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MapReduce生成HFile文件,再使用BulkLoad导入HBase中(完全分布式运行)

desehawk 2014-12-17 16:11:13 发表于 实操演练 [显示全部楼层] 回帖奖励 阅读模式 关闭右栏 7 40925
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问题导读

1.hbase的BulkLoad有哪些优点？
2.hbase的BulkLoad这种方式有哪些限制？







声明: 若要转载, 请标明出处.
前提: 在对于大量的数据导入到HBase中, 如果一条一条进行插入, 则太耗时了, 所以可以先采用MapReduce生成HFile文件, 然后使用BulkLoad导入HBase中.
引用:
一、这种方式有很多的优点：
1. 如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源， 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。
2. 它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源，增添负载。


二、这种方式也有很大的限制：
1. 仅适合初次数据导入，即表内数据为空，或者每次入库表内都无数据的情况。
2. HBase集群与Hadoop集群为同一集群，即HBase所基于的HDFS为生成HFile的MR的集群.

本文代码采用Eclipse编辑器(Linux环境下)

一. 网上的大部分代码都是或多或少有问题, 比如他们或者不是运行在集群上,或者运行时有问题, 后面会对产生哪些问题进行说明, 先不说这么多了,先上代码吧.
二. 源代码(注: 作者亲测运行在集群上成功,集群基于Ubuntu12.04, Hadoop-1.2.1与HBase-0.98,使用自带的ZooKeeper)

1.  MapReduce生产HFile文件
     首先, 需要导入的数据的表格(BigClientEnergyInfo表)有四个列族, 每个列族下面有一些列, 这些信息都使用常量配置类CONSTANT_HADOOP与CONSTANT_HBASE进行说明,如下:
  1. package cn.hey.loaddata2hbase;  

  2.   

  3. /** 

  4.  *  

  5.  * @author HeYong 

  6.  * @version 1 

  7.  * @time 2014-05-09 

  8.  * 

  9.  */  

  10. public class CONSTANT_HADOOP {  

  11.   

  12.     //大客户表BigClientEnergyInfo的HFile生成Job名字  

  13.     public static final String BigClientEnergyInfo_JobName = "BigClientEnergyInfo_HFileGenerator_Job";  

  14.     //大客户表BigClientEnergyInfo的输入原始文本信息的HDFS路径  

  15.     public static final String BigClientEnergyInfo_inDir = "hdfs://node1:49000/user/hadoop/input/BigClientEnergyInfo/";  

  16.     //大客户表BigClientEnergyInfo的HFile文件的输出HDFS路径  

  17.     public static final String BigClientEnergyInfo_HFile_outDir = "hdfs://node1:49000/user/hadoop/output/BigClientEnergyInfo/";  

  18.       

  19.     //说明: 因为在创建HBase表的时候,默认只有一个Region,只有等到这个Region的大小超过一定的阈值之后,才会进行split  

  20.     //所以为了利用完全分布式加快生成HFile和导入HBase中以及数据负载均衡,所以需要在创建表的时候预先进行分区,  

  21.     //而进行分区时要利用startKey与endKey进行rowKey区间划分(因为导入HBase中,需要rowKey整体有序),所以在导入之前,自己先写一个MapReduce的Job求最小与最大的rowKey  

  22.     //即startKey与endKey  

  23.     //获取最大rowKey与最小rowKey的Job名字  

  24.     public static final String GetMaxAndMinRowKey_JobName = "GetMaxAndMinRowKey_Job";  

  25.     //大客户表BigClientEnergyInfo的输入原始文本信息的HDFS路径  

  26.     public static final String GetMaxAndMinRowKey_inDir = "hdfs://node1:49000/user/hadoop/input/BigClientEnergyInfo/";  

  27.     //最大rowKey与最小rowKey的输出HDFS路径  

  28.     public static final String GetMaxAndMinRowKey_outDir = "hdfs://node1:49000/user/hadoop/output/GetMaxAndMinRowKey/";  

  29. }  
复制代码


  1. package cn.hey.loaddata2hbase;  

  2.   

  3. import java.util.LinkedList;  

  4. import java.util.List;  

  5.   

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

  7.   

  8. /** 

  9.  *  

  10.  * @author HeYong 

  11.  * @version 1 

  12.  * @time 2014-05-09 

  13.  * 

  14.  */  

  15.   

  16. public class CONSTANT_HBASE {  

  17.   

  18.     public static final long timeStamp = System.currentTimeMillis();  

  19.   

  20.     //表集合  

  21.     public static List<HTable> htables = new LinkedList<HTable>();  

  22.     public static final String[] TableNames = {"BigClientEnergyInfo"};  

  23.       

  24.     /** 

  25.      * 大客户表信息 

  26.      */  

  27.     //列族信息  

  28.     public static final String[] TB0_FamilyNames = {"DateTime","MeterEnergy","ObjInfo","ClientInfo"};  

  29.     //第1个列族中的列  

  30.     public static final String[] TB0_FN0ColNames ={"DATETIME"};   

  31.     //第2个列族中的列  

  32.     public static final String[] TB0_FN1ColNames ={"DT","OBJ_ID","E0","E1","E2","E3","E4","E5"};   

  33.     //第3个列族中的列  

  34.     public static final String[] TB0_FN2ColNames ={"STAT_TYPE","CITY_NO","OBJ_ID","OBJ_NAME","LAYER","LAYER_ID","OBJ_TYPE","TYPE_VALUE",  

  35.         "TYPE_VALUE_GROUP","SORT","SYS_ID","STATION_NO","FLAG"};   

  36.     //第4个列族中的列  

  37.     public static final String[] TB0_FN3ColNames ={"CITY_NO","CONSUMERID","CONSUMERNAME","CUSTOMERTYPE","USERSTATUS","USERADDR","ZONEID","INDUSTRYTYPE",  

  38.         "LINKMAN","LINKPHONE","USETYPE","LINEID"};   

  39.     //列族信息集合  

  40.     public static final String[][] TB0_FNColNames={TB0_FN0ColNames,TB0_FN1ColNames,TB0_FN2ColNames,TB0_FN3ColNames};  

  41.     //每个列族的列索引  

  42.     public static final int[] FNColIndex={1,2,10,23};  

  43.       

  44. }  
复制代码





      接着, 使用创建一个生成四个列族的HFile的MapRed Job,每个列族一个Job, 源代码如下(类BigClientEnergyInfoHFileGenerator):
其中有三点需要特别注意:

      (1)


  1. //特别注意: 一定要设置,不然会报cannot read partitioner file错误  

  2. conf.set("fs.default.name","node1:49000");  
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     (2)
  1. //特别注意: 一定要设置,不然不会运行在集群上  

  2. conf.set("mapred.job.tracker","node1:49001");  
复制代码







     (3)


  1. //特别注意: 对相关Class文件以及依赖的jar包(如HBase的jar,)进行打包,这是运行在集群上必须要做的一步,不然集群找不到相关的Mapper等类文件  

  2.      File jarpath;  

  3.  try {  

  4.      jarpath = JarTools.makeJar("bin");  

  5.      conf.set("mapred.jar", jarpath.toString());  

  6.  } catch (Exception e) {  

  7.      logger.error("进行jar打包出错!");  

  8.      e.printStackTrace();  

  9.      return;  

  10.  }  
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     特别注意:  因为我这里是对工程下的bin目录里面的内容进行打包,所以需要把依赖的jar包先放入bin文件夹中, 再Bulid Path->Add to Build Path, 不然会出现在运行时, 依赖的包中的类找不到, 如HBase包中的ImmutableBytesWritable类等.  当然你也可以放在别的目录下,然后进行打包, 反正需要将相关Class文件与依赖的jar包进行打包. 这里自己写了一个JarTools类进行对指定文件夹下面的内容进行打包


  1. package cn.hey.loaddata2hbase;  

  2.   

  3. import java.io.File;  

  4. import java.io.IOException;  

  5. import java.net.URI;  

  6. import java.util.ArrayList;  

  7. import java.util.Iterator;  

  8. import java.util.List;  

  9.   

  10. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  

  11. import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;  

  12. import org.apache.hadoop.fs.Path;  

  13. import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;  

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

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

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

  17. import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.KeyValueSortReducer;  

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

  19. import org.apache.hadoop.io.LongWritable;  

  20. import org.apache.hadoop.io.Text;  

  21. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  

  22. import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  

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

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

  25. import org.apache.log4j.LogManager;  

  26. import org.apache.log4j.Logger;  

  27.   

  28. import cn.hey.file.FileOperation;  

  29. import cn.hey.hbase.HbaseOperation;  

  30. import cn.hey.utils.JarTools;  

  31.   

  32. /** 

  33.  *  

  34.  * @author HeYong 

  35.  * @version 1 

  36.  * @time 2014-05-09 

  37.  * 

  38.  */  

  39.   

  40. public class BigClientEnergyInfoHFileGenerator {  

  41.   

  42.     public static Logger logger = LogManager.getLogger(BigClientEnergyInfoHFileGenerator.class);  

  43.     /** 

  44.      *  

  45.      * @param args 第一个元素表示第几个表,第二个元素表示该表的列族个数 

  46.      * @throws IOException 

  47.      * @throws InterruptedException 

  48.      * @throws ClassNotFoundException 

  49.      * @throws Exception 

  50.      */  

  51.     public static void main(String[] args) throws  IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException, Exception{  

  52.         if(args.length<2){  

  53.             logger.error("参数个数不对!");  

  54.             return;  

  55.         }  

  56.         int tableIndex = Integer.parseInt(args[0]);  

  57.         int familyNum = Integer.parseInt(args[1]);  

  58.         int index = 0;  

  59.         long beginTime=0,endTime=0;  

  60.         while(index<familyNum){  

  61.             beginTime = System.currentTimeMillis();  

  62.             GeneratorJob(tableIndex,index);  

  63.             endTime = System.currentTimeMillis();  

  64.             FileOperation.append2File(System.getProperty("user.dir")+File.separator+"file"+File.separator+"runTime1.txt",(((endTime-beginTime)/(1.0*60*1000)))+"\n");  

  65.             ++index;  

  66.         }  

  67.         FileOperation.append2File(System.getProperty("user.dir")+File.separator+"file"+File.separator+"runTime1.txt","-----------------------------");  

  68.     }  

  69.       

  70.     public static class HFileGenerateMapper extends  

  71.             Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, KeyValue> {  

  72.         private static int familyIndex = 0;  

  73.         private static Configuration conf = null;  

  74.         @Override  

  75.         protected void setup(Context context) throws IOException,  

  76.                 InterruptedException {  

  77.             conf = context.getConfiguration();  

  78.             familyIndex = conf.getInt("familyIndex",0);  

  79.         }  

  80.         @Override  

  81.         protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)  

  82.                 throws IOException, InterruptedException {  

  83.             ImmutableBytesWritable rowkey = new ImmutableBytesWritable(  

  84.                     value.toString().split(",")[0].getBytes());  

  85.             List<KeyValue> list = null;  

  86.             list = createKeyValue(value.toString());  

  87.             Iterator<KeyValue> it = list.iterator();  

  88.             while (it.hasNext()) {  

  89.                 KeyValue kv = new KeyValue();  

  90.                 kv = it.next();  

  91.                 if (kv != null) {  

  92.                     context.write(rowkey, kv);  

  93.                 }  

  94.             }  

  95.   

  96.         }  

  97.         private List<KeyValue> createKeyValue(String str) {  

  98.             List<KeyValue> list = new ArrayList<KeyValue>(CONSTANT_HBASE.TB0_FNColNames[familyIndex].length);  

  99.             String[] values = str.toString().split(",");  

  100.             String[] qualifiersName = CONSTANT_HBASE.TB0_FNColNames[familyIndex];  

  101.             for (int i = 0; i < qualifiersName.length; i++) {  

  102.                 String rowkey = values[0];  

  103.                 String family = CONSTANT_HBASE.TB0_FamilyNames[familyIndex];  

  104.                 String qualifier = qualifiersName[i];  

  105.                 String value_str = values[i+CONSTANT_HBASE.FNColIndex[familyIndex]];  

  106.   

  107.                 KeyValue kv = new KeyValue(Bytes.toBytes(rowkey),  

  108.                         Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier),  

  109.                         CONSTANT_HBASE.timeStamp, Bytes.toBytes(value_str));  

  110.                 list.add(kv);  

  111.             }  

  112.             return list;  

  113.         }  

  114.     }  

  115.   

  116.     //测试Mapper,用来进行测试的, 后面没有用到  

  117.     public static class HFileMapper extends Mapper<LongWritable, Text,ImmutableBytesWritable,KeyValue> {    

  118.      

  119.         protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {    

  120.             String[] values = value.toString().split(" ", -1);    

  121.               

  122.               

  123.             byte[] rkey = Bytes.toBytes(values[0]);     //rowkey  

  124.             byte[] family = Bytes.toBytes("info");      //列族  

  125.             byte[] column = Bytes.toBytes("name");      //列  

  126.             byte[] val = Bytes.toBytes(values[1]);      //值  

  127.             //Put tmpPut=new  Put(subject);  

  128.             ImmutableBytesWritable rowKey = new ImmutableBytesWritable(rkey);    

  129.              

  130.             KeyValue kvProtocol = new KeyValue(rkey , family, column, val);                                                                                    

  131.             context.write(rowKey,  kvProtocol );      

  132.         }    

  133.     

  134.     }    

  135.    /** 

  136.    *  

  137.    * @param tableIndex 表示第几个表(从0开始),具体参见CONSTANT_HBASE类 

  138.    * @param familyIndex 表示该表的第几个列族(从0开始),具体参见CONSTANT_HBASE类 

  139.    * @throws IOException 

  140.    */  

  141.     public static void GeneratorJob(int tableIndex,int familyIndex) throws IOException{    

  142.          Configuration conf = HbaseOperation.HBASE_CONFIG;   

  143.          //特别注意: 一定要设置,不然会爆cannot read partitioner file错误  

  144.          conf.set("fs.default.name","node1:49000");  

  145.          //特别注意: 一定要设置,不然不会运行在集群上  

  146.          conf.set("mapred.job.tracker","node1:49001");  

  147.          //特别注意: 对相关Class以及依赖的jar包(如HBase的jar)进行打包,这是运行在集群上必须要做的一步,不然集群找不到相关的Mapper等类文件  

  148.          File jarpath;  

  149.          try {  

  150.              jarpath = JarTools.makeJar("bin");  

  151.              conf.set("mapred.jar", jarpath.toString());  

  152.          } catch (Exception e) {  

  153.              logger.error("进行jar打包出错!");  

  154.              e.printStackTrace();  

  155.              return;  

  156.          }  

  157.            

  158.          //设置job  

  159.          Job job = new Job(conf, CONSTANT_HADOOP.BigClientEnergyInfo_JobName);    

  160.          job.setJarByClass(BigClientEnergyInfoHFileGenerator.class);    

  161.      

  162.          //设置Map任务输出Key-Value类型,一定要为该类型,Value可以改为HBase的Put类型  

  163.          job.setOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);    

  164.          job.setOutputValueClass(KeyValue.class);    

  165.      

  166.          //设置Mapper与Reducer类  

  167.          job.setMapperClass(HFileGenerateMapper.class);    

  168.          job.setReducerClass(KeyValueSortReducer.class);    

  169.          // 不需要设置,系统会根据相关信息调用 HFileOutputFormat  

  170.          // job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class);  

  171.          // 不需要设置, 系统会根据表的Region数创建多少Reducer  

  172.          // job.setNumReduceTasks(4);    

  173.          // job.setPartitionerClass(org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.SimpleTotalOrderPartitioner.class);    

  174.   

  175.           HTable table = new HTable(conf, CONSTANT_HBASE.TableNames[tableIndex]);    

  176.           HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, table);    

  177.      

  178.           //设置数据输入输出目录  

  179.           String str_inPath = CONSTANT_HADOOP.BigClientEnergyInfo_inDir;  

  180.           String str_outPath = CONSTANT_HADOOP.BigClientEnergyInfo_HFile_outDir+CONSTANT_HBASE.TB0_FamilyNames[familyIndex];  

  181.             

  182.           //创建HDFS对象  

  183.           FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(str_inPath),conf);  

  184.           // 如果输出路径存在就先删掉，因为不允许输出路径事先存在  

  185.           Path outPath = new Path(str_outPath);  

  186.           if (fs.exists(outPath))  

  187.               fs.delete(outPath, true);  

  188.           FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(str_inPath));    

  189.           FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(str_outPath));    

  190.          

  191.           try {  

  192.                 job.waitForCompletion(true);  

  193.           } catch (InterruptedException e) {  

  194.               logger.info(CONSTANT_HADOOP.BigClientEnergyInfo_JobName+" 任务运行出错!");  

  195.                 e.printStackTrace();  

  196.           } catch (ClassNotFoundException e) {  

  197.                 logger.info(CONSTANT_HADOOP.BigClientEnergyInfo_JobName+" 任务运行出错!");  

  198.                 e.printStackTrace();  

  199.           }  

  200.     }    

  201.   

  202. }  
复制代码







生成HFile程序说明：
①. 最终输出结果，无论是map还是reduce，输出部分key和value的类型必须是： < ImmutableBytesWritable, KeyValue>或者< ImmutableBytesWritable, Put>。
②. 最终输出部分，Value类型是KeyValue 或Put，对应的Sorter分别是KeyValueSortReducer或PutSortReducer。
③. MR例子中job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class); HFileOutputFormat只适合一次对单列族组织成HFile文件。好像最新的版本可以多个列族.
④. MR例子中HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, table);自动对job进行配置。TotalOrderPartitioner是需要先对key进行整体排序，然后划分到每个reduce中，保证每一个reducer中的的key最小最大值区间范围，是不会有交集的。因为入库到HBase的时候，作为一个整体的Region，key是绝对有序的。
⑤. MR例子中最后生成HFile存储在HDFS上，输出路径下的子目录是各个列族。如果对HFile进行入库HBase，相当于move HFile到HBase的Region中，HFile子目录的列族内容没有了。
       然后, 使用BulkLoad工具将HFile文件导入HBase中,  源代码如下(类BigClientEnergyInfoHFileLoader):

  1. package cn.hey.loaddata2hbase;  

  2.   

  3. import java.io.File;  

  4.   

  5. import org.apache.hadoop.fs.Path;  

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

  7. import org.apache.log4j.LogManager;  

  8. import org.apache.log4j.Logger;  

  9.   

  10. import cn.hey.file.FileOperation;  

  11. import cn.hey.hbase.HbaseOperation;  

  12.   

  13. /** 

  14.  *  

  15.  * @author HeYong 

  16.  * @version 1 

  17.  * @time 2014-05-09 

  18.  * 

  19.  */  

  20.   

  21. public class BigClientEnergyInfoHFileLoader {  

  22.   

  23.     public static Logger logger = LogManager.getLogger(HFileLoader.class);  

  24.     public static void main(String[] args) throws Exception {  

  25.        

  26.           

  27.         if(args.length<2){  

  28.             logger.error("参数个数不对!");  

  29.             return;  

  30.         }  

  31.         LoadIncrementalHFiles loader = new LoadIncrementalHFiles(  

  32.                 HbaseOperation.HBASE_CONFIG);  

  33.         

  34.         int tableIndex = Integer.parseInt(args[0]);  

  35.         int familyNum = Integer.parseInt(args[1]);  

  36.         int i = 0;  

  37.         long beginTime=0,endTime=0;  

  38.         while(i<familyNum){  

  39.             beginTime = System.currentTimeMillis();  

  40.             String str_outPath = CONSTANT_HADOOP.str_outPath+CONSTANT_HBASE.TB0_FamilyNames[i];  

  41.             loader.doBulkLoad(new Path(str_outPath),CONSTANT_HBASE.htables.get(tableIndex));  

  42.             endTime = System.currentTimeMillis();  

  43.                 //将用时相关写入文件  

  44.                 FileOperation.append2File(System.getProperty("user.dir")+File.separator+"file"+File.separator+"runTime2.txt",(((endTime-beginTime)/(1.0*60*1000)))+"\n");  

  45.             ++i;  

  46.         }  

  47.         FileOperation.append2File(System.getProperty("user.dir")+File.separator+"file"+File.separator+"runTime2.txt","------------------------");  

  48.     }  

  49.       

  50.   

  51. }  
复制代码



       最后,使用一个Driver类, 先创建HTable,然后调用上面的两个类,源代码如下(类BigClientEnergyInfoLoadDriver):
       说明: 因为在创建HBase表的时候,默认只有一个Region,只有等到这个Region的大小超过一定的阈值之后,才会进行split, 所以为了利用完全分布式加快生成HFile和导入HBase中以及数据负载均衡,所以需要在创建表的时候预先创建分区,可以查阅相关资料(关于HBase调优的资料), 而进行分区时要利用startKey与endKey进行rowKey区间划分(因为导入HBase中,需要rowKey整体有序),所以在导入之前,自己先写一个MapReduce的Job求最小与最大的rowKey, 即startKey与endKey.

  1. package cn.hey.loaddata2hbase;  

  2.   

  3. import java.io.IOException;  

  4. import java.util.ArrayList;  

  5. import java.util.List;  

  6.   

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

  8. import org.apache.log4j.LogManager;  

  9. import org.apache.log4j.Logger;  

  10.   

  11. import cn.hey.hbase.HbaseOperation;  

  12. import cn.hey.hdfs.HDFSOperation;  

  13.   

  14. /** 

  15.  *  

  16.  * @author HeYong 

  17.  * @version 1 

  18.  * @time 2014-05-09 

  19.  * 

  20.  */  

  21.   

  22. public class BigClientEnergyInfoLoadDriver {  

  23.   

  24.     protected static Logger logger = LogManager.getLogger(BigClientEnergyInfoLoadDriver.class);  

  25.     /** 

  26.      * @param args 

  27.      * @throws ClassNotFoundException  

  28.      * @throws InterruptedException  

  29.      * @throws IOException  

  30.      */  

  31.     public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {  

  32.         //首先删除在CONSTANT_HBASE类中的第0个表,即BigClientEnergyInfo表  

  33.         dropHTable(0);  

  34.         /** 

  35.          * 说明: 因为在创建HBase表的时候,默认只有一个Region,只有等到这个Region的大小超过一定的阈值之后,才会进行split, 

  36.          * 所以为了利用完全分布式加快生成HFile和导入HBase中以及数据负载均衡,所以需要在创建表的时候预先创建分区,可以查阅相关资料(关于HBase调优的资料), 

  37.          * 而进行分区时要利用startKey与endKey进行rowKey区间划分(因为导入HBase中,需要rowKey整体有序),所以在导入之前,自己先写一个MapReduce的Job求最小与最大的rowKey, 

  38.          * 即startKey与endKey. 

  39.          *  

  40.          */  

  41.         //调用GetMaxAndMinRowKeyDriver.获取startKey与endKey  

  42.         GetMaxAndMinRowKeyDriver.main(null);  

  43.         //读取startKey与endKey,readHDFSFile方法即读取指定HDFS文件中的内容,每一行作为一个字符串  

  44.         List<String> strList = HDFSOperation.readHDFSFile(CONSTANT_HADOOP.GetMaxAndMinRowKey_outDir+"part-r-00000");  

  45.         if(strList==null||strList.size()<2){  

  46.             logger.info("startKey与endKey读取失败!");  

  47.             return;  

  48.         }  

  49.         String startKey = strList.get(0);  

  50.         String endKey = strList.get(1);  

  51.         if(startKey==null||"".equals(startKey)||endKey==null||"".equals(endKey)){  

  52.             logger.info("startKey或endKey为空!");  

  53.             return;  

  54.         }  

  55.         args = new String[2];  

  56.         //第0个表,表的索引,即表BigClientEnergyInfo  

  57.         args[0]="0";  

  58.         //该表所拥有的列族的数目  

  59.         args[1]= ""+CONSTANT_HBASE.TB0_FamilyNames.length;  

  60.         //创建第0个表,即大客户表  

  61.         boolean flag = false;  

  62.         try {  

  63.             //创建表时预先创建的Region个数  

  64.             int numPreRegions = 7;  

  65.             flag = createHTable(0,startKey,endKey,numPreRegions);  

  66.         } catch (IOException e1) {  

  67.             e1.printStackTrace();  

  68.         }  

  69.         if(flag){  

  70.             //产生该表的HFile文件  

  71.             try {  

  72.                 BigClientEnergyInfoHFileGenerator.main(args);  

  73.             } catch (IOException e) {  

  74.                 e.printStackTrace();  

  75.             } catch (InterruptedException e) {  

  76.                 e.printStackTrace();  

  77.             } catch (ClassNotFoundException e) {  

  78.                 e.printStackTrace();  

  79.             } catch (Exception e) {  

  80.                 e.printStackTrace();  

  81.             }  

  82.               

  83.             //将HFile导入HBase中  

  84.             try {  

  85.                 HFileLoader.main(args);  

  86.             } catch (Exception e) {  

  87.                 e.printStackTrace();  

  88.             }  

  89.         }  

  90.     }  

  91.     /** 

  92.      *  

  93.      * @param index 第几个表 

  94.      * @param startKey 创建预先分区的startKey 

  95.      * @param endKey 创建预先分区的endKey 

  96.      * @param numRegions 创建预先分区个数 

  97.      * @return 是否创建成功 

  98.      * @throws IOException 

  99.      */  

  100.     public static boolean createHTable(int index,String startKey,String endKey,int numRegions) throws IOException{  

  101.         if(index<0||index>=CONSTANT_HBASE.TableNames.length){  

  102.             logger.error("表下标越界!");  

  103.             return false;  

  104.         }  

  105.         if(startKey==null||"".equals(startKey)){  

  106.             logger.error("startKey不能为空!");  

  107.             return false;  

  108.         }  

  109.         if(endKey==null||"".equals(endKey)){  

  110.             logger.error("endKey不能为空!");  

  111.             return false;  

  112.         }  

  113.         if(numRegions<0){  

  114.             logger.error("分区个数<0!");  

  115.             return false;  

  116.         }  

  117.         List<String> list = new ArrayList<String>();  

  118.         String tableName = CONSTANT_HBASE.TableNames[index];  

  119.         for(String familyName:CONSTANT_HBASE.TB0_FamilyNames){  

  120.             list.add(familyName);  

  121.         }  

  122.         if(HbaseOperation.createTable(tableName, list,startKey,endKey,numRegions)){  

  123.             logger.info("创建HTable :"+tableName+"成功");  

  124.         }  

  125.         HTable table = new HTable(HbaseOperation.HBASE_CONFIG,tableName);  

  126.         CONSTANT_HBASE.htables.add(table);  

  127.         return true;  

  128.     }  

  129.     public static void dropHTable(int index){  

  130.         String tableName = CONSTANT_HBASE.TableNames[index];  

  131.         HbaseOperation.dropTable(tableName);  

  132.     }  

  133.       

  134. }  
复制代码


  1. 注: HbaseOperation.createTable方法, 即创建表, HbaseOperation.dropTable方法,即删除表, 源代码如下:  

  2. /** 

  3.      * 创建表 

  4.      *  

  5.      * @param tableName 

  6.      * @param family 列族集名称 

  7.      * @param String startKey,String endKey,int numRegions 预先分区相关信息 

  8.      */  

  9.     public static boolean createTable(String tableName,List<String> family,String startKey,String endKey,int numRegions) {  

  10.         try {  

  11.             hBaseAdmin = new HBaseAdmin(HBASE_CONFIG);  

  12.             //如果表已存在,则返回  

  13.             if (hBaseAdmin.tableExists(tableName)) {  

  14.   

  15.                 //hBaseAdmin.disableTable(tableName);  

  16.                 //hBaseAdmin.deleteTable(tableName);  

  17.                 logger.info("表: "+tableName+"已经存在!");  

  18.                 return false;  

  19.             }  

  20.             HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName);  

  21.             for(String name:family){  

  22.                 tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(name));  

  23.             }  

  24.             hBaseAdmin.createTable(tableDescriptor,Bytes.toBytes(startKey),Bytes.toBytes(endKey),numRegions);  

  25.         } catch (MasterNotRunningException e) {  

  26.             e.printStackTrace();  

  27.         } catch (ZooKeeperConnectionException e) {  

  28.             e.printStackTrace();  

  29.         } catch (IOException e) {  

  30.             e.printStackTrace();  

  31.         }  

  32.         return true;  

  33.     }  

  34. /** 

  35.      * 删除一张表 

  36.      *  

  37.      * @param tableName 表名 

  38.      */  

  39.     public static void dropTable(String tableName) {  

  40.         if(tableName==null||"".equals(tableName)){  

  41.             logger.error("表名不能为空!");  

  42.             return;  

  43.         }  

  44.         try {  

  45.             hBaseAdmin = new HBaseAdmin(HBASE_CONFIG);  

  46.             hBaseAdmin.disableTable(tableName);  

  47.             hBaseAdmin.deleteTable(tableName);  

  48.         } catch (MasterNotRunningException e) {  

  49.             e.printStackTrace();  

  50.         } catch (ZooKeeperConnectionException e) {  

  51.             e.printStackTrace();  

  52.         } catch (IOException e) {  

  53.             e.printStackTrace();  

  54.         }  

  55.   

  56.     }

  57. 特别注意: 对HBase进行操作时, 在获取HBase conf时, 即public static Configuration HBASE_CONFIG = HBaseConfiguration.create();的时候, 一定要进行如下设置:  

  58. static {              

  59.                  //设置HMaster  

  60.                   HBASE_CONFIG.set("hbase.zookeeper.master","node1:60000");  

  61.          //设置Zookeeper集群  

  62.           HBASE_CONFIG.set("hbase.zookeeper.quorum", "node2,node3,node4,node5,node6,node7,node8");    

  63.      }不然会出现RegionServer的Zookeeper连接不上HMaster, 千万要注意.
复制代码

到这里就基本大功告成了. 可以通过node1:50030查看job的运行情况, 通过node1:60010查看HBase的相关情况




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271592448 发表于 2014-12-18 09:37:17
1、”仅适合初次数据导入，即表内数据为空，或者每次入库表内都无数据的情况“这个地方理解的不对。在表中已经有数据的情况，对rowkey进行排序后，是可以继续导入的。
2、建表的时候，可以做预分区。hbase表按照字典序的，可以对rowkey的某一个值进行取模，做均匀分布，类似phoenix里面的加盐。
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redhat1986 发表于 2014-12-22 16:20:21
"而且不占用region资源"  hbase的数据不是都存储在region里面的吗？这样存储会不会出现数据倾斜？
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ainubis 发表于 2015-3-28 18:52:38
谢谢楼主分享。
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雷夫23 发表于 2016-7-4 18:59:15
谢谢楼主的分享
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ohano_javaee 发表于 2018-3-23 10:40:19
我有个问题，我并不知道hbase表在hdfs中的存放位置，怎么破？
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yoyolachel 发表于 2018-7-18 16:30:14
这个厉害，绝对干货！
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