item memcache.Item item.Key = "some_key" item.Object = myStruct{...} err := memcache.Gob.Set(&item) Bulkloader...工具的整合 对于需要批量上传或下载数据记录的场景,新版本的bulkloader工具成了救星。
所以这个方案最终也选择放弃 最终方案:bulkLoader 方式 最终还是把目光放到了JanusGraph 官方提供的 bulkLoader 方式。...我们还是低估了这种 bulkLoader 导入数据的难度,导入花了比较长的时间,最主要的问题分为两部分,一部分是 Hbase 相关参数调整的问题,另外一部分是 Spark 任务的内存优化问题。...最痛苦的还是这种 bulkLoader 导入方式如果过程中出现问题,失败了,只能将数据清理掉重新导入。
classOf[ImmutableBytesWritable],classOf[KeyValue],classOf[HFileOutputFormat],job.getConfiguration()) val bulkLoader...= new LoadIncrementalHFiles(conf) bulkLoader.doBulkLoad(new Path("/tmp/data1"),table)
m.makeVertexLabel("person").make() //使用IncrementBulkLoader导入时,去掉下面注释 //blid = m.makePropertyKey("bulkLoader.vertex.id...graph = GraphFactory.open('data/zl/hadoop-graphson.properties') blvp = BulkLoaderVertexProgram.build().bulkLoader...IncrementBulkLoader:增量导入数据,并且通过bulkLoader.vertex.id属性保存源图中的id值,对于id已导入过数据会执行更新操作。...为此每导入一个顶点数据都会执行如下逻辑:获取要导入顶点的id值,查询图中是否有某个顶点的bulkLoader.vertex.id值等于id值的,如果等于,则使用要插入的值,更新该图中已存在的顶点属性;如果不存在
mapred.output.dir", savePath) data.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration) val bulkLoader...= new LoadIncrementalHFiles(hbaseConf) bulkLoader.doBulkLoad(new Path(savePath), connection.getAdmin
Bulk load Hfiles to Hbase val bulkLoader = new LoadIncrementalHFiles(hbaseConf) val regionLocator...= hbaseConn.getRegionLocator(TableName.valueOf(tableName)) bulkLoader.doBulkLoad(new Path(hFilePath
2、BulkLoader利用HBase数据按照HFile格式存储在HDFS的原理,使用MapReduce直接批量生成HFile格式文件后,RegionServers再将HFile文件移动到相应的Region
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