会涉及到flush、split、compaction等操作，容易造成节点不稳定，数据导入慢，耗费资源等问题，在海量数据的导入过程极大的消耗了系统性能。
Put
-> WAL 预写日志
-> MemStore(内存) ，当达到一定大写Spill到磁盘上：StoreFile（HFile）
- 1、从数据源(通常是文本文件或其他的数据库)提取数据并上传到HDFS。
- 2、 生成hfile
- 3、告诉RegionServers数据的位置并导入数据。 通常需要使用LoadIncrementalHFiles(更为人所熟知是
completebulkload工具)，将文件在HDFS上的位置传递给它，它就会利用RegionServer将数据导入到相应的区域。
BulkLoader利用HBase数据按照HFile格式存储在HDFS的原理，使用MapReduce直接批量生成HFile格式文件后，RegionServers再将HFile文件移动到相应的Region目录下。 
1）、Extract，异构数据源数据导入到 HDFS 之上。 2）、Transform，通过用户代码，可以是 MR 或者 Spark 任务将数据转化为 HFile。 3）、Load，HFile 通过 loadIncrementalHFiles 调用将 HFile 放置到 Region 对应的HDFS 目录上，该过程可能涉及到文件切分。
2.2、Hbase结合Spark批量导入HBase数据库提供批量导入数据至表功能，相关知识点如下：
1、Hbase 中LoadIncrementalHFiles 支持向Hbase 写入HFile 文件 2、写入的HFile 文件要求是排序的（rowKey,列簇，列） 3、关键是绕过Hbase regionServer，直接写入Hbase文件 4、Spark RDD的repartitionAndSortWithinPartitions 方法可以高效地实现分区并排序 5、JAVA util.TreeMap 是红黑树的实现，能很好的实现排序的要求
编写应用开发流程如下： 1、对待写入的数据按Key值构造util.TreeMap 树结构。目的是按Key值构造匹配Hbase 的排序结构 2、转换成RDD，使用repartitionAndSortWithinPartitions算子 对Key值分区并排序 3、调用RDD的saveAsNewAPIHadoopFile 算子，生成HFile文件 4、调用Hbase: LoadIncrementalHFiles 将HFile文件Load 到Hbase 表中
1、生成hfile， rowkey必须有序 2、hase-2.0.2之后，对列也要求有序 3、注意 LoadIncrementalHFiles 的包变化， HFileOutputFormat2· 的包变化
三、问题 3.1、BulkLoad Failed due to no write permission on input files
在使用bulkload加载hfile时候总是报错hbase在hfile目录没有写权限，导致操作失败。
Caused by: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=hbase, access=WRITE, inode="/apps/hbase/dat
a/data/hbaseCache/chb/10.9.58.117/chb_20180529_93305538/cf1/dd6a800373c14572bfccb59dde4b96c9":12285:hdfs:drwxr-xr-x
解决bulkload 参考下面两篇文章， 按照issuses上介绍， 这个是hbase的版本问题。 https://issues.apache.org/jira/browse/PHOENIX-976 https://issues.apache.org/jira/browse/HBASE-12052（解决方法） 两种解决方案：
- 1.关闭dfs.permissions
- 2.在
secure env下运行 我发现我的测试环境就是unsecure env所以总是导致hbase user has no write permission on input files.我暂时选择第一种方法
