BufferedMutatorParams
时间: 2024-03-09 19:12:01 浏览: 56
BufferedMutatorParams 是 HBase Java 客户端库提供的一个类,用于配置和创建 BufferedMutator 对象。BufferedMutator 是一个用于批量写入数据的高级接口,它可以将多个 HBase 写入操作缓冲在内存中,然后批量发送到服务器,以提高写入性能。
BufferedMutatorParams 类提供了以下配置选项:
- TableName:指定要写入的 HBase 表名。
- ExecutorService:指定用于异步写入操作的线程池。
- WriteBufferPeriodicFlushTimeoutMs:指定缓冲区刷新的时间间隔(毫秒)。
- WriteBufferSize:指定缓冲区的大小(字节)。
- MaxKeyValueSize:指定单个写入操作的最大键值对大小限制。
通过配置 BufferedMutatorParams 对象的属性,可以根据需求调整 BufferedMutator 的行为,以实现更高效的数据写入操作。
相关问题
BufferedMutatorParams params = new BufferedMutatorParams(TableName.valueOf("sensor_fuelgas_history")); //设置缓存大小 params.writeBufferSize(10 * 1024 * 1024L); mutator = connection.getBufferedMutator(params); // 存入数据 Put put = new Put(datas.getId().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "operaterTime".getBytes(), datas.getOperaterTime().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "deviceId".getBytes(), datas.getDeviceId().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "signal".getBytes(), datas.getSignal().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "voltage".getBytes(), datas.getVoltage().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "temperature".getBytes(), datas.getTemperature().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "concentration".getBytes(), datas.getConcentration().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "state".getBytes(), datas.getState().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "distance".getBytes(), datas.getDistance().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "communityIdentity".getBytes(), datas.getCommunityIdentity().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "alarm".getBytes(), datas.getAlarm().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "reserved".getBytes(), datas.getReserved().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "submitTime".getBytes(), datas.getSubmitTime().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "lat".getBytes(), datas.getLat().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "lon".getBytes(), datas.getLon().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "acceptTime".getBytes(), datas.getAcceptTime().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "errorConcentration".getBytes(), datas.getErrorConcentration().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "errorState".getBytes(), datas.getErrorState().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "tmp".getBytes(), datas.getTmp().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "wea".getBytes(), datas.getWea().getBytes()); put.addColumn("info".getBytes(), "newtmp".getBytes(), datas.getNewtmp().getBytes()); listPut.add(put); if(listPut.size()>=3000){ mutator.mutate(listPut); mutator.flush(); listPut.clear(); count = count - 1; } if(count == 0 && remain ==listPut.size()){ mutator.mutate(listPut); mutator.flush(); listPut.clear(); } 写入hbase时间太长 优化下
要优化写入HBase的时间,可以考虑以下几点:
1. 调整写缓冲区大小:根据实际情况,适当调整写缓冲区的大小,以提高写入性能。在上述代码中,已经设置了写缓冲区大小为10MB,可以根据数据的大小和网络状况进行调整。
2. 批量写入数据:在上述代码中,使用了一个List来存储Put对象,当List中的元素达到一定数量时,才进行批量写入和刷新操作。这样可以减少网络传输的次数,提高写入性能。可以根据实际情况调整批量写入的阈值。
3. 多线程并发写入:可以考虑使用多线程并发进行数据写入操作,以提高写入性能。可以将数据分成多个批次,每个批次由一个线程负责写入,然后再进行合并。
4. 使用异步写入:HBase提供了异步写入的功能,可以将写入操作放入异步队列中,在后台进行批量写入。这样可以减少等待时间,提高写入性能。
5. 调整HBase配置:根据实际情况,可以调整HBase的相关配置参数,如RPC重试策略、RPC重试暂停时间等,以优化写入性能。
需要根据具体的场景和需求进行优化,可以结合以上几点进行尝试,以提高写入HBase的性能。
flink 自定义hbasesink 批量写入数据到hbase
如果你想使用 Flink 批量将数据写入 HBase,可以自定义一个 HBaseSinkFunction。下面是一个简单的示例:
```java
public class HBaseBatchSinkFunction extends RichSinkFunction<List<Tuple2<String, String>>> {
private transient Connection connection;
private transient BufferedMutator bufferedMutator;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost");
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
config.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase");
config.set("hbase.client.write.buffer", "10000000");
config.set("hbase.client.retries.number", "3");
connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
TableName tableName = TableName.valueOf("my_table");
BufferedMutatorParams params = new BufferedMutatorParams(tableName);
params.writeBufferSize(1024 * 1024);
bufferedMutator = connection.getBufferedMutator(params);
}
@Override
public void invoke(List<Tuple2<String, String>> values, Context context) throws Exception {
List<Put> puts = new ArrayList<>();
for (Tuple2<String, String> value : values) {
Put put = new Put(Bytes.toBytes(value.f0));
put.addColumn(Bytes.toBytes("my_cf"), Bytes.toBytes("my_col"), Bytes.toBytes(value.f1));
puts.add(put);
}
bufferedMutator.mutate(puts);
}
@Override
public void close() throws Exception {
if (bufferedMutator != null) {
bufferedMutator.flush();
bufferedMutator.close();
}
if (connection != null) {
connection.close();
}
}
}
```
在这个自定义的 HBaseSinkFunction 中,我们使用 BufferedMutator 批量写入数据。在 open() 方法中,我们获取 HBase 连接和缓冲器。在 invoke() 方法中,我们将数据转换为 Put 对象,并添加到缓冲器中。最后,在 close() 方法中,我们刷新缓冲器并关闭连接。
在你的 Flink 程序中,你可以使用这个自定义的 HBaseSinkFunction,例如:
```java
DataStream<Tuple2<String, String>> dataStream = ...;
dataStream.addSink(new HBaseBatchSinkFunction());
```
这样,你就可以批量将数据写入 HBase 了。