Pull to refresh

HBase, загрузка больших массивов данных через bulk load

JavaBig DataHadoop
Привет коллеги.
Хочу поделиться своим опытом использования HBase, а именно рассказать про bulk loading. Это еще один метод загрузки данных. Он принципиально отличается от обычного подхода (записи в таблицу через клиента). Есть мнение, что с помощью bulk load можно очень быстро загружать огромные массивы данных. Именно в этом я решил разобраться.

И так, обо всём по порядку. Загрузка через bulk load происходит в три этапа:

  • Помещаем файлы с данными в HDFS
  • Запускаем MapReduce задачу, которая преобразует исходные данные непосредственно в файлы формата HFile, посути HBase хранит свои данные именно в таких файлах.
  • Запускаем bulk load функцию, которая зальёт (привяжет) полученные файлы в таблицу HBase.




В данном случае мне было необходимо прочувствовать эту технологию и понять её в цифрах: чему равна скорость, как она зависит от количества и размера файлов. Эти числа слишком зависимы от внешних условий, но помогают понять порядки между обычной загрузкой и bulk load.

Исходные данные:


Кластер под управлением Cloudera CDH4, HBase 0.94.6-cdh4.3.0.
Три виртуальных хоста (на гипервизоре), в конфигурации CentOS / 4CPU / RAM 8GB / HDD 50GB
Тестовые данные хранились в CSV файлах различных размеров, суммарным объёмом 2GB, 3.5GB, 7.1GB и 14.2GB
Сначала о результатах:

Bulk loading


Cкорость:
  • Max 29.2 Mb/sec или 58K rec/sec (3.5GB в 28 файлах)
  • Average 27 Mb/sec или 54K rec/sec(рабочая скорость, более приближенная к реальности )
  • Min 14.5 Mb/sec или 29K rec/sec (2GB в 100 файлах)
  • 1 файл загружается на 20% быстрее чем 100


Размер одной записи (row): 0.5Кb
Время инициализации MapReduce Job: 70 sec
Время загрузки файлов в HDFS с локальной файловой системы:
  • 3.5GB / 1 файл — 65 sec
  • 7.5GB / 100 — 150 sec
  • 14.2G / 1 файл — 285 sec


Загрузка через клиенты:


Загрузка осуществлялась с 2-х хостов по 8 потоков на каждом.
Клиенты запускались по крону в одно и тоже время, загрузка CPU не превышала 40%
Размер одной записи (row), как и в предыдущем случае был равен 0.5Кb.



Что в итоге?




Реализовать этот тест, я решил на волне разговоров о bulk load как о способе сверхбыстрой загрузки данных. Стоит сказать, что в официальной документации речь идет только о снижении нагрузки на сеть и CPU. Как бы там ни было, я не вижу выигрыша в скорости. Тесты показывают что bulk load быстре всего лишь в полтора раза, но не будем забывать что это без учета инициализации m/r джобы. Кроме того, данные надо доставить в HDFS, на это тоже потребуется какое то время.
Думаю, стоит относиться к bulk load просто, как к еще одному способу загрузки данных, архитектурно иному (в некоторых случаях очень даже удобному).

А теперь о реализации


Теоретически всё довольно просто, но на практике возникает несколько технических нюансов.

//Создаём джоб
Job job = new Job(configuration, JOB_NAME);
job.setJarByClass(BulkLoadJob.class);

job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
job.setMapOutputValueClass(Put.class);

job.setMapperClass(DataMapper.class);
job.setNumReduceTasks(0);

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(HFileOutputFormat.class);

FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
HFileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));

HTable dataTable = new HTable(jobConfiguration, TABLE_NAME);
HFileOutputFormat.configureIncrementalLoad(job, dataTable);

//Запускаем
ControlledJob controlledJob = new ControlledJob(
    job,
    null
);

JobControl jobController = new JobControl(JOB_NAME);
jobController.addJob(controlledJob);

Thread thread = new Thread(jobController);
thread.start();
.
.
.
//Даём права на output
setFullPermissions(JOB_OUTPUT_PATH);

//Запускаем функцию bulk-load
LoadIncrementalHFiles loader = new LoadIncrementalHFiles(jobConfiguration);
loader.doBulkLoad(
        new Path(JOB_OUTPUT_PATH),
        dataTable
);


  • MapReduce Job создаёт выходные файлы c правами пользователя, от имени которого он был запущен.
  • bulk load всегда запускается от имени пользователя hbase, поэтому не может прочитать подготовленные для него файлы, и валится вот с таким исключением: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=hbase


Поэтому надо запускать Job от имени пользователя hbase или раздать права на выходные файлы (именно так я сделал).

  • Необходимо правильно создать таблицу HBase. По умолчанию она создается с одним Region-ом. Это приводит к тому, что создается только один редьюсер и запись идет только на одну ноду, загружая её на 100% остальные при этом курят.
    Поэтому при создании новой таблицы надо сделать pre-split. В моём случае таблица разбивалась на 10 Region-ов равномерно разбросанных по всему кластеру.


//Создаём таблицу и делаем пре-сплит
HTableDescriptor descriptor = new HTableDescriptor(
        Bytes.toBytes(tableName)
);

descriptor.addFamily(
        new HColumnDescriptor(Constants.COLUMN_FAMILY_NAME)
);

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);

byte[] startKey = new byte[16];
Arrays.fill(startKey, (byte) 0);

byte[] endKey = new byte[16];
Arrays.fill(endKey, (byte)255);

admin.createTable(descriptor, startKey, endKey, REGIONS_COUNT);
admin.close();


  • MapReduce Job пишет в выходную директорию, которую мы ему указываем, но при этом создает субдиректории, одноименные с column family. Файлы создаются именно там


В целом, это всё. Хочется сказать, что это довольно грубый тест, без хитрых оптимизаций, поэтому если у вас есть что добавить, буду рад услышать.

Весь код проекта доступен на GitHub: github.com/2anikulin/hbase-bulk-load
Tags:BigDataHBaseHadoopJava
Hubs: Java Big Data Hadoop
Total votes 10: ↑9 and ↓1 +8
Views9.7K

Comments 5

Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.

Popular right now

DevOps Engineer
from 150,000 to 300,000 ₽НТРМосква
Data Engineer
to 250,000 ₽SapeМоскваRemote job
Data Engineer
from 250,000 to 300,000 ₽Sportmaster LabМоскваRemote job
Machine Learning Engineer
from 190,000 to 230,000 ₽СберСанкт-Петербург
Data Engineer
from 200,000 to 270,000 ₽Sportmaster LabСанкт-ПетербургRemote job

Top of the last 24 hours