??這里小編介紹兩種導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方式，一種是基于hive，一種是基本文件生成HFile。

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1. hive-hbase-handler 導(dǎo)數(shù)據(jù)

這種方式需要一個(gè)jar包支持：
下載地址：https://down.51cto.com/data/2464129
將其放入$HBASE_HOME/lib 并將原有的jar包復(fù)制。
其次修改hive-site.xml：

#加入：
<property>
<name>hive.aux.jars.path</name>
<value>file:///applications/hive-2.3.2/lib/hive-hbase-handler.jar,file:///applications/hive-2.3.2/lib/guava-14.0.1.jar,file:///ap    plications/hbase-2.0.5/lib/hbase-common-2.0.5.jar,file:///applications/hbase-2.0.5/lib/hbase-client-2.0.5.jar,file:///application    s/hive-2.3.2/lib/zookeeper-3.4.6.jar</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value>
</property>

將hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入到hbase中：
① 創(chuàng)建hive表：

create table hive_hbase_test(id int,name string,age int);

② 插入數(shù)據(jù)到hive表中

insert into hive_hbae_test(id,name,age) values(1,"xiaozhang","18"); 
insert into hive_hbase_test(id,name,age) values(2,"xiaowang","19");

這里測(cè)試環(huán)境可以這樣插入數(shù)據(jù)，真實(shí)環(huán)境最好使用外表。
③ 映射 Hbase 的表

create table hive_hbase_pro(row_key string,id bigint,name string,age int) STORED BY "org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler" WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:id,info:name,info:age") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name"="hive_hbase_pro");

此時(shí)在hbase中就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)名為hive_hbase_pro表。

④ 插入到映射 Hbase 表中的數(shù)據(jù)

#在hive中配置如下參數(shù)：
set hive.hbase.wal.enabled=false;
set hive.hbase.bulk=true;
set hbase.client.scanner.caching=1000000;

⑤導(dǎo)入數(shù)據(jù)：

insert overwrite table hive_hbase_pro select id as row_key,id,name,age from hive_hbase_test；

此時(shí)在hive表中就有hive中的數(shù)據(jù)：

補(bǔ)充：如果hbase中表已經(jīng)存在，此時(shí)hive中只能建立外表：

create external table hive_hbase_xiaoxu(row_key string,id bigint,name string,age int) STORED BY "org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler" WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,info:id,info:name,info:age") TBLPROPERTIES ("hbase.table.name"="hive_hbase_pro");

這時(shí)建立的外表可以讀取到hbase表中的數(shù)據(jù)。

??總結(jié)：這種方式中插入數(shù)據(jù)是按照一條一條的的形式插入的，速度是比較 慢的，如果數(shù)量級(jí)在百萬(wàn)千萬(wàn)級(jí)別機(jī)器比較好的情況下可以使用這種方式，執(zhí)行的速度大概 在每秒 2-3W 之間。
其中還有Phoneix 和pig的導(dǎo)數(shù)，感覺(jué)和hive都大同小異，這里就不在介紹。

2. Bulkload 方式導(dǎo)數(shù)據(jù)

這種方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)相當(dāng)?shù)目欤驗(yàn)樘^(guò)了WAL直接生產(chǎn)底層HFile文件。
優(yōu)勢(shì)：

• BulkLoad 不會(huì)寫 WAL，也不會(huì)產(chǎn)生 flush 以及 split。
• 如果我們大量調(diào)用 PUT 接口插入數(shù)據(jù)，可能會(huì)導(dǎo)致大量的 GC 操作。如果沒(méi)有對(duì) Hbase 的表進(jìn)行預(yù)分區(qū)，會(huì)導(dǎo)致單機(jī)器的熱點(diǎn)問(wèn)題，嚴(yán)重時(shí)甚至可能會(huì)對(duì) HBase 節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定性造成影響，采用 BulkLoad 無(wú)此顧慮。

• 過(guò)程中沒(méi)有大量的接口調(diào)用消耗性能。
  步驟：
  ① 將數(shù)據(jù)文件上傳到HDFS中：
  下載地址：https://down.51cto.com/data/2464129
  這里文件內(nèi)容是以逗號(hào)分隔。

  $hadoop fs -put sp_address.txt /tmp/sp_addr_bulktable

② 利用 importtsv 命令生成 Hfile 文件

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv.bulk.output=/tmpbulkdata/sp_addr_data -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,sp_address:ID,sp_address:PLACE_TYPE,sp_address:PLACE_CODE,sp_address:PLACE_NAME,sp_address:UP_PLACE_CODE sp_address_bulkload "/tmp/sp_addr_bulktable"

參數(shù)介紹：
-Dimporttsv.separator：指定文件的分隔符
Dimporttsv.bulk.output：生成的HFile的目錄（此目錄一定不存在）
Dimporttsv.columns：hbase表的關(guān)系映射
sp_address_bulkload：hbase表名（這里一定要在生成hfile之前創(chuàng)建hbase表）
"/tmp/sp_addr_bulktable"：源數(shù)據(jù)目錄

**建表語(yǔ)句：**create ‘sp_address_bulkload’,’ sp_address’

③ 把 Hfile 文件導(dǎo)入到 Hbase 中

$hadoop jar /applications/hbase-2.0.5/lib/hbase-mapreduce-2.0.5.jar completebulkload  /tmpbulkdata/sp_addr_data/ sp_address_bulkload

這里有一個(gè)坑，網(wǎng)上說(shuō)是在hbase-server-VRESION-hadoop2.jar 這里小編用的是2.0.5版本的，這個(gè)completebulkload 主類在hbase-mapreduce-2.0.5.jar 這個(gè)jar包下。
好處：運(yùn)行該命令的本質(zhì)是一個(gè)hdfs的mv操作，并不會(huì)啟動(dòng)MapReduce。

④ 查看hbase表

$scan 'sp_address_bulkload'

到此數(shù)據(jù)就被裝載進(jìn)入hbase中。
?當(dāng)然還可以使用API的方式，但是學(xué)習(xí)成本就會(huì)翻倍，如果場(chǎng)景不是特別復(fù)雜的情況下，使用shell基本可以解決。
?總結(jié)：這種方式是最快的，原理是按照 Hfile 進(jìn)行的，一次性處理多條數(shù)據(jù)，建議使用這種方式。在真是環(huán)境中會(huì) 相當(dāng)快的快，我們測(cè)試的是 4 億多條的數(shù)據(jù)，20 分鐘搞定。可能這里看不出什么快不快，這里小編可以提供一個(gè)真實(shí)情況，256G內(nèi)存的機(jī)器中，用sqoop導(dǎo)入5000W數(shù)據(jù)需要27分鐘。

分享文章：hbase導(dǎo)數(shù)據(jù)的幾種方式
文章轉(zhuǎn)載：http://chinadenli.net/article4/gohooe.html

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