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2021年大数据HBase(十五):HBase的Bulk Load批量加载操作

很多时候,我们需要将外部的数据导入到HBase集群中,例如:将一些历史的数据导入到HBase做备份。我们之前已经学习了HBase的Java API,通过put方式可以将数据写入到HBase中,我们也学习过通过MapReduce编写代码将HDFS中的数据导入到HBase。但这些方式都是基于HBase的原生API方式进行操作的。这些方式有一个共同点,就是需要与HBase连接,然后进行操作。HBase服务器要维护、管理这些连接,以及接受来自客户端的操作,会给HBase的存储、计算、网络资源造成较大消耗。此时,在需要将海量数据写入到HBase时,通过Bulk load(大容量加载)的方式,会变得更高效。可以这么说,进行大量数据操作,Bulk load是必不可少的。

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大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day15】——Spark2

1)如果说HDFS是大数据时代分布式文件系统首选标准,那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准。 2)速度更快:从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看,绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右,在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下,使用parquet很多时候可以成功运行。 3)parquet的压缩技术非常稳定出色,在spark sql中对压缩技术的处理可能无法正常的完成工作(例如会导致lost task,lost executor)但是此时如果使用parquet就可以正常的完成。 4)极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间,由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容,尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的IO和内存的占用,(下推过滤器)。 5)spark 1.6x parquet方式极大的提升了扫描的吞吐量,极大提高了数据的查找速度spark1.6和spark1.5x相比而言,提升了大约1倍的速度,在spark1.6X中,操作parquet时候cpu也进行了极大的优化,有效的降低了cpu消耗。 6)采用parquet可以极大的优化spark的调度和执行。我们测试spark如果用parquet可以有效的减少stage的执行消耗,同时可以优化执行路径。

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