使用BulkLoad从HDFS批量导入数据到HBase

在向Hbase中写入数据时，常见的写入方法有使用HBase API，Mapreduce批量导入数据，使用这些方式带入数据时，一条数据写入到HBase数据库中的大致流程如图。

数据发出后首先写入到雨鞋日志WAl中，写入到预写日志中之后，随后写入到内存MemStore中，最后在Flush到Hfile中。这样写数据的方式不会导致数据的丢失，并且道正数据的有序性，但是当遇到大量的数据写入时，写入的速度就难以保证。所以，介绍一种性能更高的写入方式BulkLoad。

使用BulkLoad批量写入数据主要分为两部分：
一、使用HFileOutputFormat2通过自己编写的MapReduce作业将HFile写入到HDFS目录，由于写入到HBase中的数据是按照顺序排序的，HFileOutputFormat2中的configureIncrementalLoad()可以完成所需的配置。
二、将Hfile从HDFS移动到HBase表中，大致过程如图

实例代码pom依赖：

            org.apache.hbase            hbase-server            1.4.0                            org.apache.hadoop            hadoop-client            2.6.4                            org.apache.hbase            hbase-client            0.99.2        

package com.yangshou;import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import java.io.IOException;public class BulkLoadMapper extends Mapper {    @Override    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {        //读取文件中的每一条数据，以序号作为行键        String line = value.toString();        //将数据进行切分        //切分后数组中的元素分别为：序号，用户id,商品id,用户行为，商品分类，时间，地址        String[] str = line.split(" ");        String id = str[0];        String user_id = str[1];        String item_id = str[2];        String behavior = str[3];        String item_type = str[4];        String time = str[5];        String address = "156";        //拼接rowkey和put        ImmutableBytesWritable rowkry = new ImmutableBytesWritable(id.getBytes());        Put put = new Put(id.getBytes());        put.add("info".getBytes(),"user_id".getBytes(),user_id.getBytes());        put.add("info".getBytes(),"item_id".getBytes(),item_id.getBytes());        put.add("info".getBytes(),"behavior".getBytes(),behavior.getBytes());        put.add("info".getBytes(),"item_type".getBytes(),item_type.getBytes());        put.add("info".getBytes(),"time".getBytes(),time.getBytes());        put.add("info".getBytes(),"address".getBytes(),address.getBytes());        //将数据写出        context.write(rowkry,put);    }}

package com.yangshou;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.*;import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat2;import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles;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;public class BulkLoadDriver  {    public static void main(String[] args) throws Exception {        //获取Hbase配置        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();        Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("BulkLoadDemo"));        Admin admin = conn.getAdmin();        //设置job        Job job = Job.getInstance(conf,"BulkLoad");        job.setJarByClass(BulkLoadDriver.class);        job.setMapperClass(BulkLoadMapper.class);        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);        job.setMapOutputValueClass(Put.class);        //设置文件的输入输出路径        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);        FileInputFormat.setInputPaths(job,new Path("hdfs://hadoopalone:9000/tmp/000000_0"));        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("hdfs://hadoopalone:9000/demo1"));        //将数据加载到Hbase表中        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,conn.getRegionLocator(TableName.valueOf("BulkLoadDemo")));        if(job.waitForCompletion(true)){            LoadIncrementalHFiles load = new LoadIncrementalHFiles(conf);            load.doBulkLoad(new Path("hdfs://hadoopalone:9000/demo1"),admin,table,conn.getRegionLocator(TableName.valueOf("BulkLoadDemo")));        }    }}

实例数据

44979   100640791   134060896   1   5271    2014-12-09  天津市44980   100640791   96243605    1   13729   2014-12-02  新疆

在Hbase shell 中创建表

create 'BulkLoadDemo','info'

打包后执行
```hadoop jar BulkLoadDemo-1.0-SNAPSHOT.jar com.yangshou.BulkLoadDriver

注意：在执行hadoop jar之前应该先将Hbase中的相关包加载过来

export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_HOME/lib/*