面试题：Hbase Shell中如何高效地对大量数据进行批量导入

高效批量导入方法

准备数据文件：确保数据文件格式正确，每行数据为 rowkey,columnFamily:qualifier,value 形式。例如，数据文件 data.txt 内容如下：

row1,cf1:q1,value1
row2,cf1:q2,value2

使用 put 命令结合脚本：可以编写一个脚本（如 import.sh），利用 put 命令逐行读取数据文件并插入到 HBase 中。示例脚本如下：

#!/bin/bash
while read line; do
  rowkey=$(echo $line | cut -d ',' -f 1)
  column=$(echo $line | cut -d ',' -f 2)
  value=$(echo $line | cut -d ',' -f 3)
  echo "put 'your_table_name', '$rowkey', '$column', '$value'"
done < data.txt | hbase shell

使用 loadtsv 工具：如果数据符合 TSV（Tab - Separated Values）格式要求，可以使用 loadtsv 工具。首先要创建与数据格式对应的表结构，示例如下：

hbase shell
create 'your_table_name', 'cf1'

然后准备好 TSV 格式的数据文件（假设数据文件为 data.tsv），其格式为 rowkey columnFamily:qualifier value 以制表符分隔，如：

row1 cf1:q1 value1
row2 cf1:q2 value2

接着使用 loadtsv 工具导入数据：

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadTsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf1:q1 -Dimporttsv.separator=$'\t' your_table_name data.tsv

可能遇到的问题及解决方案

网络问题
- 问题描述：在导入过程中可能由于网络不稳定导致部分数据导入失败。
- 解决方案：增加重试机制。对于使用 put 命令结合脚本的方式，可以在脚本中添加重试逻辑，如：

#!/bin/bash
while read line; do
  rowkey=$(echo $line | cut -d ',' -f 1)
  column=$(echo $line | cut -d ',' -f 2)
  value=$(echo $line | cut -d ',' -f 3)
  retry=0
  while true; do
    result=$(echo "put 'your_table_name', '$rowkey', '$column', '$value'" | hbase shell 2>&1)
    if [[ $result != *"ERROR"* ]]; then
      break
    fi
    retry=$((retry + 1))
    if [ $retry -gt 3 ]; then
      echo "Failed to put data: $line"
      break
    fi
    sleep 1
  done
done < data.txt

数据格式问题
- 问题描述：数据文件格式不符合要求，导致导入失败。
- 解决方案：在导入前对数据文件进行严格校验，确保每行数据都符合 rowkey,columnFamily:qualifier,value 格式。可以编写一个简单的脚本进行格式检查，示例如下：

import sys

with open('data.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        parts = line.strip().split(',')
        if len(parts) != 3:
            print(f"Invalid line: {line}")

HBase 负载过高
- 问题描述：大量数据同时导入可能导致 HBase 集群负载过高，影响正常服务。
- 解决方案：采用分批导入的策略，控制每次导入的数据量。例如，将 10 万条数据分成 100 批，每批 1000 条数据进行导入。对于 loadtsv 工具，可以通过调整 mapreduce.job.maps 参数来控制并行度，减轻集群负载。如：

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadTsv -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,cf1:q1 -Dimporttsv.separator=$'\t' -Dmapreduce.job.maps=10 your_table_name data.tsv

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