bulkload介绍

一、大数据概述

在大数据时代，各种数据处理技术越来越被用户所关注，其中bulkload是一种高效的数据处理技术。在处理大规模的数据时，传统的逐条插入数据的方式效率低下，往往需要几分钟才能完成对一个数据集的插入。而利用bulkload技术，我们只需要几秒钟就能完成相同规模的数据插入。

bulkload是一种将大量数据批量导入数据库的技术，在Hadoop或者Hive平台下，可以实现对于数据的高效加载操作。在实际应用中，我们往往使用bulkload技术来导入分布式计算平台中的数据。对于Hadoop/Hive等平台而言，bulkload技术可以大大提高数据的批处理速度，而且操作简单便捷。

二、bulkload的优点

bulkload技术有以下几点优点：

1、高效：bulkload技术可以一次性批量导入巨大的数据远远高于传统方法。

2、简单：与传统的逐条插入数据方式相比，bulkload技术可以简化操作流程，提高工作效率。

3、数据一致性：bulkload技术会自动处理数据的一致性，保证数据的正确性。

三、bulkload的实现方案

bulkload技术可以在多个数据处理平台下进行实现，以下是三个常用的实现方案：

1、利用Hive实现bulkload

Hive是Hadoop生态系统中提供的一个数据仓库基础设施，可以将用户的SQL-like查询转换成MapReduce任务进行执行。通过Hive内置的LOAD功能，我们可以实现数据的高效导入操作。

LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/data/file.txt' OVERWRITE INTO TABLE TABLE_NAME;

2、利用Sqoop实现bulkload

Sqoop是Hadoop生态系统中常用的数据传输工具，可以将数据库中的数据传输到Hadoop/HDFS中进行分析。利用Sqoop可以很方便地把一个数据库中的表数据导出到Hadoop/Hive中。

sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/test --username root --password xxx --table TABLE_NAME --hive-import --hive-table TESTTABLE

3、利用HBase实现bulkload

HBase是基于Hadoop的分布式列存储数据库，可被用来存储低延时的、海量数据的非关系型数据库。在HBase中实现bulkload需要三个步骤：创建HBase表，拷贝HFile文件，刷新大文件缓存。

// create HBase table
hbase create TABLE_NAME  TABLE_FAMILY_NAME
 
// copy hfile
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.LoadIncrementalHFiles /hbase TABLE_NAME /TEMP_HFILE_DIR
 
// refresh cache
hbase shell
flush 'TABLE_NAME'

四、结论

bulkload技术是大数据处理技术中的一项性能优化技术，通过批量插入数据的方法降低数据插入的时间和成本。根据不同的场景，我们可以选择不同的bulkload实现方案，从而达到应对多变需求的目的。