HBase快速导入数据--BulkLoad

Apache HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它可以让我们随机的、实时的访问大数据。但是怎样有效的将数据导入到HBase呢？

apache hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它可以让我们随机的、实时的访问大数据。但是怎样有效的将数据导入到hbase呢？hbase有多种导入数据的方法，最直接的方法就是在mapreduce作业中使用tableoutputformat作为输出，或者使用标准的客户端api，但是这些都不是非常有效的方法。

Bulkload利用MapReduce作业输出HBase内部数据格式的表数据，然后将生成的StoreFiles直接导入到集群中。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。

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

这一步不在HBase的考虑范围内，不管数据源是什么，，只要在进行下一步之前将数据上传到HDFS即可。

2.利用一个MapReduce作业准备数据

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。

下图简单明确的说明了整个过程

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图片来自How-to: Use HBase Bulk Loading, and Why

Note:在进行BulkLoad之前，要在HBase中创建与程序中同名且结构相同的空表

Java实现如下：

BulkLoadDriver.java

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat2;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

/**
 * Created by shaobo on 15-6-9.
 */
public class BulkLoadDriver extends Configured implements Tool {
    private static final String DATA_SEPERATOR = "\s+";
    private static final String TABLE_NAME = "temperature";//表名
    private static final String COLUMN_FAMILY_1="date";//列组1
    private static final String COLUMN_FAMILY_2="tempPerHour";//列组2

    public static void main(String[] args) {
        try {
            int response = ToolRunner.run(HBaseConfiguration.create(), new BulkLoadDriver(), args);
            if(response == 0) {
                System.out.println("Job is successfully completed...");
            } else {
                System.out.println("Job failed...");
            }
        } catch(Exception exception) {
            exception.printStackTrace();
        }
    }

    public int run(String[] args) throws Exception {
        String outputPath = args[1];
        /**
        * 设置作业参数
        */
        Configuration configuration = getConf();
        configuration.set("data.seperator", DATA_SEPERATOR);
        configuration.set("hbase.table.name", TABLE_NAME);
        configuration.set("COLUMN_FAMILY_1", COLUMN_FAMILY_1);
        configuration.set("COLUMN_FAMILY_2", COLUMN_FAMILY_2);
        Job job = Job.getInstance(configuration, "Bulk Loading HBase Table::" + TABLE_NAME);
        job.setJarByClass(BulkLoadDriver.class);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);//指定输出键类
        job.setMapOutputValueClass(Put.class);//指定输出值类
        job.setMapperClass(BulkLoadMapper.class);//指定Map函数
        FileInputFormat.addInputPaths(job, args[0]);//输入路径
        FileSystem fs = FileSystem.get(configuration);
        Path output = new Path(outputPath);
        if (fs.exists(output)) {
            fs.delete(output, true);//如果输出路径存在，就将其删除
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, output);//输出路径
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        TableName tableName = TableName.valueOf(TABLE_NAME);
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job, connection.getTable(tableName), connection.getRegionLocator(tableName));
        job.waitForCompletion(true);
        if (job.isSuccessful()){
            HFileLoader.doBulkLoad(outputPath, TABLE_NAME);//导入数据
            return 0;
        } else {
            return 1;
        }
    }

}

BulkLoadMapper.java