面试题：Hbase中HBase Shell脚本如何实现数据的批量插入

准备工作：
- 确保HBase服务已启动，且HBase Shell可正常使用。
- 假设CSV文件名为data.csv，HBase表名为my_table，列族为cf。

编写HBase Shell脚本：

#!/bin/bash
hbase shell << EOF
# 打开HBase表
table = HTableDescriptor.new('my_table')
hbase_table = HBase::Table.new(table)
# 逐行读取CSV文件并插入数据
File.open('data.csv').each do |line|
    fields = line.chomp.split(',')
    row_key = fields[0] # 假设第一列为行键
    put = HBase::Put.new(row_key)
    # 假设除第一列外，其余列为列族cf下的列
    fields[1..-1].each_with_index do |value, index|
        column = "cf:col#{index + 1}"
        # 根据实际数据类型进行处理，这里假设都是字符串类型
        put.add(column, value.to_s)
    end
    hbase_table.put(put)
end
hbase_table.close
exit
EOF

解释：
- 首先在脚本开头使用hbase shell << EOF启动HBase Shell，并进入交互式模式。
- HTableDescriptor.new('my_table')和HBase::Table.new(table)用于打开HBase表。
- 使用File.open('data.csv').each do |line|逐行读取CSV文件。
- fields = line.chomp.split(',')将每行数据按逗号分割成字段数组。
- 假设第一列为行键row_key，创建HBase::Put对象。
- 其余字段假设为列族cf下的列，通过循环动态构建列名column = "cf:col#{index + 1}"，并添加数据到put对象中，这里简单处理为字符串类型，实际应用中需根据数据类型调整。
- 最后使用hbase_table.put(put)将数据插入HBase表，处理完所有行后关闭表hbase_table.close并退出HBase Shell。

关于效率：

可以使用批量提交的方式提高效率，例如将多个Put对象收集到一个数组中，然后使用hbase_table.put([put1, put2,...])一次性提交多个Put操作，减少与HBase服务的交互次数。修改后的脚本如下：

#!/bin/bash
hbase shell << EOF
# 打开HBase表
table = HTableDescriptor.new('my_table')
hbase_table = HBase::Table.new(table)
puts = []
# 逐行读取CSV文件并构建Put对象
File.open('data.csv').each do |line|
    fields = line.chomp.split(',')
    row_key = fields[0] # 假设第一列为行键
    put = HBase::Put.new(row_key)
    # 假设除第一列外，其余列为列族cf下的列
    fields[1..-1].each_with_index do |value, index|
        column = "cf:col#{index + 1}"
        # 根据实际数据类型进行处理，这里假设都是字符串类型
        put.add(column, value.to_s)
    end
    puts << put
end
# 批量提交数据
hbase_table.put(puts)
hbase_table.close
exit
EOF

这样在一定程度上能提高数据插入HBase表的效率。同时，还可以根据HBase集群的实际情况，合理调整批量提交的大小，避免因批量过大导致内存问题或网络问题。

面试题：Hbase中HBase Shell脚本如何实现数据的批量插入

知识考点

面试题答案