一、概述
HBase本身提供了非常多种数据导入的方式，通常有两种经常使用方式：
1、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase
2、还有一种方式就是使用HBase原生Client API
这两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。一次性入库大量数据时，特别占用资源，所以都不是最有效的。了解过HBase底层原理的应该都知道，HBase在HDFS中是以HFile文件结构存储的，一个比較高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法直接生成HFile，即HBase提供的HFileOutputFormat类。
二、Bulk Load基本原理
Bulk Load处理由两个主要步骤组成
1、准备数据文件
Bulk Load的第一步。会执行一个Mapreduce作业，当中使用到了HFileOutputFormat输出HBase数据文件：StoreFile。
HFileOutputFormat的作用在于使得输出的HFile文件能够适应单个region。使用TotalOrderPartitioner类将map输出结果分区到各个不同的key区间中，每一个key区间都相应着HBase表的region。
2、导入HBase表
第二步使用completebulkload工具将第一步的结果文件依次交给负责文件相应region的RegionServer，并将文件move到region在HDFS上的存储文件夹中。一旦完毕。将数据开放给clients。
假设在bulk load准备导入或在准备导入与完毕导入的临界点上发现region的边界已经改变，completebulkload工具会自己主动split数据文件到新的边界上。可是这个过程并非最佳实践，所以用户在使用时须要最小化准备导入与导入集群间的延时，特别是当其它client在同一时候使用其它工具向同一张表导入数据。
注意：
bulk load的completebulkload步骤。就是简单的将importtsv或HFileOutputFormat的结果文件导入到某张表中。使用类似下面命令
hadoop jar hbase-VERSION.jar completebulkload [-c /path/to/hbase/config/hbase-site.xml] /user/todd/myoutput mytable命令会非常快运行完毕。将/user/todd/myoutput下的HFile文件导入到mytable表中。注意：假设目标表不存在。工具会自己主动创建表。
三、生成HFile程序说明：
1、终于输出结果。不管是map还是reduce，输出部分key和value的类型必须是： < ImmutableBytesWritable, KeyValue>或者< ImmutableBytesWritable, Put>。2、终于输出部分，Value类型是KeyValue 或Put。相应的Sorter各自是KeyValueSortReducer或PutSortReducer。
3、MR样例中job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class); HFileOutputFormat仅仅适合一次对单列族组织成HFile文件。
4、MR样例中HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, table);自己主动对job进行配置。SimpleTotalOrderPartitioner是须要先对key进行总体排序，然后划分到每个reduce中，保证每个reducer中的的key最小最大值区间范围，是不会有交集的。由于入库到HBase的时候，作为一个总体的Region，key是绝对有序的。
5、MR样例中最后生成HFile存储在HDFS上。输出路径下的子文件夹是各个列族。假设对HFile进行入库HBase。相当于move HFile到HBase的Region中。HFile子文件夹的列族内容没有了。
四、演示样例
1、创建表
create 'hfiletable','fm1','fm2'2、准备原始数据
key1 fm1:col1 value1
key1 fm1:col2 value2
key1 fm2:col1 value3
key4 fm1:col1 value43、导入HBase MR
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FsShell;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat2;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.io.IOException;
public class BulkLoadJob {
static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BulkLoadJob.class);
public static class BulkLoadMap extends
Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] valueStrSplit = value.toString().split("\t");
String hkey = valueStrSplit[0];
String family = valueStrSplit[1].split(":")[0];
String column = valueStrSplit[1].split(":")[1];
String hvalue = valueStrSplit[2];
final byte[] rowKey = Bytes.toBytes(hkey);
final ImmutableBytesWritable HKey = new ImmutableBytesWritable(rowKey);
Put HPut = new Put(rowKey);
byte[] cell = Bytes.toBytes(hvalue);
HPut.add(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column), cell);
context.write(HKey, HPut);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
String inputPath = args[0];
String outputPath = args[1];
HTable hTable = null;
try {
Job job = Job.getInstance(conf, "ExampleRead");
job.setJarByClass(BulkLoadJob.class);
job.setMapperClass(BulkLoadJob.BulkLoadMap.class);
job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Put.class);
// speculation
job.setSpeculativeExecution(false);
job.setReduceSpeculativeExecution(false);
// in/out format
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat2.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));
hTable = new HTable(conf, args[2]);
HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job, hTable);
if (job.waitForCompletion(true)) {
FsShell shell = new FsShell(conf);
try {
shell.run(new String[]{"-chmod", "-R", "777", args[1]});
} catch (Exception e) {
logger.error("Couldnt change the file permissions ", e);
throw new IOException(e);
}
//载入到hbase表
LoadIncrementalHFiles loader = new LoadIncrementalHFiles(conf);
loader.doBulkLoad(new Path(outputPath), hTable);
} else {
logger.error("loading failed.");
System.exit(1);
}
} catch (IllegalArgumentException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (hTable != null) {
hTable.close();
}
}
}
}4、查看数据
hbase(main):003:0> scan 'hfiletable'
ROW COLUMN+CELL
key2 column=fm1:col1, timestamp=1437794332921, value=value1
key2 column=fm1:col2, timestamp=1437794332921, value=value2
key2 column=fm2:col1, timestamp=1437794332921, value=value3
key3 column=fm1:col1, timestamp=1437794332921, value=value4
2 row(s) in 0.1910 seconds
五、总结
尽管importtsv工具使用与大多数场景，用户有时希望自己编程生成数据，或以其它格式导入数据，比方importtsv须要在导入前确定每条数据column维度，一旦我们的数据的维度是依据数据内容本身的。importtsv就无法满足需求。这时就须要对工具改造。能够查看ImportTsv.java和HFileOutputFormat的javaDoc。
completebulkload相同能够编程化实现，能够查看LoadIncrementalHFiles类。