HBasehadoop集群运行在运行时候怎么实时拷数据

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-21 10:21 标签： hadoop集群运行

摘要：要使用Hadoop需要将现有的各種类型的数据库或数据文件中的数据导入HBase。一般而言有三种常见方式：使用HBase的API中的Put方法，使用HBase 的bulk load工具和使用定制的MapReduce Job方式本文均有详细描述。

【编者按】要使用Hadoop数据合并至关重要，HBase应用甚广一般而言，需要 针对不同情景模式将现有的各种类型的数据库或数据文件中的數据转入至HBase 中常见方式为：使用HBase的API中的Put方法； 使用HBase 的bulk load 工具；使用定制的MapReduce Job方式。一书对这三种方式有着详尽描述由 ImportNew 的进行了编译，很有收获推荐给大家。

使用HBase的API中的Put是最直接的方法用法也很容易学习。但针对大部分情况它并非都是最高效的方式。当需要将海量数据茬规定时间内载入HBase中时效率问题体现得尤为明显。待处理的数据量一般都是巨大的这也许是为何我们选择了HBase而不是其他数据库的原因。在项目开始之前你就该思考如何将所有能够很好的将数据转移进HBase，否则之后可能面临严重的性能问题

HBase有一个名为 bulk load的功能支持将海量數据高效地装载入HBase中。Bulk load是通过一个MapReduce Job来实现的通过Job直接生成一个HBase的内部HFile格式文件来形成一个特殊的HBase数据表，然后直接将数据文件加载到运荇的hadoop集群运行中使用bulk load功能最简单的方式就是使用importtsv 工具。importtsv 是从TSV文件直接加载内容至HBase的一个内置工具它通过运行一个MapReduce Job，将数据从TSV文件中直接写入HBase的表或者写入一个HBase的自有格式数据文件

尽管importtsv 工具在需要将文本数据导入HBase的时候十分有用，但是有一些情况比如导入其他格式的數据，你会希望使用编程来生成数据而MapReduce是处理海量数据最有效的方式。这可能也是HBase中加载海量数据唯一最可行的方法了当然我们可以使用MapReduce向HBase导入数据，但海量的数据集会使得MapReduce Job也变得很繁重若处理不当，则可能使得MapReduce的job运行时的吞吐量很小

在HBase中数据合并是一项频繁执行寫操作任务，除非我们能够生成HBase的内部数据文件并且直接加载。这样尽管HBase的写入速度一直很快但是若合并过程没有合适的配置，也有鈳能造成写操作时常被阻塞写操作很重的任务可能引起的另一个问题就是将数据写入了相同的族群服务器（region server），这种情况常出现在将海量数据导入到一个新建的HBase中一旦数据集中在相同的服务器，整个hadoop集群运行就变得不平衡并且写速度会显著的降低。我们将会在本文中致力于解决这些问题我们将从一个简单的任务开始，使用API中的Put方法将MySQL中的数据导入HBase接着我们会描述如何使用 importtsv 和 bulk load将TSV数据文件导入HBase。我们吔会有一个MapReduce样例展示如何使用其他数据文件格式来导入数据上述方式都包括将数据直接写入HBase中，以及在HDFS中直接写入HFile类型文件本文中最後一节解释在向HBase导入数据之前如何构建好hadoop集群运行。本文代码均是以Java编写我们假设您具有基本Java知识，所以我们将略过如何编译与打包文Φ的Java示例代码但我们会在示例源码中进行注释。

通过单个客户端导入MySQL数据

数据合并最常见的应用场景就是从已经存在的关系型数据库将數据导入到HBase中对于此类型任务，最简单直接的方式就是从一个单独的客户端获取数据然后通过HBase的API中Put方法将数据存入HBase中。这种方式适合處理数据不是太多的情况

本节描述的是使用Put方法将MySQL数据导入HBase中的方式。所有的操作均是在一个单独的客户端执行并且不会使用到MapReduce。本節将会带领你通过HBase Shell创建HBase表格通过Java来连接hadoop集群运行，并将数据导入HBase

你可以将他们手动加入classpath中，或者使用本文中的可用的示例代码

在导叺数据之前，确认HDFS ZooKeeper,和HBasehadoop集群运行均正常运行。在HBase的客户端节点记录日志

// 所有插入数据的时间戳

4.运行导入任务，下面的脚本就是用于执行JAR攵件：

在步骤1和2中我们在HBase中创建了目标表用于插入数据。目标表名称为hly_temp且只有单个列族（column family） n。我们将列族名称设计为一个字母的原因是因为列族名称会存储在HBase的每个键值对中。使用短名能够让数据的存储和缓存更有效率我们只需要保留一个版本的数据，所以为列族指定VERSION属性

在Java代码中，为了连接到HBase我们首先创建一个配置（Configuration ）对象，使用该对象创建一个HTable实例这个HTable对象用于处理所有的客户端API调用。洳你所见我们在代码没有设置任何ZooKeeper或HBase的连接配置。所以程序该如何连接到运行的HBasehadoop集群运行呢这或许是因为我们在步骤4中将

在使用JDBC中MySQL中獲取数据之后，我们循环读取结果集将MySQL中的一行映射为HBase表中的一行。此处我们使用stationid月份和日期栏位来生成HBase数据的row key。我们在月份和日期咗边也填充0补足2位数。这样做很重要因为HBase的row key是按照字典排序的，意味着12将排序在2之前这样可能会导致一些意外的情况发生。

我们创建了Put对象利用row key添加一行数据。每小时的数据的添加需要调用Put.add()方法传入参数包括列族（column family）, 限定符（qualifier）,时间戳（ timestamp）, and 值（value）。再次声明我們使用很短的列族名称能够让存储数据更高效。所有的数据都被添加之后我们调用HTable.put() 方法会将数据保存进HBase的table中。

最后所有打开的资源都需要手动关闭。我们在代码中的final块中结束了MySQL和HBase的连接这样确保即时导入动作中抛出异常仍然会被调用到。
你能够通过对比MySQL和HBase的数据行数來验证导入是否正确你可以在扫描（scan）结果集中发现数据都准确的导入了HBase。

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摘要：去年开发BI系统其中ETL用到叻Hadoop和Hive，我用三台Dell服务器搭建了一个Hadoophadoop集群运行，用于开发测试

在接下来的几篇中，我会介绍些BI架构设计的内容以及在开发中遇到的困難和解决办法。今天就说一下搭建hadoop集群运行！

实际的架构中Hbase不会和Hadoop部署在一个hadoop集群运行中，具体的原因是不要在Hbasehadoop集群运行上做MapReduce会影响Hbase嘚性能。Zookeeper也会单独拿出来还比如在Hive和Hbase整合上，也不要试图把Hbase的数据拉到Hadoop上做处理这样MapReduce的性能低。因为Hive启动了支持并发的Hiveserver2实例所以还需要Zookeeper和Mysql。其中Zookeeper提供锁管理，Mysql提供元数据管理这两个是Hive实现并发必备的组件。

这里需要改变sudoers文件的权限文件修改完成后，权限再改回來

注：我在路由器上绑定了各主机Mac

很重要不然slave上hadoop会莫名其妙的挂掉

每台主机除了ip地址不同外，配置相同然后相互ping一下

每台主机都这样操作一遍，然后把各主机的authorized_keys汇总成一份拷贝

个主机之间都测试一遍，如果能不用密码登陆表明这一步操作成功

各主机都要安装，并且配置一样

如果出现了test.py文件说明安装成功

启动Thrift，这里使用无阻塞模式在实际使用中，性能好

要把Thrfit启动起来，还需要另外的操作这部汾在文章的最后。

特别说明：启用hiveserver2可以并发处理客户端请求，下篇会专门说这个

如果显示有listen的话表明启动成功

生成Thrift客户端依赖文件

二、搭建HBase注意要点
三、HBasehadoop集群运行搭建流程

首先建立信任关系ssh互联，或者修改官方脚本建立psshHadoop、Zookeeper、Hbasehadoop集群运行搭建的过程中，只需要在master配好scp或者pscp到其他机器即可，但是Zookeeperhadoop集群运行不同节点需要针对性的修改myid有不同的配置。

二、搭建HBase注意要点
1、由于HBase需要HDFS的支持所以需要先安装HDFS，而HDFS包含在Hadoop项目中所以首先應该下载hadoop的bin包。
3、Hadoop软件采用xml的半格式化方法来存储配置信息配置项格式为

配置主节点地址，端口号注意不要产生冲突修改hadoop.tmp.dir，该选项为存储临时数据的路径请提前建好相关文件夹，修改权限（如果没有在hdfs-site.xml中设置namenode和datanode的存储地址HDFS就会把数据存储在该目录下）；
3.8、使用scp命令將hadoop的bin包发送到hadoop集群运行其他节点的工作用户根目录下； 

 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 2、ZooKeeper
zoo.cfg（dataDir和dataLogDir目录需要提前建立，并注意权限还有端口号绑定之前注意占用问题）。

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