datax将clickhouse数据导入Hbase数据库，详细教程

灰太狼 2021-05-10 11:18 1778阅读 0赞

### datax使用步骤 ###

*   *  1.datax介绍：
     *  2.安装下载：
     *  3.使用datax将clickhouse数据导入hbase
     *  4.使用datax将本地文件导入Hbase

## 1.datax介绍： ##

> DataX 是阿里开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。而且DataX是一个单进程多线程的ETL工具，解压后配置好任务的json文件即可使用。即使是单节点部署，Datax在大数据量下的同步数据依然飞快。

## 2.安装下载： ##

# 下载
    wget http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
    # 解压缩，即可完成安装
    tar -zxvf datax.tar.gz

## 3.使用datax将clickhouse数据导入hbase ##

1.  Datax最重要的两个组件，一是Reader负责读取数据源，二是Writer负责写数据目的地。在datax的plugin目录下，会有着reader和writer两个目录，在reader目录下的文件夹，代表datax可以与对应的数据库组件建立连接，从而读取数据，其实datax对应的reader文件夹下都是对应的jdbc连接jar包。而writer目录下，则是可以进行写入的数据库组件。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTAyNTM2Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTAyNTM2Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]
2.  创建hbase表：

# 测试表，只创建一个列族
    create 'datax','info'

1.  datax的json配置文件编写：

{ 
      "job": { 
        "setting": { 
          "speed": { 
            "channel": 5
          }
        },
        "content": [
          { 
            "reader": { 
                        "name": "clickhousereader",
                        "parameter": { 
                            "connection": [
                                { 
    #查询clickhouse的语句，本次查询两个字段，date1作为rowkey，date2作为hbase的info列族的q1列的值
                                    "querySql": ["select date1, date2 from ods_test_date_all"],
                                    "jdbcUrl": [
                                        "jdbc:clickhouse://clickhouse:8123/default?socket_timeout=7200000"
                                    ]
                                }
                            ],
                            "column": [
                            { 
                                                                    "index": 0,
                                                                    "type": "String"
                                            },
                                            { 
                                                                    "index": 1,
                                                                    "type": "string"
                                            }
                                    ],
                                                    "encoding": "utf-8",
                            "username": "root",
                            "password": "root"
    
                        }
                    },
            "writer": { 
              "name": "hbase11xwriter",
              "parameter": { 
                "hbaseConfig": { 
                  "hbase.zookeeper.quorum": "hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181"
                },
                "table": "datax1",
                "mode": "normal",
                "rowkeyColumn": [  # 选择那个字段作为rowkey
                    { 
                      "index":0,	#下标0，也就是clickhosue查询语句的第一个字段
                      "type":"string"
                    }
                ],
                "column": [	# 定义列族的值
                  { 
                    "index":1,	#下标1，也就是clickhosue查询语句的第二个字段
                    "name": "info:q1",
                    "type": "string"
                  }
                ],
                "versionColumn":{ 
                  "index": -1,
                  "value":"123456789"
                },
                "encoding": "utf-8"
              }
            }
          }
        ]
      }
    }

1.  同步140万数据测试一下：  
    可以看到，从clickhouse同步140万条数据到hbase只需要20秒，可以说是非常之快的。  
    ![在这里插入图片描述][20201026210148830.png_pic_center]

## 4.使用datax将本地文件导入Hbase ##

1.  本地文件准备：

# 新建测试文件：
    touch test.txt
    vi test.txt
    # 写入测试数据
    a b b
    c d f

1.  hbase建表准备：

create 'hbase','cf1'

1.  datax的json配置文件编写：

{ 
      "job": { 
        "setting": { 
          "speed": { 
            "channel": 5
          }
        },
        "content": [
          { 
            "reader": { 
              "name": "txtfilereader",
              "parameter": { 
                "path": "/data1/test.txt",
                "charset": "UTF-8",
                "column": [
                  { 
                    "index": 0,
                    "type": "String"
                  },
                  { 
                    "index": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  { 
                    "index": 2,
                    "type": "string"
                  }
                ],
                "fieldDelimiter": " "
              }
            },
            "writer": { 
              "name": "hbase11xwriter",
              "parameter": { 
                "hbaseConfig": { 
                  "hbase.zookeeper.quorum": "hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181"
                },
                "table": "hbase",
                "mode": "normal",
                "rowkeyColumn": [
                    { 
                      "index":0,
                      "type":"string"
                    },
                    { 
                      "index":-1,
                      "type":"string",
                      "value":"_"
                    }
                ],
                "column": [
                  { 
                    "index":1,
                    "name": "cf1:q1",
                    "type": "string"
                  },
                  { 
                    "index":2,
                    "name": "cf1:q2",
                    "type": "string"
                  }
                ],
                "versionColumn":{ 
                  "index": -1,
                  "value":"123456789"
                },
                "encoding": "utf-8"
              }
            }
          }
        ]
      }
    }

1.  运行：

python datax.py ../job/hbase.json

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTAyNTM2Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
查看hbase的写入情况：  
![在这里插入图片描述][20201021155515983.png_pic_center]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl8zOTAyNTM2Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20210505/15631c8f4d6042fbb361a5c5deaf6004.png
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