HBase中数据导入和导出的方法有哪些

本篇内容介绍了“HBase中数据导入和导出的方法有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

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一、快照(Snapshots)方式 

HBase Snapshots允许你对一个表进行快照(即可用副本),它不会对Region Servers产生很大的影响,它进行复制和恢复操作的时候不包括数据拷贝。导出快照到另外的集群也不会对Region Servers产生影响。使用快照方式进行数据迁移骤如下:

1、开启快照支持功能,在0.95+之后的版本都是默认开启的,在0.94.6+是默认关闭

    hbase.snapshot.enabled
    true

2、给表建立快照,不管表是启用或者禁用状态,这个操作不会进行数据拷贝
$ ./bin/hbase shell 
hbase> snapshot 'myTable', 'myTableSnapshot-122112'
3、列出已经存在的快照
$ ./bin/hbase shell 
hbase> list_snapshots
4、删除快照
$ ./bin/hbase shell 
hbase> delete_snapshot 'myTableSnapshot-122112'
5、从快照复制生成一个新表
$ ./bin/hbase shell 
hbase> clone_snapshot 'myTableSnapshot-122112', 'myNewTestTable'
6、用快照恢复数据,它需要先禁用表,再进行恢复
$ ./bin/hbase shell
hbase> disable 'myTable' 
hbase> restore_snapshot 'myTableSnapshot-122112'
提示:因为备份(replication)是系统日志级别的,而快照是文件系统级别的,当使用快照恢复之后,副本会和master处于不同的状态,如果你需要使用恢复的话,你要停止备份,并且重置bootstrap。
如果是因为不正确的客户端行为导致数据丢失,全表恢复又需要表被禁用,可以采用快照生成一个新表,然后从新表中把需要的数据用map-reduce拷贝到主表当中。
7、复制到别的集群当中
该操作要用hbase的账户执行,并且在hdfs当中要有hbase的账户建立的临时目录(hbase.tmp.dir参数控制)
采用16个mappers来把一个名为MySnapshot的快照复制到一个名为srv2的集群当中
$ bin/hbase class org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot MySnapshot -copy-to hdfs://srv2:8020/hbase -mappers 16
限制带宽消耗
导出的快照,通过指定-bandwidth参数,它需要代表每秒兆字节的整数时,可以限制带宽消耗。下面的例子在上述实施例限制为200 MB /秒。
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.snapshot.ExportSnapshot -snapshot MySnapshot -copy-to hdfs://srv2:8082/hbase -mappers 16 -bandwidth 200

二、HBase内置工具(Export/Import)      

HBase内置提供了一个的导出工具,使数据很容易从hbase表导入HDFS目录下的SequenceFiles文件。该工具创造了一个map reduce任务,通过一系列HBase API来调用集群,获取指定表格的每一行数据,并且将数据写入指定的HDFS目录中。这个工具对集群来讲是性能密集的,因为它使用了mapreduce和HBase 客户端API。但是它的功能丰富,支持制定版本或日期范围,支持数据的筛选,从而使增量备份可用。
下面是HBASE导入导出的一个样例过程:
1、切换到hbase bin的目录下,将HBase中表复制导出到HDFS中,执行:
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export test_table/data/test_table
上述中,test_table是HBase中要导出的表名,/data/test_table是hadoop fs(hadoop文件系统)中的位置。
导出时可选参数说明:
versions
(可选):导出版本数
starttime(可选):导出数据的起始时间(注意这里的起始时间是指数据的timestamp,比如我传入的的昨天的日期,则代表导出昨天以后数据)
endtime(可选):导出数据的结束时间(同样是指数据的timestamp)
默认情况下,导出工具仅导出而不必考虑存储版本数给定cell的最新版本。要导出多个版本,替换 与版本的所需数量。
注:缓存输入扫描通过hbase.client.scanner.caching在任务配置中配置。
2、切换到hadoop bin目录下,将hadoop HDFS中的文件拷贝到本地linux路径:
hadoop fs -get /data/test_table ~/
上述中,/data/test_table是hadoop HDFS文件系统中的路径,~/是本地linux路径。
3、切换到hadoop bin目录下,将linux中的本地文件拷贝到Hadoop HDFS中:
hadoop fs -put ~/test_table /data/
其中,~/test_table是本地Linux文件,/data/是Hadoop HDFS文件路径
4、拷贝好数据后,需要创建我们要导入数据的表,进入hbase shell环境:
create‘test_table','test_family'
注意:创建表的时候,需要至少指定一个列簇
5、将Hadoop HDFS中的文件,导入到指定的HBase的表:
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import test_table /data/test_table

三、ImportTsv导入

ImportTsv是Hbase提供的一个命令行工具,可以将存储在HDFS上的自定义分隔符(默认\t)的数据文件,通过一条命令方便的导入到HBase表中,对于大数据量导入非常实用,其中包含两种方式将数据导入到HBase表中:
第一种是使用TableOutputformat在reduce中插入数据
第二种是先生成HFile格式的文件,再执行一个叫做CompleteBulkLoad的命令,将文件move到HBase表空间目录下,同时提供给client查询。
例如,假设我们将数据装载到一个名为“test”用的ColumnFamily名为“D”两列“C1”和“C2”的表。
$ bin/hbase
$ create 'test','d'
假定一个输入文件内容为:
row1,c1,c2
row2,c1,c2
row3,c1,c2
row4,c1,c2
row5,c1,c2
row6,c1,c2
row7,c1,c2
row8,c1,c2
row9,c1,c2
row10,c1,c2
将文件上传至hdfs的/tmp目录,并命名为data.txt
对于ImportTsv使用该输入文件,在命令行必须是这样的:
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv  -Dimporttsv.separator=',' -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,d:c1,d:c2 test /tmp/data.txt
其他包含 -D的可指定的选项包括:
-Dimporttsv.skip.bad.lines=false – 若遇到无效行则失败
-Dimporttsv.separator=| – 文件中代替tabs的分隔符
-Dimporttsv.timestamp=currentTimeAsLong – 导入时使用指定的时间戳
-Dimporttsv.mapper.class=my.Mapper – 使用用户指定的Mapper类来代替默认的org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterMapper
并且在这个例子中,第一列是rowkey,这就是为什么HBASE_ROW_KEY被使用。第二、三列为:“d:c1” and “d:c2”,如果你已经准备了大量的数据进行批量加载,确保目标HBase的表是预分区的。
如果表中存在数据,会以追加的方式导入。

利用bulkload将数据导入
利用importTSV生成HFile:
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.separator="," -Dimporttsv.bulk.output=/tmp/zhangrenhua/hbase -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,d:c1,d:c2 test /tmp/data.txt
将HFile导入到Hbase:
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /tmp/zhangrenhua/hbase test
注意:
在使用ImportTsv时,一定要注意参数importtsv.bulk.output的配置,通常来说使用Bulk output的方式对Regionserver来说更加友好一些,这种方式加载数据几乎不占用Regionserver的计算资源,因为只是在HDFS上移动了HFile文件,然后通知HMaster将该Regionserver的一个或多个region上线。

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网页题目:HBase中数据导入和导出的方法有哪些
文章来源:http://scjbc.cn/article/ipdehj.html

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