Lassen Sie uns eine einfache HBase-Tabelle von Grund auf neu erstellen!
Es gibt viele Möglichkeiten, eine HBase-Tabelle zu erstellen und zu füllen:Massenladen, HBase-Shell, Hive mit HBaseStorageHandler usw.
Hier verwenden wir die ImportTsv-Klasse, die darauf abzielt, eine .tsv-Datei zu parsen, um sie in eine einzufügen vorhandene HBase-Tabelle.
Lassen Sie uns zuerst einige Daten erfassen!
Laden Sie access.tsv auf einen beliebigen Computer Ihres Clusters herunter:Dies ist eine 2-GB-ZIP-Datei mit tabulatorgetrennten Beispieldaten, die die Spalten Rowkey, Datum, Verweis-URL und http-Code enthält, und legen Sie sie auf HDFS ab.
[root@sandbox ~]# gunzip access.tsv.gz
[root@sandbox ~]# hdfs dfs -copyFromLocal ./access.tsv /tmp/Jetzt müssen wir die Tabelle in der HBase-Shell erstellen. für dieses Beispiel wird es nur eine ColumnFamily enthalten
[root@sandbox ~]# hbase shell
hbase(main):001:0> create 'access_demo','cf1'
0 row(s) in 14.2610 seconds
Und starten Sie den Import mit der Ad-hoc-Klasse, wählen Sie die Spalten aus (vergessen Sie nicht den HBASE_ROW_KEY Dies könnte eine beliebige Spalte sein, daher ist es die erste hier).
Syntax ist hbase JAVA_CLASS -DPARAMETERS TABLE_NAME FILE
Beachten Sie, dass Sie das tsv-Trennzeichen ‘-Dimporttsv.separator=,‘ angeben können und dass Sie natürlich verschiedene Spaltenfamilien cf1:field1,cf1:field2,cf2:field3,cf2:field4 hinzufügen können
[root@sandbox ~]# hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf1:date,cf1:refer-url,cf1:http-code access_demo /tmp/access.tsv
2015-05-21 19:55:38,144 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1432235700898_0002 running in uber mode : false
2015-05-21 19:55:38,151 INFO [main] mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
2015-05-21 19:56:00,718 INFO [main] mapreduce.Job: map 7% reduce 0%
2015-05-21 19:56:03,742 INFO [main] mapreduce.Job: map 21% reduce 0%
2015-05-21 19:56:06,785 INFO [main] mapreduce.Job: map 65% reduce 0%
2015-05-21 19:56:10,846 INFO [main] mapreduce.Job: map 95% reduce 0%
2015-05-21 19:56:11,855 INFO [main] mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
2015-05-21 19:56:13,948 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1432235700898_0002 completed successfullyPrüfen wir :
[root@sandbox ~]# hbase shell
hbase(main):001:0> list
TABLE
access_demo
iemployee
sales_data
3 row(s) in 9.7180 seconds
=> ["access_demo", "iemployee", "sales_data"]
hbase(main):002:0> scan 'access_demo'
ROW COLUMN+CELL
# rowkey column=cf1:date, timestamp=1432238079103, value=date
# rowkey column=cf1:http-code, timestamp=1432238079103, value=http-code
# rowkey column=cf1:refer-url, timestamp=1432238079103, value=refer-url
74.201.80.25/san-rafael-ca/events/sho column=cf1:date, timestamp=1432238079103, value=2008-01-25 16:20:50
w/80343522-eckhart-tolle
74.201.80.25/san-rafael-ca/events/sho column=cf1:http-code, timestamp=1432238079103, value=200
w/80343522-eckhart-tolle
74.201.80.25/san-rafael-ca/events/sho column=cf1:refer-url, timestamp=1432238079103, value=www.google.com/search
w/80343522-eckhart-tolle
calendar.boston.com/ column=cf1:date, timestamp=1432238079103, value=2008-01-25 19:35:50
calendar.boston.com/ column=cf1:http-code, timestamp=1432238079103, value=200Das ist es!
