原文：
bulkload是向hbase批量載入資料的方式，它會直接將資料進行準備和並載入成hfile，並直接講檔案插入到regionserver中，這比通過乙個mapreduce/spark作業來載入效能高得多。詳細的流程如下：
1. 抽取資料並形成固定格式的檔案，比如csv。
2. 將資料轉換稱為hfile。這需要乙個mapreduce作業，可以自己來實現map方法來，hbase來完成後面的reducer操作。最後，每乙個region的hfile將會在輸出目錄被建立出來。
3. 將生成的hfile載入到hbase中，並在所有的regionserver上註冊它們，即完成complete bulkload階段。
下面我們生成乙個實驗資料集：
1
2
3
4
debugo
,beijing
le,shanghai
sariel
,beijing
elvis
,beijing
首先我們在hbase建立需要load進入的表： 1
2
3
>
create
'user_info'
,'city'
0row(s)
in0.4310
seconds
=>
hbase
::table
-user_info
12
3
4
5
6
7
8
9
10
11
hdfs
dfs-
mkdir-p
/user
/yarn
hdfs
dfs-
chown-r
yarn
:hadoop
/user
/yarn
hdfs
dfs-
setfacl-r
-muser
:hbase
:rwx
/user
/yarn
hdfs
dfs-
put/
var/
lib/
hadoop
-yarn
/user
.txt
/user
/yarn
# 下面執行importtsv，bulkload的相應的mapreduce作業會在後台啟動。
hbase
org.apache
.hadoop
.hbase
.mapreduce
.importtsv
'-dimporttsv.separator=,'
-dimporttsv
.columns
='hbase_row_key,city'
-dimporttsv
.bulk
.output=/
user
/yarn
/output
user_info
/user
/yarn
# 作業執行完成後，我們檢視一下輸出目錄，相應列簇的hfile已經建立。
hdfs
dfs-ls/
user
/yarn
/output
found
2items
-rw-
r--r--
3hbase
hadoop
02015-03
-1018:
46/user
/yarn
/output
/_success
drwxr-xr
-x-hbase
hadoop
02015-03
-1018:
46/user
/yarn
/output
/city
下面我們開始執行completebulkload的操作，將生成的hfile註冊到regionserver中。其中第乙個引數是hfile的輸出目錄，第二個引數是載入進的表名。 1
hbase
org.
apache
.hadoop
.hbase
.mapreduce
.loadincrementalhfiles
/user
/yarn
/output
user_info
進入hbase shell，檢查bulkload的資料 1
2
3
4
5
6
7
8
>
scan
'user_info'
row
column
+cell
debugo
column
=city:,
timestamp
=1425984345182
,value
=beijing
elvis
column
=city:,
timestamp
=1425984345182
,value
=beijing
le
column
=city:,
timestamp
=1425984345182
,value
=shangha
i sariel
column
=city:,
timestamp
=1425984345182
,value
=beijing
4row(s)
in0.0390
seconds
更多的資訊請參見：
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