HBase Region分区、数据压缩及与Sqoop集成操作

ゝ一纸荒年。 2022-12-21 00:56 121阅读 0赞

### 目录 ###

*   *  一、HBase表region预分区的几种方式
     *  二、HBase表数据的压缩配置
     *  三、HBase与Sqoop集成

## 一、HBase表region预分区的几种方式 ##

第一种：创建5个region分区表

create_namespace 'track'
    
    create 'track:stu', 'info', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']

第二种：split强制拆分

split 'tableName', 'splitKey'
    
    split 'track:stu', '50'

第三种：将拆分的key值放在文件中

create 'track:stu_1', 'info', SPLITS_FILE => '/opt/datas/splits.txt'

第四种：

create 't1', 'f1', { NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}

## 二、HBase表数据的压缩配置 ##

首先Hadoop安装snappy，详细请见博客：  
[https://blog.csdn.net/weixin\_45366499/article/details/109271630][https_blog.csdn.net_weixin_45366499_article_details_109271630]

查看hbase是否支持压缩

bin/hbase --config ~/conf_hbase org.apache.hadoop.util.NativeLibraryChecker

Native library checking:
    hadoop:  true /opt/modules/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/lib/native/libhadoop.so.1.0.0
    zlib:    true /lib64/libz.so.1
    snappy:  true /opt/modules/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/lib/native/libsnappy.so.1
    lz4:     true revision:99
    bzip2:   false 
    openssl: true /lib64/libcrypto.so

配置HBase表数据的压缩

ln -s  /opt/modules/hadoop/lib/native  /opt/modules/hbase/lib/native/Linux-amd64-64

创建HBase表

create 'stu_snappy','info'

修改表的属性为snappy压缩

alter "stu_snappy",{ NAME => 'info',COMPRESSION => 'SNAPPY'}

可以使用CompressionTest工具来验证snappy的压缩器可用于HBase：

bin/hbase  org.apache.hadoop.hbase.util.CompressionTest hdfs://bigdata-pro-m01:9000/user/caizhengjie/datas/snappy snappy

## 三、HBase与Sqoop集成 ##

通常来说HBase与Sqoop集成，是将mysql的数据导入到HBase中

mysql -> HBase

第一步：在sqoop的sqoop-env.sh文件里添加

export HBASE_HOME=/opt/modules/hbase

第二步：创建MySQL数据表并创建数据

CREATE TABLE  user_info_hbase (
      id varchar(20) DEFAULT NULL,
      username varchar(20) DEFAULT NULL,
      address varchar(20) DEFAULT NULL
    )

insert into user_info_hbase values('0001','admin','admin');
    insert into user_info_hbase values('0002','wang','111111');
    insert into user_info_hbase values('0003','zhang','000000');
    insert into user_info_hbase values('0004','lili','000000');
    insert into user_info_hbase values('0005','henry','000000');
    insert into user_info_hbase values('0006','cherry','000000');

第三步：创建hbase表

create 'user_info','info'

第四步：可以查看HBase与Sqoop集成之间的参数

HBase arguments:
       --column-family <family>    Sets the target column family for the
                                   import
       --hbase-bulkload            Enables HBase bulk loading
       --hbase-create-table        If specified, create missing HBase tables
       --hbase-row-key <col>       Specifies which input column to use as the
                                   row key
       --hbase-table <table>       Import to <table> in HBase

第五步：通过sqoop导入数据

bin/sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://bigdata-pro-m01:3306/db_sqoop \
    --username root \
    --password 199911 \
    --table user_info_hbase \
    --column-family info \
    --hbase-bulkload \
    --hbase-row-key id -m 1 \
    --hbase-table user_info

第六步：查看运行结果

hbase(main):012:0> scan 'user_info'
    ROW                                    COLUMN+CELL                                                                                                  
     0001                                  column=info:address, timestamp=1605251319678, value=admin                                                    
     0001                                  column=info:username, timestamp=1605251319678, value=admin                                                   
     0002                                  column=info:address, timestamp=1605251319678, value=111111                                                   
     0002                                  column=info:username, timestamp=1605251319678, value=wang                                                    
     0003                                  column=info:address, timestamp=1605251319678, value=000000                                                   
     0003                                  column=info:username, timestamp=1605251319678, value=zhang                                                   
     0004                                  column=info:address, timestamp=1605251319678, value=000000                                                   
     0004                                  column=info:username, timestamp=1605251319678, value=lili                                                    
     0005                                  column=info:address, timestamp=1605251319678, value=000000                                                   
     0005                                  column=info:username, timestamp=1605251319678, value=henry                                                   
     0006                                  column=info:address, timestamp=1605251319678, value=000000                                                   
     0006                                  column=info:username, timestamp=1605251319678, value=cherry                                                  
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