1. 概要
数据迁移工具是否丰富，也在一定程度上决定了数据库的流行程度和它的生态圈。了解其相关工具，能让我们的数据迁移工作更加高效。本文主要介绍 Phoenix 的数据导入导出工具，希望给准备在 Phoenix 上做数据迁移的同学一些帮助。
2. 数据导入导出说明
由于在源端进行数据迁移，导入到 Phoenix 的过程中会产生新的数据修改或写入，这使得不停业务的实时迁移变的不简单。现在开源的数据迁移工具都需要停止数据源端的业务来完成数据迁移。
对于准备迁移上阿里云 HBase 的同学这个都不是问题，我们提供不停业务的实时迁移（HFile拷贝+WAL同步解析入库）支持。
从导入方式上可分为两种:
3. BulkLoad 导入数据
通过 BulkLoad 方式导入数据可以直接导入 Phoenix 表或者导入 HBase 表，然后通过创建 Phoenix 映射（此方法暂不做介绍）。直接导入 Phoenix 表的 Bulkload 工具，支持的数据源如下：
- Csv数据入库：CsvBulkloadTool
- Json数据入库：JsonBulkloadTool
- 正则匹配文本入库：RegexBulkloadTool
- ODPS表: ODPSBulkLoadTool（仅云HBase上支持）
其中 Csv/Json/Regex Bulkload，在开源 Phoenix 版本中已经提供了相应的工具类，具体使用参数可以通过--help来查看，使用示例如下：
HADOOP_CLASSPATH=$(hbase mapredcp):/path/to/hbase/conf \
hadoop jar phoenix-<version>-client.jar \
org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool \
--table EXAMPLE \
--input /data/example.csv
HADOOP_CLASSPATH=/path/to/hbase-protocol.jar:/path/to/hbase/conf \
hadoop jar phoenix-<version>-client.jar \
org.apache.phoenix.mapreduce.CsvBulkLoadTool \
--table EXAMPLE \
--input /data/example.csv
hadoop jar phoenix-<version>-client.jar \
org.apache.phoenix.mapreduce.JsonBulkLoadTool \
--table EXAMPLE \
--input /data/example.json4. API 数据导入导出
DataX是阿里内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，支持各种常见异构数据源之间高效的数据同步功能，其原理是通过 Datax 多线程同时读取多个数据分片，使用 API 写入到目标数据源中。 现在支持 Phoenix 4.12 版本以上的数据导出导出插件，能满足日常从关系型数据库导入到 Phoenix，ODPS 导入到 Phoenix, Phoenix导出CSV文本等需求，详情参见这里。
5. 总结
对于主键不重复的全量源数据，我们都推荐借助 MR 利用 Bulkload 方式导入 Phonenix(云 HBase 本身不提供 MR 能力，需要借助外部能访问源集群和目标集群HDFS的Hadoop)。 对于每天增量数据的同步可以使用 Datax（导入数据到 云 HBase 需要提供一个能访问源集群和目标集群的 ECS 运行 Datax）。
想要提高 Bulkload 的数据入库速度，不仅需要增加目标 Phoenix 表的 region 数量（新建表需要指定预分区数或者加盐），还需要提升 MR 运行环境的集群配置（scale out/ scale up）。DataX 提升入库的方式主要是调整配置的线程数、batch数量，同时目标表的region数量也不能太少。
最后建议千万级别的数量都用 Datax， 因为简单好用。:)