大数据开发技术之如何将数据导入到HBase

在实际生产环境中，将计算和存储进行分离，是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一，并且通过集群的扩容、性能的优化，确保在数据大幅增长时，存储不能称为系统的瓶颈。大数据培训

具体到我们实际的项目需求中，有一个典型的场景，通常会将Hive中的部分数据，比如热数据，存入到HBase中，进行冷热分离处理。

我们采用Spark读取Hive表数据存入HBase中，这里主要有两种方式：

1. 通过HBase的put API进行数据的批量写入
2. 通过生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据存入HBase

HBase的原生put方式，通过HBase集群的region server向HBase插入数据，但是当数据量非常大时，region会进行split、compact等处理，并且这些处理非常占用计算资源和IO开销，影响性能和集群的稳定性。

HBase的数据最终是以HFile的形式存储到HDFS上的，如果我们能直接将数据生成为HFile文件，然后将HFile文件保存到HBase对应的表中，可以避免上述的很多问题，效率会相对更高。

本篇文章主要介绍如何使用Spark生成HFile文件，然后通过BulkLoad方式将数据导入到HBase中，并附批量put数据到HBase以及直接存入数据到HBase中的实际应用示例。

1. 生成HFile，BulkLoad导入

1.1 数据样例

{"id":"1","name":"jack","age":"18"}
{"id":"2","name":"mike","age":"19"}
{"id":"3","name":"kilos","age":"20"}
{"id":"4","name":"tom","age":"21"}
...

1.2 示例代码

/**
  * @Author bigdatalearnshare
  */
object App {


  def main(args: Array[String]): Unit = {
    System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")


    val sparkSession = SparkSession
      .builder()
      .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()
    
    val rowKeyField = "id"
    
    val df = sparkSession.read.format("json").load("/people.json")


    val fields = df.columns.filterNot(_ == "id").sorted


    val data = df.rdd.map { row =>
      val rowKey = Bytes.toBytes(row.getAs(rowKeyField).toString)


      val kvs = fields.map { field =>
        new KeyValue(rowKey, Bytes.toBytes("hfile-fy"), Bytes.toBytes(field), Bytes.toBytes(row.getAs(field).toString))
      }


      (new ImmutableBytesWritable(rowKey), kvs)
    }.flatMapValues(x => x).sortByKey()
    
    val hbaseConf = HBaseConfiguration.create(sparkSession.sessionState.newHadoopConf())
    hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "linux-1:2181,linux-2:2181,linux-3:2181")
    hbaseConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "hfile")
    val connection = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf)


    val tableName = TableName.valueOf("hfile")


    //没有HBase表则创建
    creteHTable(tableName, connection)


    val table = connection.getTable(tableName)


    try {
      val regionLocator = connection.getRegionLocator(tableName)


      val job = Job.getInstance(hbaseConf)


      job.setMapOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
      job.setMapOutputValueClass(classOf[KeyValue])


      HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job, table, regionLocator)


      val savePath = "hdfs://linux-1:9000/hfile_save"
      delHdfsPath(savePath, sparkSession)


      job.getConfiguration.set("mapred.output.dir", savePath)


      data.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration)


      val bulkLoader = new LoadIncrementalHFiles(hbaseConf)
      bulkLoader.doBulkLoad(new Path(savePath), connection.getAdmin, table, regionLocator)


    } finally {
      //WARN LoadIncrementalHFiles: Skipping non-directory hdfs://linux-1:9000/hfile_save/_SUCCESS 不影响,直接把文件移到HBASE对应HDFS地址了
      table.close()
      connection.close()
    }


    sparkSession.stop()
  }


  def creteHTable(tableName: TableName, connection: Connection): Unit = {
    val admin = connection.getAdmin


    if (!admin.tableExists(tableName)) {
      val tableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName)
      tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("hfile-fy")))
      admin.createTable(tableDescriptor)
    }
  }


  def delHdfsPath(path: String, sparkSession: SparkSession) {
    val hdfs = FileSystem.get(sparkSession.sessionState.newHadoopConf())
    val hdfsPath = new Path(path)


    if (hdfs.exists(hdfsPath)) {
      //val filePermission = new FsPermission(FsAction.ALL, FsAction.ALL, FsAction.READ)
      hdfs.delete(hdfsPath, true)
    }
  }
}

1.3 注意事项

上述示例代码可以根据实际业务需求作相应调整，但有一个问题需要特别注意：

通过Spark读取过来的数据生成HFile时，要确保HBase的主键、列族、列按照有序排列。否则，会抛出以下异常:

Caused by: java.io.IOException: Added a key not lexically larger than previous. Current cell = 1/hfile-fy:age/1588230543677/Put/vlen=2/seqid=0, lastCell = 1/hfile-fy:name/1588230543677/Put/vlen=4/seqid=0

2. 批量put

2.1数据样例

val rowKeyField = "id"
val df = sparkSession.read.format("json").load("/stats.json")
val fields = df.columns.filterNot(_ == "id")


df.rdd.foreachPartition { partition =>
      val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
      hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "linux-1:2181,linux-2:2181,linux-3:2181")
      hbaseConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "batch_put")


      val conn = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf)
      val table = conn.getTable(TableName.valueOf("batch_put"))


      val res = partition.map { row =>
        val rowKey = Bytes.toBytes(row.getAs(rowKeyField).toString)
        val put = new Put(rowKey)
        val family = Bytes.toBytes("hfile-fy")


        fields.foreach { field =>
          put.addColumn(family, Bytes.toBytes(field), Bytes.toBytes(row.getAs(field).toString))
        }


        put
      }.toList


      Try(table.put(res)).getOrElse(table.close())


      table.close()
      conn.close()
}

在实际应用中，我们也可以将经常一起查询的数据拼接在一起存入一个列中，比如将上述的pv和uv拼接在一起使用，可以降低KeyValue带来的结构化开销。

3.saveAsNewAPIHadoopDataset

val hbaseConf = sparkSession.sessionState.newHadoopConf()
hbaseConf.set("hbase.zookeeper.quorum", "linux-1:2181,linux-2:2181,linux-3:2181")


hbaseConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "direct")
val job = Job.getInstance(hbaseConf)
job.setMapOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
job.setMapOutputValueClass(classOf[Result])
job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat[ImmutableBytesWritable]])


val rowKeyField = "id"


val df = sparkSession.read.format("json").load("/stats.json")


val fields = df.columns.filterNot(_ == "id")


df.rdd.map { row =>
    val put = new Put(Bytes.toBytes(row.getAs(rowKeyField).toString))


    val family = Bytes.toBytes("hfile-fy")


    fields.foreach { field =>
      put.addColumn(family, Bytes.toBytes(field), Bytes.toBytes(row.getAs(field).toString))
    }


    (new ImmutableBytesWritable(), put)
}.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration)

以上主要介绍了3种利用Spark将数据导入HBase的方式。其中，通过生成HFile文件，然后以BulkLoad导入的方式更适合于大数据量的操作。

此外，如果我们在使用Spark（或者其他计算引擎）读取HBase表数据时，如果效率相对低，比如：Spark读取HBase时会根据region的数量生成对应数量的task，导致相同数据量下，会比直接读取Hive数据慢，也可以通过直接读取HFile的方式来处理。当然，实际应用还要结合具体的场景，涉及的技术等。

 

标签：导入到,val,Bytes,开发技术,toBytes,put,HBase,hbaseConf
来源： https://www.cnblogs.com/xiaobaizaixianzhong/p/15378689.html