概述
将数据移到Hbase的方法有以下几种:
使用Hbase的Put API
使用HBase的批量加载工具
使用自定义的MapReduce方法
使用HBase的Put API是最直接的方法.这种方法的使用并不难学,但大多数情况下,它并非总是最有效的方法.特别是在有一大批数据需要移入Hbase并且对移入都是问题又有限定的情况下,这种方法的效率并不高.我们需要处理的数据通常都有很大的数据量,这可能也是我们使用Hbase而不是其他数据库的原因.你必须在HBase的项目的开始阶段就仔细考虑如何将所有数据转入Hbase,否则你将会遇到一些严重的性能问题.
Hbase提供了批量加载的功能来支持高效地将大量数据加载到HBase中.批量加载功能使用了一个MapReduce任务将数据加载到一个特定的Hbase表中.它会生成一些HBase内部的HFile数据格式的文件,然后再将这些数据文件直接加载到正在运行的集群中.使用批量加载功能最简单的方法是使用importtsv工具.Importtsv是一个可将数据从TSV文件加载到HBase中的内置工具.它会运行一些MapReduce任务来读取TSV文件中的数据,然后将其输出直接写入HBASE表或HBASE内部数据格式的文件中.
虽然importtsv工具在将文本数据导入HBASE的时候非常有用,但是在有些情况下,比如导入一些其他格式的数据时,你可能必须以编程的方式来生成数据.MapReduce是处理海量数据最有效方法.它可能也是将海量数据加载到Hbase中唯一可行的方法.当然我们也可以使用Mapreduce将数据导入到HBASE中.然而当数据量非常大的时候,MapReduce任务的负载也可能非常重,如果不正确对待,重负载mapreduce任务运行进的吞吐量也可能很差的.
数据迁移是HBASE上一项写密集的任务,除非我们能先生成好一些内部数据文件然后再把它们直接加载到HBASE中去.尽管HBASE的写操作总是非常快,但是如果不正确配置,在迁移的过程中也会经常出现写操作堵塞的情况.写密集任务的另一个问题是:所有写操作可能针对的都是同一台区域服务器,尤其是在将大量数据加载到一个新的HBASE安装的时候,这种情况更容易发生.因为所有负载都集中在一台服务器上,不能均衡分配给集群中的各个服务器,所以写入速度也会明显减慢.
方案的选择
HBase本身提供了很多种数据导入的方式，通常有两种常用方式：
1、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase
2、另一种方式就是使用HBase原生Client API
这两种方式由于需要频繁的与数据所存储的RegionServer通信，一次性入库大量数据时，特别占用资源，所以都不是最有效的。了解过HBase底层原理的应该都知道，HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的，一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法直接生成HFile，即HBase提供的HFileOutputFormat类。
(1)MapReduce的方式来实现数据导入
我们采用hbase自带的importtsv工具来导入数据，首先要把数据文件上传到hdfs上，然后导入hbase表,该方法只能导入tsv格式的数据，需要先将txt格式转换为tsv格式.
1.下载数据
本文中使用 “美国国家海洋和大气管理局 气候平均值”的公共数据集合。访问http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/normals/1981-2010/下载。 在目录 products | hourly 下的小时温度数据。下载hly-temp-10pctl.txt文件。此数据下载巨慢,可以从内网获取,我已放到FTP服务器Hadoop目录中的TestData目录中.
2.转换数据
用python脚本将txt文件转换为tsv格式文件,生成之后上传到虚拟机linux下的/home/hadoop/data下,python脚本下载链接
python to_tsv_hly.py -f hly-temp-10pctl.txt -t hly-temp-10pctl.tsv
3.在hdfs上创建数据存放目录
hadoop fs -mkdir /input
4.将数据库copy到hdfs数据存放目录中
hadoop@Master:~$ hadoop fs -ls Found 7 items drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2016-02-25 18:41 .sparkStaging drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2016-03-03 02:24 cdsgus drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2016-01-27 21:32 chu888chu888 drwxrwxr-x - hadoop supergroup 0 2016-01-28 18:54 hive drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2016-01-27 22:15 input drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2016-01-27 22:19 output drwxrwxr-x - hadoop supergroup 0 2016-01-28 18:53 tmp hadoop@Master:~$ hadoop fs -copyFromLocal /home/hadoop/hly-temp-10pctl.tsv /input
5.在hbase中创建要导入数据的表
hbase(main):001:0> create 'hly_temp', {NAME => 't', VERSIONS => 1}
0 row(s) in 1.6740 seconds
=> Hbase::Table - hly_temp
hbase(main):002:0>6.执行数据导入
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,t:v01,t:v02,t:v03,t:v04,t:v05,t:v06,t:v07,t:v08,t:v09,t:v10,t:v11,t:v12,t:v13,t:v14,t:v15,t:v16,t:v17,t:v18,t:v19,t:v20,t:v21,t:v22,t:v23,t:v24 hly_temp /input
7.导入后检查数据
hbase(main):002:0> count 'hly_temp'
Current count: 1000, row: FMW000405040927
Current count: 2000, row: GQW000414150624
Current count: 3000, row: RMW000407100321
..................................................................
Current count: 166000, row: USW000949101017
166805 row(s) in 35.6090 seconds
=> 166805
hbase(main):004:0> scan 'hly_temp', {COLUMNS => 't', LIMIT => 2}
ROW COLUMN+CELL
AQW000617050101 column=t:v01, timestamp=1450924204703, value=759P
AQW000617050101 column=t:v02, timestamp=1450924204703, value=766C
AQW000617050101 column=t:v03, timestamp=1450924204703, value=759C
AQW000617050101 column=t:v04, timestamp=1450924204703, value=759C
AQW000617050101 column=t:v05, timestamp=1450924204703, value=759C
AQW000617050101 column=t:v06, timestamp=1450924204703, value=759C
AQW000617050101 column=t:v07, timestamp=1450924204703, value=752C
AQW000617050101 column=t:v08, timestamp=1450924204703, value=775C
AQW000617050101 column=t:v09, timestamp=1450924204703, value=801C
AQW000617050101 column=t:v10, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050101 column=t:v11, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050101 column=t:v12, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050101 column=t:v13, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050101 column=t:v14, timestamp=1450924204703, value=808C
AQW000617050101 column=t:v15, timestamp=1450924204703, value=806C
AQW000617050101 column=t:v16, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050101 column=t:v17, timestamp=1450924204703, value=808C
AQW000617050101 column=t:v18, timestamp=1450924204703, value=801C
AQW000617050101 column=t:v19, timestamp=1450924204703, value=801C
AQW000617050101 column=t:v20, timestamp=1450924204703, value=790C
AQW000617050101 column=t:v21, timestamp=1450924204703, value=781C
AQW000617050101 column=t:v22, timestamp=1450924204703, value=781C
AQW000617050101 column=t:v23, timestamp=1450924204703, value=770C
AQW000617050101 column=t:v24, timestamp=1450924204703, value=770C
AQW000617050102 column=t:v01, timestamp=1450924204703, value=768P
AQW000617050102 column=t:v02, timestamp=1450924204703, value=766C
AQW000617050102 column=t:v03, timestamp=1450924204703, value=759C
AQW000617050102 column=t:v04, timestamp=1450924204703, value=759C
AQW000617050102 column=t:v05, timestamp=1450924204703, value=759C
AQW000617050102 column=t:v06, timestamp=1450924204703, value=759C
AQW000617050102 column=t:v07, timestamp=1450924204703, value=757C
AQW000617050102 column=t:v08, timestamp=1450924204703, value=775C
AQW000617050102 column=t:v09, timestamp=1450924204703, value=801C
AQW000617050102 column=t:v10, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050102 column=t:v11, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050102 column=t:v12, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050102 column=t:v13, timestamp=1450924204703, value=811C
AQW000617050102 column=t:v14, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050102 column=t:v15, timestamp=1450924204703, value=810C
AQW000617050102 column=t:v16, timestamp=1450924204703, value=808C
AQW000617050102 column=t:v17, timestamp=1450924204703, value=808C
AQW000617050102 column=t:v18, timestamp=1450924204703, value=801C
AQW000617050102 column=t:v19, timestamp=1450924204703, value=795C
AQW000617050102 column=t:v20, timestamp=1450924204703, value=790C
AQW000617050102 column=t:v21, timestamp=1450924204703, value=781C
AQW000617050102 column=t:v22, timestamp=1450924204703, value=781C
AQW000617050102 column=t:v23, timestamp=1450924204703, value=774C
AQW000617050102 column=t:v24, timestamp=1450924204703, value=770C
2 row(s) in 0.4910 seconds
至此，导入成功！(2)Put API的方法实现导入
数据迁移最常见的情况可能就是从现有的RDBMS将数据导入到HBASE中了.对于这类任务,可能最简单也最直接的方法就是:用一个客户端来读取数据,然后通过HBASE的PUT API把数据送到HBASE中去.如果需要传输的数据不太多,这种方法非常合适.
1 准备数据
本文中使用 “美国国家海洋和大气管理局 气候平均值”的公共数据集合。访问http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/normals/1981-2010/下载。 在目录 products | hourly 下的小时温度数据。下载hly-temp-10pctl.txt文件。此数据下载巨慢,可以从内网获取,我已放到FTP服务器Hadoop目录中的TestData目录中.
在MYSQL数据库中创建一个表 hly_temp_normal
create table hly_temp_normal ( id int not null auto_increment primary key, stnid char(11), month tinyint, day tinyint, value1 VARCHAR(5), value2 VARCHAR(5), value3 VARCHAR(5), value4 VARCHAR(5), value5 VARCHAR(5), value6 VARCHAR(5), value7 VARCHAR(5), value8 VARCHAR(5), value9 VARCHAR(5), value10 VARCHAR(5), value11 VARCHAR(5), value12 VARCHAR(5), value13 VARCHAR(5), value14 VARCHAR(5), value15 VARCHAR(5), value16 VARCHAR(5), value17 VARCHAR(5), value18 VARCHAR(5), value19 VARCHAR(5), value20 VARCHAR(5), value21 VARCHAR(5), value22 VARCHAR(5), value23 VARCHAR(5), value24 VARCHAR(5) );
使用insert_gly.py脚本将数据载入到MYSQL数据库中.需要修改insert_gly.py这个脚本中的主机名用户名密码和数据库名称 附带脚本下载
python insert_hly.py -f hly-temp-normal.txt -t hly_temp_normal
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