通过BulkLoad快速将海量数据导入到Hbase（TDH，kerberos认证）

一、概念

使用BlukLoad方式利用Hbase的数据信息是 按照特点格式存储在HDFS里的特性，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。

二、优点

1、不占用Region资源

2、不会产生巨量的写入I/O、

3、只需要较少的CPU和网络资源

三、实现原理

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

 

四、BulkLoad过程主要包括三部分：

1、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。

2、利用MapReduce作业处理事先准备的数据，并且大多数情况下需要我们自己编写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。

3、告诉RegionServers数据的位置并导入数据，通常使用LoadIncrementalHFiles(更为人所知是completebulkload工具)，将文件在HDFS上的位置传递给它，它会利用RegionServer将数据导入到相应的区域

 

五、实践操作（kerberos认证）

1、创建表

create 'hfiletable','fm1','fm2'

2、数据准备

**

* @Author: xiaolaotou

* @Date: 2018/11/29

*/

public class CreateData {

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

    StringBuffer str = new StringBuffer();

    String rowkey="key";

    String family1="fm1:name";

    String family2="fm2:age";

    String value="za";

    Integer age=12;

    for(int i=1;i<5000;i++) {

        str=str.append(rowkey + i + " " + family1 + " " + value+i + " " + rowkey+i + " " + family2 + " " +i+" ");

    System.out.println(str);

}

    //写入本地文件

    String fileTxt="/mnt/sata1/yang/BulkLoadHbase/data.txt";

    File file=new File(fileTxt);

    if(!file.getParentFile().exists()){

        file.getParentFile().mkdirs();

    }

    if(!file.exists()){

        file.createNewFile();

        FileWriter fw=new FileWriter(file,false);

        BufferedWriter bw=new BufferedWriter(fw);

        System.out.println("写入完成");

        bw.write(String.valueOf(str));

        bw.flush();

        bw.close();

        fw.close();

    }

    PutDataToHdfs();

}

//将数据文件上传到hdfs

public static void PutDataToHdfs() throws IOException, InterruptedException {

    Configuration conf = new Configuration();

    FileSystem fs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(URI.create("hdfs://172.20.237.104:9000"),conf,"root");

    //上传文件到hdfs

    fs.copyFromLocalFile(new Path("/mnt/sata1/yang/BulkLoadHbase/data.txt"),new Path("/yang"));

    }

}

注意：在hdfs开启kerberos认证这个将数据上传到hdfs不能用，采用生成数据手动上传

3、使用Mapreduce将数据通过Bulkload入到hbase表中

/**

* @Author: xiaolaotou

* @Date: 2018/11/27

* 使用MapReduce生成HFile文件

*/

public class BulkLoadMapper extends Mapper<LongWritable,Text,ImmutableBytesWritable,Put> {

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

        String[] valueStrSplit = value.toString().split(" ");//划分一行数据

        String hkey = valueStrSplit[0];//rowkey

        String family = valueStrSplit[1].split(":")[0];//列族

        String column = valueStrSplit[1].split(":")[1];//字段

        String hvalue = valueStrSplit[2];//值

        final byte[] rowKey = Bytes.toBytes(hkey);

        final ImmutableBytesWritable HKey = new ImmutableBytesWritable(rowKey);

        Put HPut = new Put(rowKey);

        byte[] cell = Bytes.toBytes(hvalue);

        HPut.add(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column), cell);

        context.write(HKey, HPut);

    }

 

/**

* @Author: xiaolaotou

* @Date: 2018/11/27

*/

public class BulkLoadJob {

            static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BulkLoadJob.class);

            private static Configuration conf = null;

 

static {

       Configuration HBASE_CONFIG = new Configuration();

        HBASE_CONFIG.set("hbase.zookeeper.quorum", "172.20.237.104,172.20.237.105,172.20.237.106");

        HBASE_CONFIG.set("hbase.master.kerberos.principal", "hbase/_HOST@TDH");

        HBASE_CONFIG.set("hbase.regionserver.kerberos.principal", "hbase/_HOST@TDH");

        HBASE_CONFIG.set("hbase.security.authentication", "kerberos");

        HBASE_CONFIG.set("zookeeper.znode.parent", "/hyperbase1");

        HBASE_CONFIG.set("hadoop.security.authentication", "kerberos");

        conf = HBaseConfiguration.create(HBASE_CONFIG);

}

 

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

        UserGroupInformation.setConfiguration(conf);

        UserGroupInformation.loginUserFromKeytab("hbase/gz237-104", "/etc/hyperbase1/conf/hyperbase.keytab");

        String inputPath = "/yang/data.txt";

        String outputPath = "/yang/BulkLoad";

        Job job = Job.getInstance(conf, "BulkLoadToHbase");

        job.setJarByClass(BulkLoadJob.class);

        job.setMapperClass(BulkLoadMapper.class);

        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);

        job.setMapOutputValueClass(Put.class);

        //拒绝推测式task的运行

        job.setSpeculativeExecution(false);

        job.setReduceSpeculativeExecution(false);

        //in/out format

        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);

        //指定来源

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));

        //指定输出地

        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));

 

        HTable table = new HTable(conf, "hfiletable");

        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job, table);

 

        boolean b = job.waitForCompletion(true);

if (b) {

        FsShell shell = new FsShell(conf);

try {

        shell.run(new String[]{"-chmod", "-R", "777", outputPath});

} catch (Exception e) {

        logger.error("不能改变文件权限 ", e);

        throw new IOException(e);

}

        //加载到hbase表

        LoadIncrementalHFiles loader = new LoadIncrementalHFiles(conf);

        loader.doBulkLoad(new Path(outputPath), table);

        System.out.println("执行成功");

} else {

        System.out.println("执行失败");

        logger.error("加载失败！");

        System.exit(1);

    }

    }

}

 

 

过程中遇到的报错：

解决：protobuf-java-2.5.0.jar因为包冲突，由于我创建project时，结构为父模块和子模块，可能在导包的时候，被其他子模块的包给冲突了。因此，我新建了一个project重新打包到linux运行成功。