1 ImportTSV功能描述
将tsv（也可以是csv，每行数据中各个字段使用分隔符分割）格式文本数据，加载到HBase表中。
1）、采用Put方式加载导入
2）、采用BulkLoad方式批量加载导入
使用如下命令，查看HBase官方自带工具类使用说明：
HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop HBASE_HOME=/export/servers/hbase HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp`:${HBASE_HOME}/conf ${HADOOP_HOME}/bin/yarn jar ${HBASE_HOME}/lib/hbase-server-1.2.0- cdh5.14.0.jar
执行上述命令提示如下信息：
An example program must be given as the first argument. Valid program names are: CellCounter: Count cells in HBase table. WALPlayer: Replay WAL files. completebulkload: Complete a bulk data load. copytable: Export a table from local cluster to peer cluster. export: Write table data to HDFS. exportsnapshot: Export the specific snapshot to a given FileSystem. import: Import data written by Export. importtsv: Import data in TSV format. rowcounter: Count rows in HBase table. verifyrep: Compare the data from tables in two different clusters.
翻译:
一个示例程序必须作为第一个参数给出。
有效的程序名是:
CellCounter: HBase表的cell数。
WALPlayer:重放WAL文件。
completebulkload:完成批量数据加载。
copytable:从本地集群导出表到对端集群。
export:将表数据写入HDFS。
exportsnapshot:将特定的快照导出到给定的文件系统。
import:导入Export写入的数据。
importtsv:导入TSV格式的数据。
rowcounter: HBase表的行数。
verifyrep:比较来自两个不同集群中的表的数据。
其中 importtsv 就是将文本文件（比如CSV、TSV等格式）数据导入HBase表工具类，使用
说明如下：
Usage: importtsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <inputdir> The column names of the TSV data must be specified using the - Dimporttsv.columns option. This option takes the form of comma-separated column names, where each column name is either a simple column family, or a columnfamily:qualifier. The special column name HBASE_ROW_KEY is used to designate that this column should be used as the row key for each imported record. To instead generate HFiles of data to prepare for a bulk data load, pass the option: -Dimporttsv.bulk.output=/path/for/output '-Dimporttsv.separator=|' - eg separate on pipes instead of tabs For performance consider the following options: -Dmapreduce.map.speculative=false -Dmapreduce.reduce.speculative=false
翻译:
用法:importtsv -Dimporttsv。 列= a, b, c <表> < inputdir >之类 TSV数据的列名必须使用-指定 Dimporttsv.columns 选择。 该选项采用逗号分隔的列名形式，其中 每一个 列名可以是一个简单的列族，也可以是一个列族:限定符。 特殊的列名HBASE_ROW_KEY用于指定该列 应该用作每个导入记录的行键。 要代替生成数据的HFiles来准备批量数据加载，请通过选择:
-Dimporttsv.bulk.output=/path/for/output '-Dimporttsv.separator=|' - eg separate on pipes instead of tabs For performance consider the following options: -Dmapreduce.map.speculative=false -Dmapreduce.reduce.speculative=false
2 直接导入Put方式
HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop HBASE_HOME=/export/servers/hbase HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp`:${HBASE_HOME}/conf ${HADOOP_HOME}/bin/yarn jar ${HBASE_HOME}/lib/hbase-server-1.2.0- cdh5.14.0.jar \ importtsv \ - Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,detail:log_id,detail:remote_ip,detail:s ite_global_ticket,detail:site_global_session,detail:global_user_id,detai l:cookie_text,detail:user_agent,detail:ref_url,detail:loc_url,detail:log _time \ tbl_logs \ /user/hive/warehouse/tags_dat.db/tbl_logs
上述命令本质上运行一个MapReduce应用程序，将文本文件中每行数据转换封装到Put
对象，然后插入到HBase表中。
回顾一下：
大数据Sqoop借助Hive将Mysql数据导入至Hbase
3 转换为HFile文件，再加载至表
# 1. 生成HFILES文件 HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop HBASE_HOME=/export/servers/hbase HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp`:${HBASE_HOME}/conf ${HADOOP_HOME}/bin/yarn jar ${HBASE_HOME}/lib/hbase-server-1.2.0- cdh5.14.0.jar \ importtsv \ -Dimporttsv.bulk.output=hdfs://bigdata- cdh01.itcast.cn:8020/datas/output_hfile/tbl_logs \ - Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,detail:log_id,detail:remote_ip,detail: site_global_ticket,detail:site_global_session,detail:global_user_id,det ail:cookie_text,detail:user_agent,detail:ref_url,detail:loc_url,detail: log_time \ tbl_logs \ /user/hive/warehouse/tags_dat.db/tbl_logs # 2. 将HFILE文件加载到表中 HADOOP_CLASSPATH=`${HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp`:${HBASE_HOME}/conf ${HADOOP_HOME}/bin/yarn jar ${HBASE_HOME}/lib/hbase-server-1.2.0- cdh5.14.0.jar \ completebulkload \ hdfs://bigdata-cdh01.itcast.cn:8020/datas/output_hfile/tbl_logs \ tbl_logs
缺点：
1）、ROWKEY不能是组合主键
只能是某一个字段
2）、当表中列很多时，书写-Dimporttsv.columns值时很麻烦，容易出错
总结:这个工具导入一些小批量数据还是很不错的,但是不常用.
