通过BlukLoad的方式快速导入海量数据

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了通过BlukLoad的方式快速导入海量数据相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

摘要

加载数据到HBase的方式有多种,通过HBase API导入或命令行导入或使用第三方(如sqoop)来导入或使用MR来批量导入(耗费磁盘I/O,容易在导入的过程使节点宕机),但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资料导致效率低下,今天要讲的就是利用HBase在HDFS存储原理及MapReduce的特性来快速导入海量的数据
 
HBase数据在HDFS下是如何存储的?
HBase中每张Table在根目录(/HBase)下用一个文件夹存储,Table名为文件夹名,在Table文件夹下每个Region同样用一个文件夹存储,每个Region文件夹下的每个列族也用文件夹存储,而每个列族下存储的就是一些HFile文件,HFile就是HBase数据在HFDS下存储格式,其整体目录结构如下:
/hbase/<tablename>/<encoded-regionname>/<column-family>/<filename>
 
HBase数据写路径
                                                                              (图来自Cloudera)
在put数据时会先将数据的更新操作信息和数据信息写入WAL,在写入到WAL后,数据就会被放到MemStore中,当MemStore满后数据就会被flush到磁盘(即形成HFile文件),在这过程涉及到的flush,split,compaction等操作都容易造成节点不稳定,数据导入慢,耗费资源等问题,在海量数据的导入过程极大的消耗了系统性能,避免这些问题最好的方法就是使用BlukLoad的方式来加载数据到HBase中。
 
原理
利用HBase数据按照HFile格式存储在HDFS的原理,使用Mapreduce直接生成HFile格式文件后,RegionServers再将HFile文件移动到相应的Region目录下
其流程如下图:
                                                                      (图来自Cloudera)
导入过程
1.使用MapReduce生成HFile文件
GenerateHFile类
public class GenerateHFile 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");

            String ROWKEY = items[1] + items[2] + items[3];
            ImmutableBytesWritable rowkey = new ImmutableBytesWritable(ROWKEY.getBytes());
            Put put = new Put(ROWKEY.getBytes());   //ROWKEY
            put.addColumn("INFO".getBytes(), "URL".getBytes(), items[0].getBytes());
            put.addColumn("INFO".getBytes(), "SP".getBytes(), items[1].getBytes());  //出发点
            put.addColumn("INFO".getBytes(), "EP".getBytes(), items[2].getBytes());  //目的地
            put.addColumn("INFO".getBytes(), "ST".getBytes(), items[3].getBytes());   //出发时间
            put.addColumn("INFO".getBytes(), "PRICE".getBytes(), Bytes.toBytes(Integer.valueOf(items[4])));  //价格
            put.addColumn("INFO".getBytes(), "TRAFFIC".getBytes(), items[5].getBytes());//交通方式
            put.addColumn("INFO".getBytes(), "HOTEL".getBytes(), items[6].getBytes()); //酒店
          
            context.write(rowkey, put); 
        }
}

 

GenerateHFileMain类
public class GenerateHFileMain {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        final String INPUT_PATH= "hdfs://master:9000/INFO/Input";
        final String OUTPUT_PATH= "hdfs://master:9000/HFILE/Output";
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("TRAVEL"));
        Job job=Job.getInstance(conf);
        job.getConfiguration().set("mapred.jar", "/home/hadoop/TravelProject/out/artifacts/Travel/Travel.jar");  //预先将程序打包再将jar分发到集群上
        job.setJarByClass(GenerateHFileMain.class);
        job.setMapperClass(GenerateHFile.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Put.class);
        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("TRAVEL")))
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(INPUT_PATH));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(OUTPUT_PATH));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
    }
 
注意
1.Mapper的输出Key类型必须是包含Rowkey的ImmutableBytesWritable格式,Value类型必须为KeyValue或Put类型,当导入的数据有多列时使用Put,只有一个列时使用KeyValue
 
2.job.setMapOutPutValueClass的值决定了job.setReduceClass的值,这里Reduce主要起到了对数据进行排序的作用,当job.setMapOutPutValueClass的值Put.class和KeyValue.class分别对应job.setReduceClass的PutSortReducer和KeyValueSortReducer
 
3.在创建表时对表进行预分区再结合MapReduce的并行计算机制能加快HFile文件的生成,如果对表进行了预分区(Region)就设置Reduce数等于分区数(Region)
 
4.在多列族的情况下需要进行多次的context.write
 
 
2.通过BlukLoad方式加载HFile文件
public class LoadIncrementalHFileToHBase {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Admin admin = connection.getAdmin();
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("TRAVEL"));
        LoadIncrementalHFiles load = new LoadIncrementalHFiles(conf);
        load.doBulkLoad(new Path("hdfs://master:9000/HFILE/OutPut"), admin,table,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("TRAVEL")));
    }
}
 
由于BulkLoad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
 
优点:
 
1.导入过程不占用Region资源
 
2.能快速导入海量的数据
 
3.节省内存
 
 
参考文章:
 

以上是关于通过BlukLoad的方式快速导入海量数据的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何使用Derwent Data Analyzer快速导入大量数据

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spark将数据加载到hbase--bulkload方式

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