hbase导数据的几种方式

  这里小编介绍两种导入数据的方式，一种是基于hive，一种是基本文件生成HFile。

1. hive-hbase-handler 导数据

这种方式须要一个jar包支持：
下载地址：https://down.51cto.com/data/2464129
将其放入$HBASE_HOME/lib 并将原有的jar包复制。
其次修改hive-site.xml：

#加入：
<property>
<name>hive.aux.jars.path</name>
<value>file:///applications/hive-2.3.2/lib/hive-hbase-handler.jar,file:///applications/hive-2.3.2/lib/guava-14.0.1.jar,file:///ap    plications/hbase-2.0.5/lib/hbase-common-2.0.5.jar,file:///applications/hbase-2.0.5/lib/hbase-client-2.0.5.jar,file:///application    s/hive-2.3.2/lib/zookeeper-3.4.6.jar</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value>
</property>

将hive数据导入到hbase中：
① 建立hive表：

create table hive_hbase_test(id int,name string,age int);

② 插入数据到hive表中

insert into hive_hbae_test(id,name,age) values(1,"xiaozhang","18"); 
insert into hive_hbase_test(id,name,age) values(2,"xiaowang","19");

这里测试环境能够这样插入数据，真实环境最好使用外表。
③ 映射 Hbase 的表

create table hive_hbase_pro(row_key string,id bigint,name string,age int) STORED BY "org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler" WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:id,info:name,info:age") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name"="hive_hbase_pro");

此时在hbase中就会建立一个名为hive_hbase_pro表。

④ 插入到映射 Hbase 表中的数据

#在hive中配置以下参数：
set hive.hbase.wal.enabled=false;
set hive.hbase.bulk=true;
set hbase.client.scanner.caching=1000000;

⑤导入数据：

insert overwrite table hive_hbase_pro select id as row_key,id,name,age from hive_hbase_test；

此时在hive表中就有hive中的数据：

补充：若是hbase中表已经存在，此时hive中只能创建外表：

create external table hive_hbase_xiaoxu(row_key string,id bigint,name string,age int) STORED BY "org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler" WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:id,info:name,info:age") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name"="hive_hbase_pro");

这时创建的外表能够读取到hbase表中的数据。

  总结：这种方式中插入数据是按照一条一条的的形式插入的，速度是比较 慢的，若是数量级在百万千万级别机器比较好的状况下可使用这种方式，执行的速度大概 在每秒 2-3W 之间。
其中还有Phoneix 和pig的导数，感受和hive都大同小异，这里就不在介绍。

2. Bulkload 方式导数据

这种方式导入数据至关的快，由于跳过了WAL直接生产底层HFile文件。
优点：

• BulkLoad 不会写 WAL，也不会产生 flush 以及 split。
• 若是咱们大量调用 PUT 接口插入数据，可能会致使大量的 GC 操做。若是没有对 Hbase 的表进行预分区，会致使单机器的热点问题，严重时甚至可能会对 HBase 节点的稳定性形成影响，采用 BulkLoad 无此顾虑。

• 过程当中没有大量的接口调用消耗性能。
  步骤：
  ① 将数据文件上传到HDFS中：
  下载地址：https://down.51cto.com/data/2464129
  这里文件内容是以逗号分隔。

  $hadoop fs -put sp_address.txt /tmp/sp_addr_bulktable

② 利用 importtsv 命令生成 Hfile 文件

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv.bulk.output=/tmpbulkdata/sp_addr_data -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,sp_address:ID,sp_address:PLACE_TYPE,sp_address:PLACE_CODE,sp_address:PLACE_NAME,sp_address:UP_PLACE_CODE sp_address_bulkload "/tmp/sp_addr_bulktable"

参数介绍：
-Dimporttsv.separator ：指定文件的分隔符
Dimporttsv.bulk.output：生成的HFile的目录（此目录必定不存在）
Dimporttsv.columns：hbase表的关系映射
sp_address_bulkload ：hbase表名（这里必定要在生成hfile以前建立hbase表）
"/tmp/sp_addr_bulktable"：源数据目录

**建表语句：**create ‘sp_address_bulkload’,’ sp_address’

③ 把 Hfile 文件导入到 Hbase 中

$hadoop jar /applications/hbase-2.0.5/lib/hbase-mapreduce-2.0.5.jar completebulkload  /tmpbulkdata/sp_addr_data/ sp_address_bulkload

这里有一个坑，网上说是在hbase-server-VRESION-hadoop2.jar 这里小编用的是2.0.5版本的，这个completebulkload 主类在hbase-mapreduce-2.0.5.jar 这个jar包下。
好处：运行该命令的本质是一个hdfs的mv操做，并不会启动MapReduce。

④ 查看hbase表

$scan 'sp_address_bulkload'

到此数据就被装载进入hbase中。
  固然还可使用API的方式，可是学习成本就会翻倍，若是场景不是特别复杂的状况下，使用shell基本能够解决。
  总结：这种方式是最快的，原理是按照 Hfile 进行的，一次性处理多条数据，建议使用这种方式。在真是环境中会 至关快的快，咱们测试的是 4 亿多条的数据，20 分钟搞定。可能这里看不出什么快不快，这里小编能够提供一个真实状况，256G内存的机器中，用sqoop导入5000W数据须要27分钟。