Hbase 整合 Hadoop 的数据迁移

上篇文章说了 Hbase 的基础架构，都是比较理论的知识，最近我也一直在搞 Hbase 的数据迁移， 今天就来一篇实战型的，把最近一段时间的 Hbase 整合 Hadoop 的基础知识在梳理一遍，毕竟当初搞得时候还是有点摸不着方向，写下来也方便以后查阅。

之前使用 Hbase 大多是把它当做实时数据库来做查询使用的，大部分使用的都是 Hbase 的基础 Api， Hbase 与 Hadoop Hive 框架的整合还真是没系统的搞过，话不多说，先看看本文的架构图：

 

PS：文中提到的代码见最后 参考资料

 

着重点在前两部分，后面的都是大家比较熟悉的部分了。

 

 

 

1  Hbase 与 Hadoop 集成

Hbase 与 Hadoop 相关操作主要可以分为如下三种情况：

 

• 一张 hbase 表数据导入另一张 hbase 表

   

• HDFS 数据导入 Hbase 表

   

• HDFS 数据（超大数据）导入 Hbase 表

 

以上三种情况的数据迁移基本都是依靠 MR 程序来完成的，所以重点又回到了 MR 编程。

 

01 hbase表数据导入

 

思路：准备 MR 程序将一张 Hbase 表写入到另一张 Hbase 表即可。

 

注意：两张 Hbase 表导入数据的列族信息要一致；有数据的 Hbase 在读入数据时要注意非空判断。

 

准备工作：

准备 user1 表 列族 为 f1，f1 中有 age ，name属性 ，作为输入表；

准备 user2 表，创建列族 f1，作为输出表。

 

主要代码：

 

Mapper 端：这里注意继承的 是 TableMapper

 

public class HBaseReadMapper extends TableMapper<Text,Put> {
/**
*
* @param key rowkey
* @param value rowkey 此行的数据  Result 类型
* @param context
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获得rowkey 的字节数组
byte[] rowkey_bytes = key.get();
String rowKeyStr = Bytes.toString(rowkey_bytes);
//准备好 put 对象 用于输出下游
Put put = new Put(rowkey_bytes);
//text 作为输出的 key
Text text = new Text(rowKeyStr);
//输出数据 - 写数据 - 普通 构建put 对象
Cell[] cells = value.rawCells();
//将 f1 : name & age 输出
for (Cell cell : cells) {
//当前 cell是否是 f1
//获取列族
byte[] family = CellUtil.cloneFamily(cell);
String familyStr = Bytes.toString(family);
​
if("f1".equals(familyStr)){
//在判断是否是 name | age
put.add(cell);
}
​
if("f2".equals(familyStr)){
put.add(cell);
}
}
//注意非空判断 不然会报错
if(!put.isEmpty()){
context.write(text,put);
}
​
}
}

 

Reduce 端 ，使用 TableReducer：

 

public class HbaseWriteReducer extends TableReducer<Text,Put,ImmutableBytesWritable> {
​
/**
* 将 map 传过来的数据写出去
* @param key
* @param values
* @param context
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Put> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//设置rowkey
ImmutableBytesWritable immutableBytesWritable = new ImmutableBytesWritable();
//设置rowkey
immutableBytesWritable.set(key.toString().getBytes());
for (Put value : values) {
context.write(immutableBytesWritable,value);
}
}
}

启动类，将 user1 中 f1 列族下 age，name数值写入到 user2 中：

public class Hbase2HbaseMR extends Configured implements Tool {
​
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
//设置 hbase 的zk地址
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181");
int run = ToolRunner.run(configuration, new Hbase2HbaseMR(), args);
System.exit(run);
}
@Override
public int run(String[] strings) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(super.getConf());
job.setJarByClass(Hbase2HbaseMR.class);
//mapper
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(TableName.valueOf("user"),new Scan(), HBaseReadMapper.class,Text.class,Put.class,job);
//reducer
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("user2",HbaseWriteReducer.class,job);
boolean b = job.waitForCompletion(true);
​
return b?0:1;
}
}

 

02 HDFS 导入到Hbase

 

思路：准备 MR 程序将 HDFS 数据写入到另一张 Hbase 表即可。

 

注意：

 

读入的是 Mapper 是 HDFS 操作，写出的 Reduce 是 Hbase 操作；

HDFS 数据格式要与 Hbase 表对应

 

准备工作：

准备 HDFS 上数据 ；

准备 user2 表，创建列族 f1，作为输出表。

 

主要代码：

 

Mapper 端，使用常规 Mapper

 

public class HdfsMapper extends Mapper<LongWritable,Text,Text,NullWritable>{
​
/**
* HDFS -- Hbase
*
* @param key
* @param value
* @param context
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//数据原样输出
context.write(value,NullWritable.get());
}
}

 

Reduce 端，使用 TableReducer ：

 

public static class HBASEReducer extends TableReducer<Text,NullWritable,ImmutableBytesWritable>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
/**
* key --> 一行数据
* 样例数据：
* 07 zhangsan 18
* 08 lisi 25
* 09 wangwu 20
*
*/
//按格式拆分
String[] split = key.toString().split("\t");
//构建 put 对象
Put put = new Put(Bytes.toBytes(split[0]));
put.addColumn("f1".getBytes(),"name".getBytes(),split[1].getBytes());
put.addColumn("f1".getBytes(),"age".getBytes(),split[2].getBytes());
context.write(new ImmutableBytesWritable(split[0].getBytes()),put);
}
}

 

启动类：

 

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
//设置 hbase zk 地址
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181");
Job job = Job.getInstance(configuration);
job.setJarByClass(Hdfs2HbaseMR.class);
//输入文件路径
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("hdfs://hadoop102:9000/hbase/input"));
job.setMapperClass(HdfsMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
//指定输出到 Hbase 的 表名
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("user2",HBASEReducer.class,job);
//设置 reduce 个数
job.setNumReduceTasks(1);
boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b?0:1);
}

 

03 HDFS 大数据导入Hbase

 

思路：与 2 中的数据导入不同的是这次的数据量比较大，使用常规的 MR 可能耗时非常的长，并且一直占用资源。

 

我们可以先将 Hadoop 上存储的 HDFS 文件转换成 HFile 文件，HFile 文件就是 Hbase 底层存储的类型，转换完成后，再将转换好的 HFile 文件指定给对应的 Hbase 表即可。这就是 bulkload 的方式批量加载数据，大致流程如下：

 

 

 

注意：

 

由于是文件类型转换，不做计算操作，所以只需要读入的 Mapper 操作，，不需要Reduce操作；

 

文件类型转换后 还需要做 Hbase 表与 HFile 文件的映射

 

准备工作：

准备 HDFS 上数据 ；

准备 user2 表，创建列族 f1，作为输出表。

 

主要代码：

 

Mapper 端，使用常规 Mapper

 

public class Hdfs2HFileMapper extends Mapper<LongWritable,Text,ImmutableBytesWritable,Put> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] split = value.toString().split("\t");
//封装输出类型
Put put = new Put(split[0].getBytes());
put.addColumn("f1".getBytes(),"name".getBytes(),split[1].getBytes());
put.addColumn("f1".getBytes(),"age".getBytes(),split[2].getBytes());
// 将封装好的put对象输出，rowkey 使用 immutableBytesWritable
context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(split[0])),put);
}
}

 

 

启动类：

 

/**
*
* 将HDFS文件写成Hfile格式输出
*/
public class Hdfs2HileOut extends Configured implements Tool {
​
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181");
int run = ToolRunner.run(configuration, new Hdfs2HileOut(), args);
System.exit(run);
}
@Override
public int run(String[] strings) throws Exception {
Configuration conf = super.getConf();
Job job = Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(Hdfs2HileOut.class);
FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("hdfs://hadoop102:9000/hbase/input"));
​
job.setMapperClass(Hdfs2HFileMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Put.class);
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("user2"));
//使MR可以向user2表中，增量增加数据
HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("user2")));
//数据写回到HDFS 写成HFILE -》 所以指定输出格式为Hfile
job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
//HFile 输出的路径，用于与表映射的输入参数
HFileOutputFormat2.setOutputPath(job,new Path("hdfs://hadoop102:9000/hbase/out_hfile2"));
//开始执行
boolean b = job.waitForCompletion(true);
return b? 0: 1;
}
}

 

加载类：

 

public class LoadHFile2Hbase {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181");
//获取数据库连接
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("user2"));
//构建 LoadIncrementalHfiles 加载 Hfile文件
LoadIncrementalHFiles loadIncrementalHFiles = new LoadIncrementalHFiles(configuration);
// 加载上一步输出的HFile 与表做映射
loadIncrementalHFiles.doBulkLoad(new Path("hdfs://hadoop102:9000/hbase/out_hfile2"),connection.getAdmin(),table,connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("user2")));
}
}

 

至此，HDFS 数据迁移至 Hbase 完成。

 

 

 

 

2   Hbase 与 Hive 集成

 

hbase 与 hive 相关的数据迁移工作分为两种：

 

• hive 表结果 ---> hbase 表

   

• hbase 表数据 --->  hive 表

 

这部分操作没有代码，在 hive 和 hbase 客户端就能完成操作

 

01 准备工作

 

 

1 首先需要将 Hbase下的5个包拷贝到 hive lib 下，建议使用软连接的形式：

 

ln -s /home/hadoop/module/hbase-1.2.0-cdh5.14.2/lib/hbase-client-1.2.0-cdh5.14.2.jar  /home/hadoop/module/hive-1.1.0-cdh5.14.2/lib/hbase-client-1.2.0-cdh5.14.2.jar
ln -s /home/hadoop/module/hbase-1.2.0-cdh5.14.2/lib/hbase-hadoop2-compat-1.2.0-cdh5.14.2.jar  /home/hadoop/module/hive-1.1.0-cdh5.14.2/lib/hbase-hadoop2-compat-1.2.0-cdh5.14.2.jar
ln -s home/hadoop/module/hbase-1.2.0-cdh5.14.2/lib/hbase-hadoop-compat-1.2.0-cdh5.14.2.jar       /home/hadoop/module/hive-1.1.0-cdh5.14.2/lib/hbase-hadoop-compat-1.2.0-cdh5.14.2.jar
ln -s home/hadoop/module/hbase-1.2.0-cdh5.14.2/lib/hbase-it-1.2.0-cdh5.14.2.jar       /home/hadoop/module/hive-1.1.0-cdh5.14.2/lib/hbase-it-1.2.0-cdh5.14.2.jar
ln -s home/hadoop/module/hbase-1.2.0-cdh5.14.2/lib/hbase-server-1.2.0-cdh5.14.2.jar        /home/hadoop/module/hive-1.1.0-cdh5.14.2/lib/hbase-server-1.2.0-cdh5.14.2.jar

 

 

2 修改 Hive 的配置文件 hive-site.xml 添加自己的 zk 信息：

 

<property>
<name>hive.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
</property>

3 修改 Hive 的配置文件 hive-env.sh 添加如下信息:

 

export HADOOP_HOME=/kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/
export HBASE_HOME=/kkb/install/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.2
export HIVE_CONF_DIR=/kkb/install/hive-1.1.0-cdh5.14.2/conf

至此 准备工作完成。

 

02 hive表导入hbase

 

hive 中创建管理表（内部表）与hbase 表完成映射则hive管理表的数据会添加到 hbase 表中 ，命令如下：

 

create table course.hbase_score(id int,cname string,score int)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
with serdeproperties("hbase.columns.mapping" = "cf:name,cf:score")
tblproperties("hbase.table.name" = "hbase_score");

从命令中可以看出 hbase.table.name 是指的 hbase 表名，hbase.columns.mapping 则值的对应列族下的字段，而 hive 表的 id 则会作为hbase表的 rowkey 进行存储。

 

通过向内部表插入数据即可完成数据查询结果的导入。

 

insert overwrite table course.hbase_score select id,cname,score from course.score;

 

最后查看 hbase 表即可看到数据。

 

03 hbase表导入hive 

 

hbase 结果映射到 hive表比较简单，创建 hive 外部表即可：

 

CREATE external TABLE hbase2hive(id int, name string, score int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,cf:name,cf:score")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" ="hbase_hive_score");

从命令中可以看出 hbase.table.name 是指的 hbase 表名，hbase.columns.mapping 的值则对应hive表的字段，而 hive 表的 id 则会作取 hbase表的 rowkey 进行存储。

 

至此，Hbase 与 Hive 的数据迁移就完成了。

 

 

 

3  Hbase 协处理器和基础 api

 

关于基础api这部分比较详细的介绍就在代码中了，再此我们就简单说一下Hbase 协处理器。

 

协处理器是为了解决Hbase早期版本的一些问题，如建立二次索引、复杂过滤器、求和计数分组计数等类sql操作以及访问控制等。

 

Hbase 提供两类协处理器：

 

• observer 类似数据库的触发器，个人理解类似拦截器的功能；

   

• endpoint 类似数据库的存储过程，可以实现类sql的统计操作。

 

 

协处理器的加载方式

 

01 静态加载实现

 

通过修改 hbase-site.xml 这个文件来实现， 如启动全局 aggregation，能过操纵所有的表数据。只需要在hbase-site.xml里面添加以下配置即可，修改完配置之后需要重启HBase集群。

 

<property>
<name>hbase.coprocessor.user.region.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation</value>
</property>

 

为所有table加载了一个 cp class，可以用” ,”分割加载多个 class。

 

02 动态加载实现

 

启用表aggregation，只对特定的表生效。

 

下面以协处理器 observer 为例来简单说下操作过程：

 

1 创建 两张 hbase 表，user1 ，user2：

 

create 'user1','info;
create 'user2','info';

 

2 协处理器代码开发，完成往 user1 表插入数据时，先往 user2 表插入数据，代码如下：

 

public class MyProcessor extends BaseRegionObserver {
@Override
public void prePut(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e, Put put, WALEdit edit, Durability durability) throws IOException {
//获取连接
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop102:2181,hadoop103:2181:hadoop104:2181");
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
//涉及多个版本得问题
List<Cell> cells = put.get("info".getBytes(), "name".getBytes());
//将user1表的name 数据也插入到 user2 中
Cell nameCell = cells.get(0);
Put put1 = new Put(put.getRow());
put1.add(nameCell);
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("user2"));
table.put(put1);
table.close();
connection.close();
}
}

3 将开发好的项目打包上传到 HDFS ，路径自定，假设是：

 

hdfs://hadoop102:9000/processor/processor.jar

4 将 jar 包挂载到 user1 表：

 

disable 'user1';
alter 'user1',METHOD => 'table_att','Coprocessor'=>'hdfs://hadoop102:9000/processor/processor.jar|com.bigdata.comprocessor.MyProcessor|1001|';
enabled 'user1';

com.bigdata.comprocessor.MyProcessor : 你程序的全类名；

 

1001 ：协处理器编号，自定义即可，表中协处理器的编号不能重复。

 

5 测试向 user1 中插入数据，user2 是否有数据：

 

public class TestObserver {
​
@Test
public void testPut() throws IOException {
​
//获取连接
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181");
//创建连接对象
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
Table proc1 = connection.getTable(TableName.valueOf("user1"));
Put put = new Put("1110001112".getBytes());
​
put.addColumn("info".getBytes(),"name".getBytes(),"hello".getBytes());
put.addColumn("info".getBytes(),"gender".getBytes(),"male".getBytes());
put.addColumn("info".getBytes(),"nationality".getBytes(),"test".getBytes());
proc1.put(put);
proc1.close();
connection.close();
System.out.println("success");
​
}
}

 

关于协处理器卸载：

 

disable 'user1'
alter 'user1',METHOD=>'table_att_unset',NAME=>'coprocessor$1'
enable 'user1'

 

协处理器 observer 大致开发流程就是这样的。关于基础 api 放在参考资料的项目中了。

 

至此，还留有一个问题就是 hbase 的 endpoint 协处理器,其实它解决的问题及时实现 min、 max、 avg、 sum、 distinct、 group by 等sql功能，这个问题我们放在下期，下期介绍一个基于 hbase 框架之上的框架 -- phoenix，Phoenix之于 Hbase ，就像 hive 之于 Hadoop，会完美的实现 hbase 的 sql 查询操作。

 

项目代码地址： https://github.com/fanpengyi/hbase-api  

 

-- THE END --