Spark Streaming - HBase 批量加载

Question

我目前正在使用 Python 将 CSV 数据批量加载到 HBase table，并且我目前在使用 saveAsNewAPIHadoopFile[=15 编写适当的 HFile 时遇到了问题=]

我的代码目前如下所示：

def csv_to_key_value(row):
    cols = row.split(",")
    result = ((cols[0], [cols[0], "f1", "c1", cols[1]]),
              (cols[0], [cols[0], "f2", "c2", cols[2]]),
              (cols[0], [cols[0], "f3", "c3", cols[3]]))
    return result

def bulk_load(rdd):
    conf = {#Ommitted to simplify}

    keyConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.StringToImmutableBytesWritableConverter"
    valueConv = "org.apache.spark.examples.pythonconverters.StringListToPutConverter"

    load_rdd = rdd.flatMap(lambda line: line.split("\n"))\
                  .flatMap(csv_to_key_value)
    if not load_rdd.isEmpty():
        load_rdd.saveAsNewAPIHadoopFile("file:///tmp/hfiles" + startTime,
                                        "org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.HFileOutputFormat2",
                                        conf=conf,
                                        keyConverter=keyConv,
                                        valueConverter=valueConv)
    else:
        print("Nothing to process")

当我运行这段代码时，我得到以下错误：

java.io.IOException: Added a key not lexically larger than previous. Current cell = 10/f1:c1/1453891407213/Minimum/vlen=1/seqid=0, lastCell = /f1:c1/1453891407212/Minimum/vlen=1/seqid=0 at org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.AbstractHFileWriter.checkKey(AbstractHFileWriter.java:204)

由于报错表明是key的问题，我从我的RDD中抓取了元素，它们如下（为了便于阅读而格式化）

[(u'1', [u'1', 'f1', 'c1', u'A']),
 (u'1', [u'1', 'f2', 'c2', u'1A']),
 (u'1', [u'1', 'f3', 'c3', u'10']),
 (u'2', [u'2', 'f1', 'c1', u'B']),
 (u'2', [u'2', 'f2', 'c2', u'2B']),
 (u'2', [u'2', 'f3', 'c3', u'9']),

。 . .

 (u'9', [u'9', 'f1', 'c1', u'I']),
 (u'9', [u'9', 'f2', 'c2', u'3C']),
 (u'9', [u'9', 'f3', 'c3', u'2']),
 (u'10', [u'10', 'f1', 'c1', u'J']),
 (u'10', [u'10', 'f2', 'c2', u'1A']),
 (u'10', [u'10', 'f3', 'c3', u'1'])]

这与我的 CSV 完全匹配，顺序正确。据我了解，在 HBase 中，一个键由 {row, family, timestamp} 定义。行和族的组合是唯一的，并且对于我数据中的所有条目都是单调递增的，而且我无法控制时间戳（这是我能想象的唯一问题）

谁能告诉我如何解决 avoid/prevent 此类问题？

Answer 1

好吧，这只是我的一个愚蠢错误，我觉得有点愚蠢。按字典顺序，顺序应为 1、10、2、3 ... 8、9。在加载前保证正确排序的最简单方法是：

rdd.sortByKey(true);

我希望至少可以让一个人摆脱我的头痛。

Spark Streaming - HBase 批量加载

Spark Streaming - HBase Bulk Load

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