在Spark上通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase

我们在《通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase[Hadoop篇]》文中介绍了一种快速将海量数据导入Hbase的一种方法，而本文将介绍如何在Spark上使用Scala编写快速导入数据到Hbase中的方法。这里将介绍两种方式：第一种使用Put普通的方法来倒数；第二种使用Bulk Load API。关于为啥需要使用Bulk Load本文就不介绍，更多的请参见《通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase[Hadoop篇]》。

如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop

文章目录

• 1 使用org.apache.hadoop.hbase.client.Put来写数据
• 2 批量导数据到Hbase
  • 2.1 批量将Hfiles导入Hbase
  • 2.2 直接Bulk Load数据到Hbase
• 3 其他

使用org.apache.hadoop.hbase.client.Put来写数据

使用 org.apache.hadoop.hbase.client.Put 将数据一条一条写入Hbase中，但是和Bulk加载相比效率低下，仅仅作为对比。

import org.apache.spark._

import org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HTableDescriptor}

import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;

import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;

  

val conf = HBaseConfiguration.create()

val tableName = "/iteblog"

conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, tableName)

  

val myTable = new HTable(conf, tableName);

var p = new Put();

p = new Put(new String("row999").getBytes());

p.add("cf".getBytes(), "column_name".getBytes(), new String("value999").getBytes());

myTable.put(p);

myTable.flushCommits();

批量导数据到Hbase

批量导数据到Hbase又可以分为两种：（1）、生成Hfiles，然后批量导数据；
（2）、直接将数据批量导入到Hbase中。

批量将Hfiles导入Hbase

现在我们来介绍如何批量将数据写入到Hbase中，主要分为两步：
（1）、先生成Hfiles；
（2）、使用 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles 将事先生成Hfiles导入到Hbase中。
实现的代码如下：

import org.apache.spark._

import org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HTableDescriptor}

import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;

import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;

import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat

import org.apache.hadoop.mapred.JobConf

import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat

import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles

  

val conf = HBaseConfiguration.create()

val tableName = "iteblog"

val table = new HTable(conf, tableName)

  

conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tableName)

val job = Job.getInstance(conf)

job.setMapOutputKeyClass (classOf[ImmutableBytesWritable])

job.setMapOutputValueClass (classOf[KeyValue])

HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad (job, table)

  

// Generate 10 sample data:

val num = sc.parallelize(1 to 10)

val rdd = num.map(x=>{

    val kv: KeyValue = new KeyValue(Bytes.toBytes(x), "cf".getBytes(), "c1".getBytes(), "value_xxx".getBytes() )

    (new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(x)), kv)

})

  

// Save Hfiles on HDFS

rdd.saveAsNewAPIHadoopFile("/tmp/iteblog", classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[KeyValue], classOf[HFileOutputFormat], conf)

  

//Bulk load Hfiles to Hbase

val bulkLoader = new LoadIncrementalHFiles(conf)

bulkLoader.doBulkLoad(new Path("/tmp/iteblog"), table)

运行完上面的代码之后，我们可以看到Hbase中的iteblog表已经生成了10条数据，如下：

hbase(main):020:0> scan 'iteblog'

ROW                                                 COLUMN+CELL

 \x00\x00\x00\x01                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075586, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x02                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075586, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x03                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075586, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x04                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075586, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x05                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075586, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x06                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075675, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x07                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075675, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x08                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075675, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x09                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075675, value=value_xxx

 \x00\x00\x00\x0A                                   column=cf:c1, timestamp=1425128075675, value=value_xxx

直接Bulk Load数据到Hbase

这种方法不需要事先在HDFS上生成Hfiles，而是直接将数据批量导入到Hbase中。与上面的例子相比只有微小的差别，具体如下：
将

rdd.saveAsNewAPIHadoopFile("/tmp/iteblog", classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[KeyValue], classOf[HFileOutputFormat], conf) 

修改成：

rdd.saveAsNewAPIHadoopFile("/tmp/iteblog", classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[KeyValue], classOf[HFileOutputFormat], job.getConfiguration())

完整的实现如下：

import org.apache.spark._

import org.apache.spark.rdd.NewHadoopRDD

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HTableDescriptor}

import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;

import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;

import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableOutputFormat

import org.apache.hadoop.mapred.JobConf

import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat

import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles

  

val conf = HBaseConfiguration.create()

val tableName = "iteblog"

val table = new HTable(conf, tableName)

  

conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, tableName)

val job = Job.getInstance(conf)

job.setMapOutputKeyClass (classOf[ImmutableBytesWritable])

job.setMapOutputValueClass (classOf[KeyValue])

HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad (job, table)

  

// Generate 10 sample data:

val num = sc.parallelize(1 to 10)

val rdd = num.map(x=>{

    val kv: KeyValue = new KeyValue(Bytes.toBytes(x), "cf".getBytes(), "c1".getBytes(), "value_xxx".getBytes() )

    (new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(x)), kv)

})

  

// Directly bulk load to Hbase/MapRDB tables.

rdd.saveAsNewAPIHadoopFile("/tmp/iteblog", classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[KeyValue], classOf[HFileOutputFormat], job.getConfiguration())

其他

在上面的例子中我们使用了 saveAsNewAPIHadoopFile API来将数据写到HBase中；事实上，我们还可以通过使用 saveAsNewAPIHadoopDataset API来实现同样的目标，我们仅仅需要将下面代码

rdd.saveAsNewAPIHadoopFile("/tmp/iteblog", classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[KeyValue], classOf[HFileOutputFormat], job.getConfiguration())

修改成

job.getConfiguration.set("mapred.output.dir", "/tmp/iteblog")

rdd.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration)

剩下的和和之前完全一致。

 

彭佳君已浏览......