HBase实践|通过BulkLoad快速将海量数据导入到HBase

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HBase实践|通过BulkLoad快速将海量数据导入到HBase

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。

实现原理

Bulkload过程主要包括三部分:



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。



利用MapReduce作业处理事先准备的数据 。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。



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:

使用MapReduce生成HFile文件

publicclassIteblogBulkLoadMapperextendsMapper<LongWritable,Text,ImmutableBytesWritable,Put>{

protectedvoid map(LongWritable key,Text value,Context context)throwsIOException,InterruptedException{

String line = value.toString();

String[] items = line.split("\t");

ImmutableBytesWritable rowKey =newImmutableBytesWritable(items[0].getBytes());

Put put =newPut(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);

}

}

驱动程序

publicclassIteblogBulkLoadDriver{

publicstaticvoid main(String[] args)throwsIOException,ClassNotFoundException,InterruptedException{

finalString SRC_PATH="hdfs://iteblog:9000/user/iteblog/input";

finalString DESC_PATH="hdfs://iteblog:9000/user/iteblog/output";

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 =newHTable(conf,"blog_info");

HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,table.getRegionLocator());

FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(SRC_PATH));

FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(DESC_PATH));

System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);

}

}

通过BlukLoad方式加载HFile文件

publicclassLoadIncrementalHFileToHBase{

publicstaticvoid main(String[] args)throwsException{

Configuration configuration =HBaseConfiguration.create();

HBaseConfiguration.addHbaseResources(configuration);

LoadIncrementalHFiles loder =newLoadIncrementalHFiles(configuration);

HTable hTable =newHTable(configuration,"blog_info");

loder.doBulkLoad(newPath("hdfs://iteblog:9000/user/iteblog/output"), hTable);

}

}

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。

BulkLoad的使用案例



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。



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。



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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