build())
            .build();

        admin.createTable(tableDescriptor);
        admin.close();
        connection.close();
    }
}

步骤2：准备增量数据文件

在进行增量操作之前，你需要准备好增量数据文件。这些文件可以是文本文件、CSV文件或者其他格式的文件。确保每一行数据的格式与HBase表的列簇相匹配。同时，你还需要给每一行数据分配一个唯一的RowKey。

步骤3：编写MapReduce程序

编写一个MapReduce程序，用于将数据文件加载到HBase。这个程序需要继承org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper类，并实现其map方法。

代码示例：

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class IncrementalBulkLoadMapper extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, Put> {

    private final LongWritable rowKey = new LongWritable();
    private final Put put = new Put();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 分割每行数据
        String[] parts = value.toString().split(",");

        // 设置RowKey
        rowKey.set(Long.parseLong(parts[0]));

        // 设置列簇、列和值
        put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("column"), Bytes.toBytes(parts[1]));

        context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(rowKey.get())), put);
    }
}

步骤4：配置MapReduce程序的输入路径和输出路径

在运行MapReduce程序之前，你需要配置程序的输入路径和输出路径。

代码示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

public class IncrementalBulkLoad {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
        Job job = Job.getInstance(config, "Incremental Bulk Load");

        job.setJarByClass(IncrementalBulkLoad.class);
        job.setMapperClass(IncrementalBulkLoadMapper.class);