使用HBase自带的import工具导入数据遇到的两个问题

HBase是一个基于Hadoop的NoSQL数据库。它提供了高可用性、扩展性和可靠性。为了将数据导入HBase，可以使用HBase自带的import工具。但是，在使用该工具过程中，可能会遇到一些问题。本文将介绍在使用HBase自带的import工具导入数据时遇到的两个问题。

问题一：导入字节数小于实际文件大小

在使用import工具导入数据时，可能会发现导入的字节数小于实际文件大小。这个问题主要是由于导入过程中使用了压缩算法。默认情况下，import工具会使用Snappy压缩算法，以减少磁盘空间和网络带宽的消耗。

如果想要导入未压缩的数据，可以使用以下命令：

$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.skip.bad.lines=false -Dimporttsv.separator=<separator> <tablename> <inputdir>

以上命令会导入未经压缩的数据。其中，-Dimporttsv.skip.bad.lines=false表示当读取文件时出现错误时不跳过；-Dimporttsv.separator=<separator>表示指定分隔符；<tablename>表示指定表名；<inputdir>表示指定数据文件路径。

问题二：导入数据速度慢

在使用import工具导入大量数据时，可能会发现导入速度很慢。这主要是由于import工具默认只使用一个reduce任务导入数据。如果数据量很大，则导入速度会很慢。为了加快导入速度，可以增加reduce任务的数量。

例如，如果要将数据导入到名为mytable的表中，可以使用以下命令：

$ hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.reduce.tasks=<num of reduce tasks> <tablename> <inputdir>

以上命令会增加reduce任务的数量。其中，-Dimporttsv.reduce.tasks=<num of reduce tasks>表示指定reduce任务的数量；<tablename>表示指定表名；<inputdir>表示指定数据文件路径。

总结

本文介绍了在使用HBase自带的import工具导入数据时遇到的两个问题。在导入过程中，如果遇到类似的问题，可以按照本文所述的方法来解决。同时，在导入大量数据时，为了加快导入速度，可以增加reduce任务的数量。