# Hbase094XReader & Hbase11XReader 插件文档 ___ ## 1 快速介绍 HbaseReader 插件实现了从 Hbase中读取数据。在底层实现上,HbaseReader 通过 HBase 的 Java 客户端连接远程 HBase 服务,并通过 Scan 方式读取你指定 rowkey 范围内的数据,并将读取的数据使用 DataX 自定义的数据类型拼装为抽象的数据集,并传递给下游 Writer 处理。 ### 1.1支持的功能 1、目前HbaseReader支持的Hbase版本有:Hbase0.94.x和Hbase1.1.x。 * 若您的hbase版本为Hbase0.94.x,reader端的插件请选择:hbase094xreader,即: ``` "reader": { "name": "hbase094xreader" } ``` * 若您的hbase版本为Hbase1.1.x,reader端的插件请选择:hbase11xreader,即: ``` "reader": { "name": "hbase11xreader" } ``` 2、目前HbaseReader支持两模式读取:normal 模式、multiVersionFixedColumn模式; * normal 模式:把HBase中的表,当成普通二维表(横表)进行读取,读取最新版本数据。如: ``` hbase(main):017:0> scan 'users' ROW COLUMN+CELL lisi column=address:city, timestamp=1457101972764, value=beijing lisi column=address:contry, timestamp=1457102773908, value=china lisi column=address:province, timestamp=1457101972736, value=beijing lisi column=info:age, timestamp=1457101972548, value=27 lisi column=info:birthday, timestamp=1457101972604, value=1987-06-17 lisi column=info:company, timestamp=1457101972653, value=baidu xiaoming column=address:city, timestamp=1457082196082, value=hangzhou xiaoming column=address:contry, timestamp=1457082195729, value=china xiaoming column=address:province, timestamp=1457082195773, value=zhejiang xiaoming column=info:age, timestamp=1457082218735, value=29 xiaoming column=info:birthday, timestamp=1457082186830, value=1987-06-17 xiaoming column=info:company, timestamp=1457082189826, value=alibaba 2 row(s) in 0.0580 seconds ``` 读取后数据 | rowKey | addres:city | address:contry | address:province | info:age| info:birthday | info:company | | --------| ---------------- |----- |----- |--------| ---------------- |----- | | lisi | beijing| china| beijing |27 | 1987-06-17 | baidu| | xiaoming | hangzhou| china | zhejiang|29 | 1987-06-17 | alibaba| * multiVersionFixedColumn模式:把HBase中的表,当成竖表进行读取。读出的每条记录一定是四列形式,依次为:rowKey,family:qualifier,timestamp,value。读取时需要明确指定要读取的列,把每一个 cell 中的值,作为一条记录(record),若有多个版本就有多条记录(record)。如: ``` hbase(main):018:0> scan 'users',{VERSIONS=>5} ROW COLUMN+CELL lisi column=address:city, timestamp=1457101972764, value=beijing lisi column=address:contry, timestamp=1457102773908, value=china lisi column=address:province, timestamp=1457101972736, value=beijing lisi column=info:age, timestamp=1457101972548, value=27 lisi column=info:birthday, timestamp=1457101972604, value=1987-06-17 lisi column=info:company, timestamp=1457101972653, value=baidu xiaoming column=address:city, timestamp=1457082196082, value=hangzhou xiaoming column=address:contry, timestamp=1457082195729, value=china xiaoming column=address:province, timestamp=1457082195773, value=zhejiang xiaoming column=info:age, timestamp=1457082218735, value=29 xiaoming column=info:age, timestamp=1457082178630, value=24 xiaoming column=info:birthday, timestamp=1457082186830, value=1987-06-17 xiaoming column=info:company, timestamp=1457082189826, value=alibaba 2 row(s) in 0.0260 seconds ``` 读取后数据(4列) | rowKey | column:qualifier| timestamp | value | | --------| ---------------- |----- |----- | | lisi | address:city| 1457101972764 | beijing | | lisi | address:contry| 1457102773908 | china | | lisi | address:province| 1457101972736 | beijing | | lisi | info:age| 1457101972548 | 27 | | lisi | info:birthday| 1457101972604 | 1987-06-17 | | lisi | info:company| 1457101972653 | beijing | | xiaoming | address:city| 1457082196082 | hangzhou | | xiaoming | address:contry| 1457082195729 | china | | xiaoming | address:province| 1457082195773 | zhejiang | | xiaoming | info:age| 1457082218735 | 29 | | xiaoming | info:age| 1457082178630 | 24 | | xiaoming | info:birthday| 1457082186830 | 1987-06-17 | | xiaoming | info:company| 1457082189826 | alibaba | ### 1.2 限制 1、目前不支持动态列的读取。考虑网络传输流量(支持动态列,需要先将hbase所有列的数据读取出来,再按规则进行过滤),现支持的两种读取模式中需要用户明确指定要读取的列。 2、关于同步作业的切分:目前的切分方式是根据用户hbase表数据的region分布进行切分。即:在用户填写的[startrowkey,endrowkey]范围内,一个region会切分成一个task,单个region不进行切分。 3、multiVersionFixedColumn模式下不支持增加常量列 ## 2 实现原理 简而言之,HbaseReader 通过 HBase 的 Java 客户端,通过 HTable, Scan, ResultScanner 等 API,读取你指定 rowkey 范围内的数据,并将读取的数据使用 DataX 自定义的数据类型拼装为抽象的数据集,并传递给下游 Writer 处理。hbase11xreader与hbase094xreader的主要不同在于API的调用不同,Hbase1.1.x废弃了很多Hbase0.94.x的api。 ## 3 功能说明 ### 3.1 配置样例 * 配置一个从 HBase 抽取数据到本地的作业:(normal 模式) ``` { "job": { "setting": { "speed": { "channel": 1 } }, "content": [ { "reader": { "name": "hbase11xreader", "parameter": { "hbaseConfig": { "hbase.zookeeper.quorum": "xxxf" }, "table": "users", "encoding": "utf-8", "mode": "normal", "column": [ { "name": "rowkey", "type": "string" }, { "name": "info: age", "type": "string" }, { "name": "info: birthday", "type": "date", "format":"yyyy-MM-dd" }, { "name": "info: company", "type": "string" }, { "name": "address: contry", "type": "string" }, { "name": "address: province", "type": "string" }, { "name": "address: city", "type": "string" } ], "range": { "startRowkey": "", "endRowkey": "", "isBinaryRowkey": true } } }, "writer": { "name": "txtfilewriter", "parameter": { "path": "/Users/shf/workplace/datax_test/hbase11xreader/result", "fileName": "qiran", "writeMode": "truncate" } } } ] } } ``` * 配置一个从 HBase 抽取数据到本地的作业:( multiVersionFixedColumn 模式) ``` { "job": { "setting": { "speed": { "channel": 1 } }, "content": [ { "reader": { "name": "hbase11xreader", "parameter": { "hbaseConfig": { "hbase.zookeeper.quorum": "xxx" }, "table": "users", "encoding": "utf-8", "mode": "multiVersionFixedColumn", "maxVersion": "-1", "column": [ { "name": "rowkey", "type": "string" }, { "name": "info: age", "type": "string" }, { "name": "info: birthday", "type": "date", "format":"yyyy-MM-dd" }, { "name": "info: company", "type": "string" }, { "name": "address: contry", "type": "string" }, { "name": "address: province", "type": "string" }, { "name": "address: city", "type": "string" } ], "range": { "startRowkey": "", "endRowkey": "" } } }, "writer": { "name": "txtfilewriter", "parameter": { "path": "/Users/shf/workplace/datax_test/hbase11xreader/result", "fileName": "qiran", "writeMode": "truncate" } } } ] } } ``` ### 3.2 参数说明 * **hbaseConfig** * 描述:连接HBase集群需要的配置信息,JSON格式。必填的项是hbase.zookeeper.quorum,表示HBase的ZK链接地址。同时可以补充更多HBase client的配置,如:设置scan的cache、batch来优化与服务器的交互。 * 必选:是
* 默认值:无
* **mode** * 描述:读取hbase的模式,支持normal 模式、multiVersionFixedColumn模式,即:normal/multiVersionFixedColumn
* 必选:是
* 默认值:无
* **table** * 描述:要读取的 hbase 表名(大小写敏感)
* 必选:是
* 默认值:无
* **encoding** * 描述:编码方式,UTF-8 或是 GBK,用于对二进制存储的 HBase byte[] 转为 String 时的编码
* 必选:否
* 默认值:UTF-8
* **column** * 描述:要读取的hbase字段,normal 模式与multiVersionFixedColumn 模式下必填项。 (1)、normal 模式下:name指定读取的hbase列,除了rowkey外,必须为 列族:列名 的格式,type指定源数据的类型,format指定日期类型的格式,value指定当前类型为常量,不从hbase读取数据,而是根据value值自动生成对应的列。配置格式如下: ``` "column": [ { "name": "rowkey", "type": "string" }, { "value": "test", "type": "string" } ] ``` normal 模式下,对于用户指定Column信息,type必须填写,name/value必须选择其一。 (2)、multiVersionFixedColumn 模式下:name指定读取的hbase列,除了rowkey外,必须为 列族:列名 的格式,type指定源数据的类型,format指定日期类型的格式 。multiVersionFixedColumn模式下不支持常量列。配置格式如下: ``` "column": [ { "name": "rowkey", "type": "string" }, { "name": "info: age", "type": "string" } ] ``` * 必选:是
* 默认值:无
* **maxVersion** * 描述:指定在多版本模式下的hbasereader读取的版本数,取值只能为-1或者大于1的数字,-1表示读取所有版本
* 必选:multiVersionFixedColumn 模式下必填项
* 默认值:无
* **range** * 描述:指定hbasereader读取的rowkey范围。
startRowkey:指定开始rowkey;
endRowkey指定结束rowkey;
isBinaryRowkey:指定配置的startRowkey和endRowkey转换为byte[]时的方式,默认值为false,若为true,则调用Bytes.toBytesBinary(rowkey)方法进行转换;若为false:则调用Bytes.toBytes(rowkey)
配置格式如下: ``` "range": { "startRowkey": "aaa", "endRowkey": "ccc", "isBinaryRowkey":false } ```
* 必选:否
* 默认值:无
* **scanCacheSize** * 描述:Hbase client每次rpc从服务器端读取的行数
* 必选:否
* 默认值:256
* **scanBatchSize** * 描述:Hbase client每次rpc从服务器端读取的列数
* 必选:否
* 默认值:100
### 3.3 类型转换 下面列出支持的读取HBase数据类型,HbaseReader 针对 HBase 类型转换列表: | DataX 内部类型| HBase 数据类型 | | -------- | ----- | | Long |int, short ,long| | Double |float, double| | String |string,binarystring | | Date |date | | Boolean |boolean | 请注意: * `除上述罗列字段类型外,其他类型均不支持`。 ## 4 性能报告 略 ## 5 约束限制 略 ## 6 FAQ ***