- 1.测试数据生成
- 使用shell 生成简易 csv文件
- 使用zd生成测试数据的csv文件 （仅用于生成测试数据，可跳过此步骤）
- 使用zd 执行
- zd的配置文件
- 生成的数据
- 2.将csv文件传到目标主机（在同机器操作的跳过此步骤）
- 3.将文件上传至HDFS，并修改相应的读写权限
- 4.使用importTsv 将数据导入hbase
- 语法
- 参数
- 执行导入
使用 importTsv 将数据导入hbase 1.测试数据生成 使用shell 生成简易 csv文件
int=1
while (($int <= 18)); do
echo ${int}','${int} >> int.csv
let "int++"
done
生成的数据
https://www.zendata.cn/
使用zd 执行nohup ./zd -d do_test_10w.yaml -n 20000000 -o outputout_do_2000w.csv &zd的配置文件
title: 数据开放测试数据-2000w
desc: 数据开放测试数据-2000w
author: qinon
version: 1.0
fields:
- field: user_name
fields:
- field: part1
from: name.cn.family.v1
select: name
where: "double='false'"
postfix:
- field: part2
from: name.cn.given.v1
where: "double='true'"
select: name
- field: user_id
range: 1-100000000
prefix: "id_"
postfix: ""
divider: ","
- field: client_uuid
# from: uuid.v1.yaml
# use: length32_random_no_separator
mode: r
fields:
- field: part1
from: uuid.prefix.yaml
use: uuid_prefix_time
- field: part2
from: uuid.prefix.yaml
use: uuid_prefix_info1
- field: part3
from: uuid.prefix.yaml
use: uuid_prefix_info2
- field: part4
range: 0-9999999999999999
format: "%016d"
- field: msisdn
fields:
- field: field2.1
range: 1
- field: field2.2
range: 3,5,7
- field: field2.3
range: 1-999:R
format: "%03d"
- field: field2.4
range: 1-999:R
format: "%03d"
- field: field2.5
range: 1-999:R
format: "%03d"
- field: sum_month
mode: r
fields:
- field: field2.1
range: 2020-2021
- field: field2.2
range: 1-10
format: "%02d"
- field: user_email
fields:
- field: letters
from: name.letters.v1.yaml
use: letters
postfix: "@"
- field: esp_domain
from: domain.esp.v1.yaml
use: esp
- field: city
from: address.cn.v1.china # 从data/address/v1.xlsx文件中读取名为china的工作簿。
select: city # 查询city字段。
where: state like '%福建%' # 条件是省份包含山东。
rand: true # 随机取数据
- field: province
from: address.cn.v1.china # 从data/address/v1.xlsx文件中读取名为china的工作簿。
select: state # 查询city字段。
where: state like '%福建%' # 条件是省份包含山东。
- field: user_status
range: 1-9:R
prefix: ""
postfix: ""
divider: ","
- field: data_part
value: " $user_id % 20"
divider: ","
生成的数据
第一列将被默认为 rowkey，从第二列开始映射为columnFamily：column，需在mapreduce时指定映射关系。列数对不上时，将导致导入失败
scp 当前主机的源文件路径 目标主机用户名@ip:目标路径
随后输入密码开始传输。
未开启认证的：scp 当前主机的源文件路径 ip:目标路径
hdfs dfs -ls /
hdfs dfs -put /home/udapdev/out_do_10w.csv /dotest
-put 源 目标路径
改文件权限
hdfs dfs -chmod a+x /dotest/out_do_10w.csv4.使用importTsv 将数据导入hbase 语法
hbase [类] [分隔符] [行键，列族] [表] [导入文件]参数
类 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.importTsv
分隔符 ‘-Dimporttsv.separator=,’
行键，列簇 ‘-Dimporttsv.columns=Hbase_ROW_KEY,family:user_name’
csv 文件使用 【,】 分割，第一列默认为rowkey，从第二列开始指定。格式为 列簇:列名，csv文件中的列数要与 此处 rowkey、列簇:列名 的数据量对应。否则会导入失败。
表名： 非default 的要写明 namespace dotest:do_test_2000w
导入文件的路径为文件放置于hdfs上 的路径。
./hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.importTsv '-Dimporttsv.columns=Hbase_ROW_KEY,family:user_id,family:client_uuid,family:msisdn,family:sum_month,family:user_email,family:city,family:province,family:user_status,family:data_part' '-Dimporttsv.separator=,' -Dimporttsv.skip.bad.lines=false dotest:do_test_10w /dotest/out_do_10w.csv
可看Map input records的数据量与导入的记录数是否一致，Bad Lines =0 为全部记录导入成功。
如出现 Bad Lines =记录数，大概是列数对不上，导入失败，可去检查 columns映射是否多写、漏写
'-Dimporttsv.columns=Hbase_ROW_KEY,family:user_id,family:client_uuid,family:msisdn,family:sum_month,family:user_email,family:city,family:province,family:user_status,family:data_part'
参考资料：
https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/84300090
https://blog.csdn.net/weixin_33739523/article/details/92537856
