通过BulkLoad快速将海量数据导入到HBase

【前言：笔者之前通过文章《通过Spark生成HFile，并以BulkLoad方式将数据导入到HBase》介绍过如何利用Spark通过BulkLoad方式将数据导入到HBase，本篇文章提供另外一种思路】

在第一次建立HBase表的时候，我们可能需要往里面一次性导入大量的初始化数据。我们很自然地想到将数据一条条插入到HBase中，或者通过MR方式等。但是这些方式不是慢就是在导入的过程的占用Region资源导致效率低下，所以很不适合一次性导入大量数据。本文将针对这个问题介绍如何通过HBase的BulkLoad方法来快速将海量数据导入到HBase中。

总的来说，使用Bulk Load方式由于利用了HBase的数据信息是按照特定格式存储在HDFS里的这一特性，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，不占用Region资源，不会产生巨量的写入I/O，所以需要较少的CPU和网络资源。

Bulk Load的实现原理是通过一个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。

一、实现原理

Bulkload过程主要包括三部分：

• 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并没有关系，所以大家可以选用自己擅长的方式进行，本文就不介绍了。

• 利用MapReduce作业处理事先准备的数据
  这一步需要一个MapReduce作业，并且大多数情况下还需要我们自己编写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。为了达到这个目的，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。
  

• 告诉RegionServers数据的位置并导入数据

  这一步是最简单的，通常需要使用LoadIncrementalHFiles(更为人所熟知是completebulkload工具)，将文件在HDFS上的位置传递给它，它就会利用RegionServer将数据导入到相应的区域
  

整个过程图如下：

上面我们已经介绍了HBase的BulkLoad方法的原理，我们需要写个Mapper和驱动程序，实现如下：

使用MapReduce生成HFile文件

public class IteblogBulkLoadMapper extends Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put>{
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            String[] items = line.split("\t");
            ImmutableBytesWritable rowKey = new ImmutableBytesWritable(items[0].getBytes());
            Put put = new Put(Bytes.toBytes(items[0]));   //ROWKEY
            put.addColumn("f1".getBytes(), "url".getBytes(), items[1].getBytes());
            put.addColumn("f1".getBytes(), "name".getBytes(), items[2].getBytes());
            context.write(rowkey, put);
        }
}

驱动程序

public class IteblogBulkLoadDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
final String SRC_PATH= "hdfs://iteblog:9000/user/iteblog/input";
final String DESC_PATH= "hdfs://iteblog:9000/user/iteblog/output";
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        Job job=Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(IteblogBulkLoadDriver.class);
        job.setMapperClass(IteblogBulkLoadMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(Put.class);
        job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
        HTable table = new HTable(conf,"blog_info");
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,table.getRegionLocator());
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(SRC_PATH));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(DESC_PATH));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
    }
}

通过BlukLoad方式加载HFile文件

public class LoadIncrementalHFileToHBase {
public static void main(String[] args) throws Exception {
            Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
            HBaseConfiguration.addHbaseResources(configuration);
            LoadIncrementalHFiles loder = new LoadIncrementalHFiles(configuration);
            HTable hTable = new HTable(configuration, "blog_info");
            loder.doBulkLoad(new Path("hdfs://iteblog:9000/user/iteblog/output"), hTable);
    }
}

由于HBase的BulkLoad方式是绕过了Write to WAL，Write to MemStore及Flush to disk的过程，所以并不能通过WAL来进行一些复制数据的操作。后面我将会再介绍如何通过Spark来使用Hbase的BulkLoad方式来初始化数据。

二、BulkLoad的使用案例

• 首次将原始数据集载入HBase，您的初始数据集可能很大，绕过HBase写入路径可以显著加速此进程
  

• 递增负载 - 要定期加载新数据，请使用BulkLoad并按照自己的理想时间间隔分批次导入数据。

  这可以缓解延迟问题，并且有助于您实现服务级别协议（SLA）。但是，压缩触发器就是RegionServer上的HFile数目。因此，频繁导入大量HFile可能会导致更频繁地发生大型压缩，从而对性能产生负面影响。

  您可以通过以下方法缓解此问题：调整压缩设置，确保不触发压缩即可存在的最大HFile文件数很高，并依赖于其他因素，如Memstore的大小触发压缩
  

• 数据需要源于其他位置 - 如果当前系统捕获了您想在HBase中包含的数据，且因业务原因需要保持活动状态，您可从系统中将数据定期批量加载到HBase中，以便可以在不影响系统的前提下对其执行操作。

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