datax hbase11xsqlwriter 使用
HBase11xsqlwriter插件文档
1. 快速介绍
HBase11xsqlwriter实现了向hbase中的SQL表(phoenix)批量导入数据的功能。Phoenix因为对rowkey做了数据编码,所以,直接使用HBaseAPI进行写入会面临手工数据转换的问题,麻烦且易错。本插件提供了单间的SQL表的数据导入方式。
在底层实现上,通过Phoenix的JDBC驱动,执行UPSERT语句向hbase写入数据。
1.1 支持的功能
- 支持带索引的表的数据导入,可以同步更新所有的索引表
1.2 限制
- 仅支持1.x系列的hbase
- 仅支持通过phoenix创建的表,不支持原生HBase表
- 不支持带时间戳的数据导入
2. 实现原理
通过Phoenix的JDBC驱动,执行UPSERT语句向表中批量写入数据。因为使用上层接口,所以,可以同步更新索引表。
3. 配置说明
3.1 配置样例
{
"job": {
"entry": {
"jvm": "-Xms2048m -Xmx2048m"
},
"content": [
{
"reader": {
"name": "txtfilereader",
"parameter": {
"path": "/Users/shf/workplace/datax_test/hbase11xsqlwriter/txt/normal.txt",
"charset": "UTF-8",
"column": [
{
"index": 0,
"type": "String"
},
{
"index": 1,
"type": "string"
},
{
"index": 2,
"type": "string"
},
{
"index": 3,
"type": "string"
}
],
"fieldDelimiter": ","
}
},
"writer": {
"name": "hbase11xsqlwriter",
"parameter": {
"batchSize": "256",
"column": [
"UID",
"TS",
"EVENTID",
"CONTENT"
],
"hbaseConfig": {
"hbase.zookeeper.quorum": "目标hbase集群的ZK服务器地址,向PE咨询",
"zookeeper.znode.parent": "目标hbase集群的znode,向PE咨询"
},
"nullMode": "skip",
"table": "目标hbase表名,大小写有关"
}
}
}
],
"setting": {
"speed": {
"channel": 5
}
}
}
}
3.2 参数说明
name
- 描述:插件名字,必须是
hbase11xsqlwriter
- 必选:是
- 默认值:无
- 描述:插件名字,必须是
table
- 描述:要导入的表名,大小写敏感,通常phoenix表都是大写表名
- 必选:是
- 默认值:无
column
- 描述:列名,大小写敏感,通常phoenix的列名都是大写。
- 需要注意列的顺序,必须与reader输出的列的顺序一一对应。
- 不需要填写数据类型,会自动从phoenix获取列的元数据
- 必选:是
- 默认值:无
- 描述:列名,大小写敏感,通常phoenix的列名都是大写。
hbaseConfig
- 描述:hbase集群地址,zk为必填项,格式:ip1,ip2,ip3,注意,多个IP之间使用英文的逗号分隔。znode是可选的,默认值是/hbase
- 必选:是
- 默认值:无
batchSize
- 描述:批量写入的最大行数
- 必选:否
- 默认值:256
nullMode
- 描述:读取到的列值为null时,如何处理。目前有两种方式:
- skip:跳过这一列,即不插入这一列(如果该行的这一列之前已经存在,则会被删除)
- empty:插入空值,值类型的空值是0,varchar的空值是空字符串
- 必选:否
- 默认值:skip
- 描述:读取到的列值为null时,如何处理。目前有两种方式:
4. 性能报告
无
5. 约束限制
writer中的列的定义顺序必须与reader的列顺序匹配。reader中的列顺序定义了输出的每一行中,列的组织顺序。而writer的列顺序,定义的是在收到的数据中,writer期待的列的顺序。例如:
reader的列顺序是: c1, c2, c3, c4
writer的列顺序是: x1, x2, x3, x4
则reader输出的列c1就会赋值给writer的列x1。如果writer的列顺序是x1, x2, x4, x3,则c3会赋值给x4,c4会赋值给x3.
6. FAQ
并发开多少合适?速度慢时增加并发有用吗? 数据导入进程默认JVM的堆大小是2GB,并发(channel数)是通过多线程实现的,开过多的线程有时并不能提高导入速度,反而可能因为过于频繁的GC导致性能下降。一般建议并发数(channel)为5-10.
batchSize设置多少比较合适? 默认是256,但应根据每行的大小来计算最合适的batchSize。通常一次操作的数据量在2MB-4MB左右,用这个值除以行大小,即可得到batchSize。
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