6.1.14、Hbase__BulkLoading导入数据，BulkLoading导入数据的优点，比IO流读取速度快，使用Mapreduce任务导入

使用BulkLoading可以将数据大量导入Hbase表中,比之前的使用Java流快

优点：

如果我们一次性入库hbase巨量数据，处理速度慢不说，还特别占用Region资源， 一个比较高效便捷的方法就是使用 “Bulk Loading”方法，即HBase提供的HFileOutputFormat类。
它是利用hbase的数据信息按照特定格式存储在hdfs内这一原理，直接生成这种hdfs内存储的数据格式文件，然后上传至合适位置，即完成巨量数据快速入库的办法。配合mapreduce完成，高效便捷，而且不占用region资源，增添负载。

限制：

仅适合初次数据导入，即表内数据为空，或者每次入库表内都无数据的情况。
HBase集群与Hadoop集群为同一集群，即HBase所基于的HDFS为生成HFile的MR的集群

生成HFile部分
reduce的数量由表的region数量决定

```bash
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat2;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.keyvalueSortReducer;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.SimpletotalOrderPartitioner;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class Demo01 {
    public static class BulkLoadingMapper extends Mapper<LongWritable,Text,ImmutableBytesWritable,keyvalue>{
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String string = value.toString();
            String[] split = string.split(",");
            String row_key_id = split[0];
            String name = split[1];
            String age = split[2];
            String gender = split[3];
            String clazz = split[4];
            keyvalue value1 = new keyvalue(row_key_id.getBytes(), "info".getBytes(), "name".getBytes(), name.getBytes());
            keyvalue value2 = new keyvalue(row_key_id.getBytes(), "info".getBytes(), "age".getBytes(), age.getBytes());
            keyvalue value3 = new keyvalue(row_key_id.getBytes(), "info".getBytes(), "gender".getBytes(), gender.getBytes());
            keyvalue value4 = new keyvalue(row_key_id.getBytes(), "info".getBytes(), "clazz".getBytes(), clazz.getBytes());
            context.write(new ImmutableBytesWritable(row_key_id.getBytes()),value1);
            context.write(new ImmutableBytesWritable(row_key_id.getBytes()),value2);
            context.write(new ImmutableBytesWritable(row_key_id.getBytes()),value3);
            context.write(new ImmutableBytesWritable(row_key_id.getBytes()),value4);
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","master:2181,node1:2181,node2:2181");
        //创建Job任务
        Job job = Job.getInstance(configuration);

        //设置Jar
        job.setJarByClass(Demo01.class);
        job.setJobName("bulkloading导入数据...");

        //保证每个reduce之间的数据使有序的
        //eg:第一个reduce：1-10，第二个为10-20....
        job.setPartitionerClass(SimpletotalOrderPartitioner.class);

        //设置reduce个数
        //如果创建的表分区了，也可以不设置，不同的region在不同reduce处理
        //reduce的数量由表的region数量决定
        job.setNumReduceTasks(4);

        //配置map任务
        job.setMapperClass(BulkLoadingMapper.class);

        //配置reduce任务
        //keyvalueSortReduce保证在每个reduce有序
        job.setReducerClass(keyvalueSortReducer.class);

        //输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job,new Path("/data/students.txt"));
        FileOutputFormat.setoutputPath(job,new Path("/data/hfile"));

        //创建Hbase连接
        Connection connection =
                ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        //创建students表
//        Admin admin = connection.getAdmin();
//        HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("students"));
//        HColumnDescriptor info = new HColumnDescriptor("info");
//        tableDescriptor.addFamily(info);
//        admin.createTable(tableDescriptor);

        //获取students表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("students"));
        //获取bulkLoading表region定位器
        RegionLocator regionLocator = connection.getRegionLocator(TableName.valueOf("students"));
        //使用hFileoutputFormat2将输出的数据按照hFile的形式格式化
        HFileOutputFormat2.configureIncrementalLoad(job,table,regionLocator);

        //等到mapreduce任务执行完成
        job.waitForCompletion(true);

        //加载HFileshu'j到habse的table表中
        LoadIncrementalHFiles load = new LoadIncrementalHFiles(configuration);
        load.dobulkLoad(new Path("/data/hfile"),connection.getAdmin(),table,regionLocator);
        /**
         * 命令
         *  create 'students','info'
         *  hadoop jar HBaseJavaAPI10-1.0-jar-with-dependencies.jar com.shujiad.demo05bulkloading.Demo01
         */
    }
}