bulk-load的做用是用mapreduce的方式将hdfs上的文件装载到hbase中,对于海量数据装载入hbase很是有用,参考http://hbase.apache.org/docs/r0.89.20100621/bulk-loads.html:
hbase提供了现成的程序将hdfs上的文件导入hbase,即bulk-load方式。它包括两个步骤(也能够一次完成): 1 将文件包装成hfile,hadoop jar/path/to/hbase.jar importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename><inputdir> 好比:html Java代码java
hadoop dfs -cat test/1spa 1 2orm 3 4xml 5 6 7 8 执行
Java代码
hadoop jar ~/hbase/hbase-0.90.2.jar importtsv-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,f1 t8 test 将会启动mapreduce程序在hdfs上生成t8这张表,它的rowkey分别为1 35 7,对应的value为2 4 6 8 注意,源文件默认以"\t"为分割符,若是须要换成其它分割符,在执行时加上-Dimporttsv.separator=",",则变成了以","分割
2 在上一步中,若是设置了输出目录,如
Java代码
hadoop jar ~/hbase/hbase-0.90.2.jarimporttsv -Dimporttsv.bulk.output=tmp -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,f1 t8test 那么t8表还暂时不会生成,只是将hfile输出到tmp文件夹下,咱们能够查看tmp:
Java代码
hadoop dfs -du tmp
Found 3 items
0 hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/_SUCCESS
65254 hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/_logs
462 hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/f1
hadoop dfs -du tmp Found 3 items 0 hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/_SUCCESS 65254 hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/_logs 462 hdfs://namenode:9000/user/test/tmp/f1 而后执行hadoop jar hbase-VERSION.jarcompletebulkload /user/todd/myoutput mytable将这个输出目录中的hfile转移到对应的region中,这一步由于只是mv,因此至关快。如: hadoop jar ~/hbase/hbase-0.90.2.jar completebulkload tmp t8 而后
Java代码
hadoop dfs -du /hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428
Found 4 items
124 hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.oldlogs
692 hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.regioninfo
0 hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.tmp
462 hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/f1
hadoop dfs -du/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428 Found 4 items 124 hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.oldlogs 692 hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.regioninfo 0 hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/.tmp 462 hdfs://namenode:9000/hbase/t8/c408963c084d328490cc2f809ade9428/f1 此时己经生成了表t8 注意,若是数据特别大,而表中原来就有region,那么会执行切分工做,查找数据对应的region并装载
程序使用中注意: 1 由于是执行hadoop程序,不会自动查找hbase的config路径,也就找不到hbase的环境变量。所以须要将hbase-site.xml加入到hadoop-conf变量中 2 还须要将hbase/lib中的jar包放入classpath中 3 执行以上的步骤2时须要将zookeeper的配置写入core-site.xml中,由于在那一步时甚至不会读取hbase-site.xml,不然会连不上zookeeper
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