在第一次建立Hbase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到Hbase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。本文将针对这个问题介绍如何通过Hbase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到Hbase中。
总的来说，使用 Bulk Load 方式由于利用了 HBase 的数据信息是按照特定格式存储在 HDFS 里的这一特性，直接在 HDFS 中生成持久化的 HFile 数据格式文件，然后完成巨量数据快速入库的操作，配合 MapReduce 完成这样的操作，不占用 Region 资源，不会产生巨量的写入 I/O，所以需要较少的 CPU 和网络资源。Bulk Load 的实现原理是通过一个 MapReduce Job 来实现的，通过 Job 直接生成一个 HBase 的内部 HFile 格式文件，用来形成一个特殊的 HBase 数据表，然后直接将数据文件加载到运行的集群中。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。
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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。抽取数据到HDFS和Hbase并没有关系，所以大家可以选用自己擅长的方式进行，本文就不介绍了。
2、利用MapReduce作业处理实现准备的数据 。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。
整个过程图如下：
上面我们已经介绍了Hbase的BulkLoad方法的原理，我们需要写个Mapper和驱动程序，实现如下：
public class IteblogBulkLoadMapper extends Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put>{ protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); String[] items = line.split("\t"); ImmutableBytesWritable rowKey = new ImmutableBytesWritable(items[0].getBytes()); Put put = new Put(Bytes.toBytes(items[0])); //ROWKEY put.addColumn("f1".getBytes(), "url".getBytes(), items[1].getBytes()); put.addColumn("f1".getBytes(), "name".getBytes(), items[2].getBytes()); context.write(rowkey, put); }} |
public class IteblogBulkLoadDriver { public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Job job=Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(IteblogBulkLoadDriver.class); job.setMapperClass(IteblogBulkLoadMapper.class); job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class); job.setMapOutputValueClass(Put.class); job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class); HTable table = new HTable(conf,"blog_info"); HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,table.getRegionLocator()); FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(SRC_PATH)); FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(DESC_PATH)); System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1); }} |
public class LoadIncrementalHFileToHBase { public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration); LoadIncrementalHFiles loder = new LoadIncrementalHFiles(configuration); }} |
由于Hbase的BulkLoad方式是绕过了Write to WAL，Write to MemStore及Flush to disk的过程，所以并不能通过WAL来进行一些复制数据的操作。后面我将会再介绍如何通过Spark来使用Hbase的BulkLoad方式来初始化数据。
1、首次将原始数据集载入 HBase- 您的初始数据集可能很大，绕过 HBase 写入路径可以显著加速此进程。
2、递增负载 - 要定期加载新数据，请使用 BulkLoad 并按照自己的理想时间间隔分批次导入数据。这可以缓解延迟问题，并且有助于您实现服务级别协议 (SLA)。但是，压缩触发器就是 RegionServer 上的 HFile 数目。因此，频繁导入大量 HFile 可能会导致更频繁地发生大型压缩，从而对性能产生负面影响。您可以通过以下方法缓解此问题：调整压缩设置，确保不触发压缩即可存在的最大 HFile 文件数很高，并依赖于其他因素，如 Memstore 的大小 触发压缩。
3、数据需要源于其他位置 - 如果当前系统捕获了您想在 HBase 中包含的数据，且因业务原因需要保持活动状态，您可从系统中将数据定期批量加载到 HBase 中，以便可以在不影响系统的前提下对其执行操作。
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