??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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這種方式需要一個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：
重慶分公司
重慶分公司
#加入：
hive.aux.jars.path
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
hbase.zookeeper.quorum
hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181
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");這里測試環(huán)境可以這樣插入數(shù)據(jù)，真實環(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");此時在hbase中就會創(chuàng)建一個名為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；此時在hive表中就有hive中的數(shù)據(jù)：
補充：如果hbase中表已經(jīng)存在，此時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)量級在百萬千萬級別機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)，感覺和hive都大同小異，這里就不在介紹。
這種方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)相當?shù)目欤驗樘^了WAL直接生產(chǎn)底層HFile文件。
優(yōu)勢：
過程中沒有大量的接口調(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這里有一個坑，網(wǎng)上說是在hbase-server-VRESION-hadoop2.jar 這里小編用的是2.0.5版本的，這個completebulkload 主類在hbase-mapreduce-2.0.5.jar 這個jar包下。
好處：運行該命令的本質(zhì)是一個hdfs的mv操作，并不會啟動MapReduce。
④ 查看hbase表
$scan 'sp_address_bulkload'
到此數(shù)據(jù)就被裝載進入hbase中。
?當然還可以使用API的方式，但是學(xué)習(xí)成本就會翻倍，如果場景不是特別復(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 相當快的快，我們測試的是 4 億多條的數(shù)據(jù)，20 分鐘搞定?？赡苓@里看不出什么快不快，這里小編可以提供一個真實情況，256G內(nèi)存的機器中，用sqoop導(dǎo)入5000W數(shù)據(jù)需要27分鐘。
