HBase使用最佳实践-HBase Bulkload原理介绍

一、介绍

HBase有多种方式把数据load进去，最直接的方式是通过HBase Client API逐条写入，或通过MapReduce调用TableOutputFormat方法写入，但它们都不是最有效的方式。HBase还提供了另一种比较有效的加载数据方式：ImportTsv工具将数据转换成HBase内部的组织格式输出成HFile文件；completebulkload工具将ImportTsv生成的文件直接加载到HBase集群内。使用BulkLoad 将会比使用简单HBase API方式占用更少的CPU和网络资源。

2.HBase BulkLoad原理

HBase BulkLoad包含两个主要步骤：

通过MapReduce任务来准备数据；

将数据加载到HBase中；

2.1    MR任务准备数据

MapReduce的执行过程分为Map端、Reduce端。Map函数输出的经过partitioner已经确定了Reducer，所有这些信息在Map端将写入到本地磁盘上；Reducer端通过Fetcher不断从已完成的map上获取本Reducer相关的数据，所有获取的数据将合并在一起然后再交由Reducer函数处理，最终结果在Reducer端输出。

HBase BulkLoad也需要经过Map端和Reduce端。其中Map端主要完成数据转换，根据内部算法将输入文件进行拆分，每个拆分会对应一个Map任务来进行处理；每个Map任务按行读取文件的内容，将每行数据转换为HBase相关对象，最终保存在本地文件系统。

Reduce端主要是读取本地文件系统，然后按照HBase底层的HFile文件格式生产相应文件，并保存在HDFS目录。

2.2      加载数据

通过MapReduce程序生产了HFile文件，但是并没有导入HBase中。这时需要通过completebulkload工具，将生产的HFile文件导入已经运行的HBase中，从而客户可以通过HBase获取到相关数据。

大体上分为两个阶段：

扫描出HDFS上的待导入的HFile。

针对每个HFile，加载到制定的HBase Region对应的数据目录中。

三. bulkload实验样例如附件所示

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