本帖最后由 remarkzhao 于 2018-2-27 10:55 编辑
val conf = HBaseConfiguration.create();val tableName = "data1"
val table = new HTable(conf,tableName)
conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE,tableName)
lazy val job = Job.getInstance(conf)
job.setMapOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
job.setMapOutputValueClass(classOf[KeyValue])
HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job,table)
val rdd = sc.textFile("/data/produce/2015/2015-03-01.log").map(_.split("@")).map{x => (DigestUtils.md5Hex(x(0)+x(1)).substring(0,3)+x(0)+x(1),x(2))}.sortBy(x =>x._1).map{x=>{val kv:KeyValue = new KeyValue(Bytes.toBytes(x._1),Bytes.toBytes("v"),Bytes.toBytes("value"),Bytes.toBytes(x._2+""));(new ImmutableBytesWritable(kv.getKey),kv)}}
rdd.saveAsNewAPIHadoopFile("/tmp/data1",classOf[ImmutableBytesWritable],classOf[KeyValue],classOf[HFileOutputFormat],job.getConfiguration())
val bulkLoader = new LoadIncrementalHFiles(conf)
bulkLoader.doBulkLoad(new Path("/tmp/data1"),table)
这段代码是网上最常见的,通常只有一个rowkey,一个列族,一个列,一个列值,然后构建一个键值对生成RDD,那么问题来了,如果我的数据要求是一个rowkey,一个列族,多个列族,多个列,多个列值如何构建?
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