HBase官方提供了基于Mapreduce的批量数据导入工具：Bulk load和ImportTsv。关于Bulk load大家可以看下我另一篇。
通常HBase用户会使用HBase API导数，但是如果一次性导入大批量数据，可能占用大量Regionserver资源，影响存储在该Regionserver上其他表的查询，本文将会从源码上解析ImportTsv数据导入工具，探究如何高效导入数据到HBase。
二、ImportTsv介绍
ImportTsv是Hbase提供的一个命令行工具，可以将存储在HDFS上的自定义分隔符（默认\t）的数据文件，通过一条命令方便的导入到HBase表中，对于大数据量导入非常实用，其中包含两种方式将数据导入到HBase表中：
第一种是使用TableOutputformat在reduce中插入数据；
第二种是先生成HFile格式的文件，再执行一个叫做CompleteBulkLoad的命令，将文件move到HBase表空间目录下，同时提供给client查询。
三、源码解析
本文基于CDH5 HBase0.98.1，ImportTsv的入口类是org.apache.Hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv
String hfileOutPath = conf.get(BULK_OUTPUT_CONF_KEY);
String columns[] = conf.getStrings(COLUMNS_CONF_KEY);
if (hfileOutPath != null) {
if (!admin.tableExists(tableName)) {
LOG.warn(format("Table '%s' does not exist.", tableName));
// TODO: this is backwards. Instead of depending on the existence of a table,
// create a sane splits file for HFileOutputFormat based on data sampling.
createTable(admin, tableName, columns);
}
HTable table = new HTable(conf, tableName);
job.setReducerClass(PutSortReducer.class);
Path outputDir = new Path(hfileOutPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputDir);
job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
if (mapperClass.equals(TsvImporterTextMapper.class)) {
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
job.setReducerClass(TextSortReducer.class);
} else {
job.setMapOutputValueClass(Put.class);
job.setCombinerClass(PutCombiner.class);
}
HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, table);
} else {
if (mapperClass.equals(TsvImporterTextMapper.class)) {
usage(TsvImporterTextMapper.class.toString()
+ " should not be used for non bulkloading case. use "
+ TsvImporterMapper.class.toString()
+ " or custom mapper whose value type is Put.");
System.exit(-1);
}
// No reducers. Just write straight to table. Call initTableReducerJob
// to set up the TableOutputFormat.
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName, null, job);
job.setNumReduceTasks(0);
}
从ImportTsv.createSubmittableJob方法中判断参数BULK_OUTPUT_CONF_KEY开始，这步直接影响ImportTsv的Mapreduce作业最终以哪种方式入HBase库
如果不为空并且用户没有自定义Mapper实现类（参数importtsv.mapper.class）时，则使用PutSortReducer，其中会对Put排序，如果每行记录有很多column，则会占用Reducer大量的内存资源进行排序。
Configuration conf = job.getConfiguration();
HBaseConfiguration.merge(conf, HBaseConfiguration.create(conf));
job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class);
如果为空，调用TableMapReduceUtil.initTableReducerJob初始化TableOutputformat的Reducer输出，此方式不需要使用Reducer，因为直接在mapper的Outputformat中会批量的调用Put API将数据提交到Regionserver上（相当于并行的执行HBase Put API）
四、实战
1、使用TableOutputformat的Put API上传数据，非bulk-loading
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.columns=a,b,c <tablename> <hdfs-inputdir>
2、使用bulk-loading生成StoreFiles（HFile）
step1、生成Hfile
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.columns=a,b,c -Dimporttsv.bulk.output=hdfs://storefile-outputdir <tablename> <hdfs-data-inputdir>
step2、完成导入
$ bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles <hdfs://storefileoutput> <tablename>
五、总结
在使用ImportTsv时，一定要注意参数importtsv.bulk.output的配置，通常来说使用Bulk output的方式对Regionserver来说更加友好一些，这种方式加载数据几乎不占用Regionserver的计算资源，因为只是在HDFS上移动了HFile文件，然后通知HMaster将该Regionserver的一个或多个region上线。