HBase数据迁移(3)-自己编写MapReduce Job导入数据

本篇文章是对数据合并的系列文章之三(共三篇),针对的情景模式就是将现有的各种类型的数据库或数据文件中的数据转入至HBase中。

系列之一    《HBase数据迁移(1)- 通过单个客户端导入MySQL数据》
系列之二    《HBase数据迁移(1)- 使用bulk load 工具从TSV文件中导入数据》

尽管在将文本文件加载入HBaseimporttsv工具十分高效,但在许多情况下为了完全控制整个加载过程,你可能更想自己编写MapReduce JobHBase导入数据。例如在你希望加载其他格式文件时不能使用importtsv工具。

HBase提供TableOutputFormat 用于在MapReduce Job中向HBase的表中写入数据。你也可以使用HFileOutputFormat 类在MapReduce Job中直接生成HBase自有格式文件HFile,之后使用上一篇(迁移2)中提到的completebulkload 工具加载至运行的HBase集群中。在本文中,我们将详细解释如何编写自己的MapReduce Job来加载数据。我们会先介绍如何使用TableOutputFormat,在更多章节中介绍在MapReduce Job中直接生成HBase自有格式文件HFile

 

准备

我们本文中使用 “美国国家海洋和大气管理局 1981-2010气候平均值”的公共数据集合。访问http://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/normals/1981-2010/。 在目录 products | hourly 下的小时温度数据(可以在上述链接页面中找到)。下载hly-temp-normal.txt文件。对于下载的数据文件无需进行格式处理,我们将使用MapReduce直接读取原始数据。

我们假设您的环境已经可以在HBase上运行MapReduce。若还不行,你可以参考一下之前的文章(迁移1迁移2)。

 

如何实施

1.将原始数据从本地文件系统拷贝进HDFS

hac@client1$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /user/hac/input/2-3

hac@client1$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -copyFromLocal hly-temp-normal.tsv /user/hac/input/2-3

 

2.编辑客户端服务器上的hadoop-env.sh文件,将HBaseJAR文件加入Hadoop的环境变量中:

hadoop@client1$ vi $HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh

export HADOOP_CLASSPATH=/usr/local/hbase/current/hbase-0.92.1.jar

 

3.编写MapReduceJava代码并且打包为JAR文件。Java源码如下:

$ vi Recipe3.java
public class Recipe3 {

public static Job createSubmittableJob

(Configuration conf, String[] args)

throws IOException {

String tableName = args[0];

Path inputDir = new Path(args[1]);

Job job = new Job (conf, "hac_chapter2_recipe3");

job.setJarByClass(HourlyImporter.class);

FileInputFormat.setInputPaths(job, inputDir);

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);

job.setMapperClass(HourlyImporter.class);

// ++++ insert into table directly using TableOutputFormat ++++

// ++++ 使用TableOutputFormat 直接插入表中++++

TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName, null, job);

job.setNumReduceTasks(0);

TableMapReduceUtil.addDependencyJars(job);

return job;

}

public static void main(String[] args)

throws Exception {

Configuration conf =

HBaseConfiguration.create();

Job job = createSubmittableJob(conf, args);

System.exit (job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

}

4.Recipe3.java中添加一个内部类。作为MapReduce Jobmapper类:

$ vi Recipe3.java
static class HourlyImporter extends

Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put> {

private long ts;

static byte[] family = Bytes.toBytes("n");

@Override

protected void setup(Context context) {

ts = System.currentTimeMillis();

}

@Override

public void map(LongWritable offset, Text value, Context

context)throws IOException {

try {

String line = value.toString();

String stationID = line.substring(0, 11);

String month = line.substring(12, 14);

String day = line.substring(15, 17);

String rowkey = stationID + month + day;

byte[] bRowKey = Bytes.toBytes(rowkey);

ImmutableBytesWritable rowKey =  new ImmutableBytesWritable(bRowKey);

Put p = new Put(bRowKey);

for (int i = 1; i < 25 ; i++) {

String columnI =

"v" + Common.lpad(String.valueOf(i), 2, '0');

int beginIndex = i * 7 + 11;

String valueI =

line.substring(beginIndex, beginIndex + 6).trim();

p.add(family, Bytes.toBytes(columnI),

ts, Bytes.toBytes(valueI));

}

context.write(rowKey, p);

}

catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

}

5.为了能够运行MapReduce Job需要将源码打包为JAR文件,并且从客户端使用hadoop jar命令:

hac@client1$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hac-chapter2.jar hac.

chapter2.Recipe3 \

hly_temp \

/user/hac/input/2-3

检查结果。MapReduce job的运行结果应当显示下内容:

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     Map input records=95630

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     Physical memory (bytes) snapshot=239820800

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=0

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     CPU time spent (ms)=124530

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     Total committed heap usage (bytes)=130220032

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     Virtual memory (bytes) snapshot=1132621824

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=69176670

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     Map output records=95630

13/03/27 17:42:40 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=118

 

Map的输入记录数应当与输入路径下的文件内容总行数相同。Map输出记录数应当与输入记录数相同(本文中)。你能够在HBase中使用 count/scan命令来验证上述结果

 

运行原理

为了运行MapReduce Job,我们首先在createSubmittableJob()方法中构建一个Job实例。实例建立后,我们对其设置了输入路径,输入格式以及mapper类。之后,我们调用了TableMapReduceUtil.initTableReducerJob() job进行适当配置。包括,加入HBase配置,设置TableOutputFormat,以及job运行需要的一些依赖的添加。在HBase上编写MapReduce程序时,TableMapReduceUtil 是一个很有用的工具类。

主函数中调用 job.waitForCompletion() 能够将Job提交到MapReduce框架中,直到运行完成才退出。运行的Job将会读取输入路径下的所有文件,并且将每行都传入到mapper(HourlyImporter)

map方法中,转换行数据并生成row key,建立Put对象,通过Put.add()方法将转换后的数据添加到对应的列中。最终调用context.write()方法将数据写入HBase表中。本例中无需reduce阶段。

如你所见,编写自定义的MapReduce Job来向HBase插入数据是很简单的。程序与直接在单台客户端使用HBase API类似。当面对海量数据时,我们建议使用MapReduce来向HBase中导入数据。

 

其他

使用自定义的MapReduce Job来向HBase加载数据在大部分情况下都是合理的。但是,如果你的数据是极大量级的,上述方案不能很好处理时。还有其他方式能够更好的处理数据合并问题。

 

MapReduce中生成HFile

除了直接将数据写入HBase表,我们还可以在MapReduce Job中直接生成HBase自有格式HFile,然后使用completebulkload 工具将文件加载进集群中。这个方案将比使用TableOutputFormat API更加节省CPU与网络资源:

1.修改Job配置。要生成HFile文件,找到createSubmittableJob()的下面两行:

TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName, null, job);

job.setNumReduceTasks(0);

2.替换代码

HTable table = new HTable(conf, tableName);

job.setReducerClass(PutSortReducer.class);

Path outputDir = new Path(args[2]);

FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputDir);

job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);

job.setMapOutputValueClass(Put.class);

HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad (job, table);

3.在命令行添加输出地址参数。编译并打包源码,然后在运行任务的命令行添加输出地址参数:

hac@client1$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar hac-chapter2.jar hac.

chapter2.Recipe3 \

hly_temp \

/user/hac/input/2-3 \

/user/hac/output/2-3

4.完成bulk load

hac@client1$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HBASE_HOME/hbase-

0.92.1.jar completebulkload \

/user/hac/output/2-3 \

hly_temp

步骤1中,我们修改了源码中的job配置。我们设置job使用由HBase提供的PutSortReducer  reduce类。这个类会在数据行写入之前对列进行整理。HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad() 方法能够为生成HFile文件设置适当的参数。

在步骤2中的job运行完成之后,自有HFile格式文件会生成在我们指定的输出路径。文件在列族目录2-3/n之下,将会使用completebulkload 加载到HBase集群中。

MapReduce Job执行过程中,如果你在浏览器中打开HBase的管理界面,会发现HBase没有发出任何请求。这表明这些数据不是直接写入HBase的表中。

 

影响数据合并的重要配置

如果你在MapReduce Job使用TableOutputFormat 类将数据直接写入HBase表中,是一个十分繁重的写操作。尽管HBase是设计用于快速处理写操作,但下面的这些还是你可能需要调整的重要的配置:

  • JVM的堆栈和GC设置
  • 域服务器处理数量
  •  最大的域文件数量
  •  内存大小
  •  更新块设置

你需要了解HBase架构的基本知识来理解这些配置如何影响HBase的写性能。以后我们会进行详细的描述。

HadoopHBase会生成若干日志。当集群中的MapReduce Job加载数据时存在某些瓶颈或障碍时,检查日志可以给你一些提示。下面是一些比较重要的日志:

  •  Hadoop/HBase/ZooKeeper的守护进程的GC日志
  •  HMaster守护进程的日志

 

在将数据转移至HBase之前预先搭建域

HBase的每行数据都归属一个特定的域中。一个域中包含了一定范围内的排序号的HBase的数据行。域是由域服务器发布和管理的。

当我们在HBase中建立一个表后,该表会在一个单独的域启动。所有插入该表的数据都会首先进入这个域中。数据持续插入,当到达一个极限之后,域会被分为两份。称之为域的分离。分离的域会分布到其他域服务器上,以达到集群中的负载能够均衡。

如你所想,若我们能够将表初始化在预先建好的域上,使用合适的算法,数据加载的负载会在整个集群中平衡,并且加快了数据加载的速度。

我们将描述如何用预先建好的域来建立一个表。

 

准备

登入HBase的客户端节点

 

如何实施

在客户端节点上执行如下命令:

$ $HBASE_HOME/bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter -c 10 -f n hly_temp2

12/04/06 23:16:32 DEBUG util.RegionSplitter: Creating table hly_temp2 with 1 column families.  Presplitting to 10 regions

…

12/04/06 23:16:44 DEBUG util.RegionSplitter: Table created!  Waiting for regions to show online in META...

12/04/06 23:16:44 DEBUG util.RegionSplitter: Finished creating table with 10 regions

 

运行原理

命令行调用了RegionSplitter 类,并且附带如下参数:

  •  -c 10—用预先分割的10个域来建立这个表
  •  -f n—建立一个名叫n的列族
  •  hly_temp2— 表名

在浏览器中打开HBase管理界面,在用户表中点击hly_temp2,你可以看到预先建立的10个域。

RegionSplitter HBase提供的一个工具类。使用RegionSplitter 你可以做下面这些事情:

  •  使用具体数量的预建域来建立一个表。
  •  能够将一个已存在的表进行分离域。
  •  使用自定义算法来分离域。

在上文中使用自定义MapReduce导入数据时,也许你原本认为数据写入应该是分布在集群中所有的域中,但实际不是。在管理页上可以看到,在MapReduce Job的执行期间所有的请求都发送至相同的服务器。

这是因为默认的分离算法(MD5StringSplit)不是很适合我们的情况。我们所有的数据都发送至相同集群,因此所有的API请求都发送至域所在的域服务器中。我们需要提供自定义的算法来适当的分离域。

预分离的域也能够对生成自有格式HFile文件的的MapReduce Job产生影响。运行上文中的MapReduce Job,对hly_temp2表使用生成HFile文件的选项。如下图所示,你可以发现MapReduce Jobreduce数量从原本的110了,这就是预搭建域的数量:

这是因为Jobreduce的数量是基于目标表的域数量。

reduce数量增加,通常意味加载动作分布到多个服务器上面,所以job的运行速度会更快。

 

英文原文摘自:《HBase Administration Cookbook》  编译:ImportNew - 陈晨

译文链接:http://www.importnew.com/3645.html

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关于作者: 陈 晨

致力于互联网大型分布式领域,实践各种软件过程与自动化。爱生活,爱JAVA。新浪微博: 一酌散千忧

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1 条评论

  1. lookqlp 说道:

    所有这些工作的前提rowkey均衡,不均衡什么都是白搭,怎么导都很慢,还可能失败。

    Thumb up 0 Thumb down 0

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