HBase學習與實踐（基礎部分）
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參考書籍：《HBase 權威指南》 —— Lars George著。
文章為個人從零開始學習記錄，如有錯誤，還請不吝賜教。
本文連結：https://www.cnblogs.com/novwind/p/11637404.html
· HBase 簡述
HBase是一個開源的非關係型分散式資料庫（NoSQL），它參考了谷歌的BigTable建模，實現的程式語言為 Java，運行於HDFS檔案系統之上，為 Hadoop 提供類似於BigTable 規模的服務。HBase以極高的容錯和彈性方式處理稀疏資料，以及它可以處理多種型別的資料的方式，這也使其適用於各種業務場景。
HBase在列上實現了BigTable論文提到的壓縮演算法、記憶體操作和布隆過濾器。HBase的表能夠作為MapReduce任務的輸入和輸出，可以通過Java API來訪問資料，也可以通過REST、Avro或者Thrift的API來訪問。
PS：NoSQL最初指“非SQL”或“非關係”，有時也稱“Not Only SQL”，即“不僅SQL”，或對關係型SQL資料系統的補充。傳統關係型資料庫在處理資料密集型應用方面顯得力不從心，主要表現在靈活性差、擴充套件性差、效能差等方面。
· 表的特點
HBase是一個面向列的資料庫，在HBase中，最基本的單位是列（column).一列或多列形成一行(row)，並由唯一的行鍵(row key)來確定儲存。反過來，一個表(table)中有若干行，其中每列可能有多個版本，在每一個單元格(cell)中儲存了不同的值。表架構僅定義列族，即鍵-值對。但是，一個表可能具有多個列族，並且此處每個列族可以具有任意數量的列。此外，在此之後的磁碟上，連續的列值被連續儲存。除了每個單元格可以保留若干個版本的資料這一點，整個結構看起來像典型的資料庫的描述，但很明顯有比這更重要的因素在所有的行按照RowKey字典序進行排序儲存。附一張自己畫的圖，畫的不是很好還請諒解，而右圖則是《HBase權威指南》一書中對HBase表與傳統資料庫表區別的描述。
一行由若干列組成，若干列又構成一個列族(Column Family),這不僅有助於構建資料的語義邊界或者區域性邊界，還有助於給它們設定某些特性（如壓縮），或者指示它們儲存在記憶體中。一個列族的所有列儲存在同一個底層的儲存檔案裡，這個儲存檔案叫做HFile。
列族需要在表建立時就定義好，並且不能修改得太頻繁，數量也不能太多。在當前的實現中有少量己知的缺陷，這些缺陷使得列族數量只限於幾十，實際情況可能還小得多。列族名必須由可列印字元組成，這與其他名字或值的命名規範有顯著不同。
常見的引用列的格式為和family：qualifier，qualifier是任意的位元組陣列。與列族的數量有限制相反，列的數量沒有限制：一個列族裡可以有數百萬個列。列值也沒有型別和長度的限定。
HBase中擴充套件和負載均衡的基本單元稱為region,region本質上是以行鍵排序的連續儲存的區間。如果region太大，系統就會把它們動態拆分，相反地，就把多個region合併，以減少儲存檔案數量。每一個region只能由一臺region伺服器(region server)載入，每一臺region伺服器可以同時載入多個region。
資料的版本化：
HBase的一個特殊功能是，能為一個單元格（一個特定列的值）儲存多個版本的資料這是通過每個版本梗用一個時間戳．並且按照降序儲存來實現的．每個時間戳是一個長整型值，以毫秒為單位。它表示自世界標準時間(UTC)四70年1月1日0時以來所經過的時間，大多數繰作系統都有一個時鐘獲取函式來讀取這個時間。將資料存入HBase時，要麼顯式地提供一個時間戳，要麼忽略該時間戳．如果使用者忽略該時間戳的話，RegionServer會在執行put操作的時候填充該時間戳。
· 基礎架構
架構簡述：
- HMaster：HBASE體系結構遵循傳統的Master-Slave模型，其中有一個Master負責決策，一個或多個Slave執行真正的任務。在HBASE中，Master Server稱為HMaster，HMaster是Master Server的實現，它負責監視叢集中的所有RegionServer例項並實現負載均衡，是所有元資料更改的介面。在分散式叢集中，Master Server通常執行在NameNode.
- RegionServer：HBase中Slave稱為HRegionServers，是RegionServer的實現，負責管理Region，通常執行在DataNode。
- Regions：Region是表的可用性和分發的基本元素，由每個列族的儲存庫組成。
- Client：HBase Client通過查詢Hbase:meta表尋找RegionServer特定的行範圍。定位所需Region後，Client與服務於該區域的RegionServer聯絡，而不是通過Master，併發出讀寫請求。此資訊被快取在Client中，因此後續請求不必經過查詢過程。如果某個Region由Master負載均衡重新分配，或者由於RegionServer已死，Client將再次請求meta表以確定User Region的新位置。
- ZooKeeper：Zookeeper叢集用於存放整個 HBase叢集的元資料以及叢集的狀態資訊。並實現HMaster主從節點的故障轉移。
之所以是簡述是因為發現有這塊已經有很多優秀、詳盡的資料可供參考，那麼附上這些連結：
- Apache HBase ™ Reference Guide
- HBase and MapR Database: Designed for Distribution, Scale, and Speed
- An In-Depth Look at the HBase Architecture
- Overview of HBase Architecture and its Components
- 深入HBase架構解析（一）
· HBase Shell
這部分的學習過程參考了HBase 入門指南中推薦的連結(需要梯子)：HBase shell commands
其實即使沒有其他資料，開啟HBase Shell，輸入命令 help，可以看到命令的提示（以下擷取部分非完整），對於每條命令都可以使用 help "command"的方式檢視其詳細引數和使用方式，只要理解了表的邏輯結構再搭配上提示即使是剛接觸HBase也應該能進行CRUD操作。
hbase(main):006:0* help
HBase Shell, version 2.1.6, rba26a3e1fd5bda8a84f99111d9471f62bb29ed1d, Mon Aug 26 20:40:38 CST 2019
Type 'help "COMMAND"', (e.g. 'help "get"' -- the quotes are necessary) for help on a specific command.
Commands are grouped. Type 'help "COMMAND_GROUP"', (e.g. 'help "general"') for help on a command group.
COMMAND GROUPS:
Group name: general
Commands: processlist, status, table_help, version, whoami
Group name: ddl
Commands: alter, alter_async, alter_status, clone_table_schema, create, describe, disable, disable_all, drop, drop_all, enable, enable_all, exists, get_table, is_disabled, is_enabled, list, list_regions, locate_region, show_filters
Group name: namespace
Commands: alter_namespace, create_namespace, describe_namespace, drop_namespace, list_namespace, list_namespace_tables
Group name: dml
Commands: append, count, delete, deleteall, get, get_counter, get_splits, incr, put, scan, truncate, truncate_preserve
Group name: tools
Commands: assign, balance_switch, balancer, balancer_enabled, catalogjanitor_enabled, catalogjanitor_run, catalogjanitor_switch, cleaner_chore_enabled, cleaner_chore_run, cleaner_chore_switch, clear_block_cache, clear_compaction_queues, clear_deadservers, close_region, compact, compact_rs, compaction_state, flush, hbck_chore_run, is_in_maintenance_mode, list_deadservers, major_compact, merge_region, move, normalize, normalizer_enabled, normalizer_switch, split, splitormerge_enabled, splitormerge_switch, stop_master, stop_regionserver, trace, unassign, wal_roll, zk_dump
。。。。。。
hbase(main):009:0> help "create"
Creates a table. Pass a table name, and a set of column family
specifications (at least one), and, optionally, table configuration.
Column specification can be a simple string (name), or a dictionary
(dictionaries are described below in main help output), necessarily
including NAME attribute.
Examples:
Create a table with namespace=ns1 and table qualifier=t1
hbase> create 'ns1:t1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}
Create a table with namespace=default and table qualifier=t1
hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'}
hbase> # The above in shorthand would be the following:
hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'
hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, BLOCKCACHE => true}
hbase> create 't1', {NAME => 'f1', CONFIGURATION => {'hbase.hstore.blockingStoreFiles' => '10'}}
hbase> create 't1', {NAME => 'f1', IS_MOB => true, MOB_THRESHOLD => 1000000, MOB_COMPACT_PARTITION_POLICY => 'weekly'}
Table configuration options can be put at the end.
Examples:
hbase> create 'ns1:t1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']
hbase> create 't1', 'f1', SPLITS => ['10', '20', '30', '40']
hbase> create 't1', 'f1', SPLITS_FILE => 'splits.txt', OWNER => 'johndoe'
。。。。。。這裡的操作大部分都可以不言自明，所以只寫一段基本的流程用於和HBase API部分作對比。至於其重要的部分可能會補充在文章的後半部分。
//建立NameSpache
hbase(main):019:0> create_namespace 'company'
Took 0.2666 seconds
//建立表，分配兩個列族
hbase(main):020:0> create 'company:employees',{NAME => 'p_info'},{NAME => 'job_info'}
Created table company:employees
Took 1.4237 seconds
=> Hbase::Table - company:employees
//建立表並指定儲存版本
hbase(main):021:0> create 'company:department',{NAME => 'info',VERSIONS => 3},{NAME => 'manager',VERSIONS => 3}
Created table company:department
Took 1.3701 seconds
=> Hbase::Table - company:department
//增，在p_info列族中新增eid列，下方同理
hbase(main):022:0> put 'company:employees','0001','p_info:eid','0001'
Took 0.1115 seconds
hbase(main):023:0> put 'company:employees','0001','p_info:ename','john'
Took 1.1250 seconds
hbase(main):024:0> put 'company:employees','0001','p_info:age',23
Took 0.0093 seconds
hbase(main):025:0> put 'company:employees','0002','p_info:eid',0002
Took 0.0053 seconds
hbase(main):026:0> put 'company:employees','0002','p_info:ename','Steven'
Took 0.0060 seconds
//查，掃描全表
hbase(main):027:0> scan 'company:employees'
ROWCOLUMN+CELL
0001 column=p_info:age, timestamp=1570353400606, value=23
0001 column=p_info:eid, timestamp=1570353050029, value=0001
0001 column=p_info:ename, timestamp=1570353286962, value=john
0002 column=p_info:eid, timestamp=1570353430138, value=2
0002 column=p_info:ename, timestamp=1570353477462, value=Steven
2 row(s)
Took 0.0356 seconds
//查，row級查詢
hbase(main):028:0> get 'company:employees','0001'
COLUMN CELL
p_info:age timestamp=1570353400606, value=23
p_info:eid timestamp=1570353050029, value=0001
p_info:ename timestamp=1570353286962, value=john
1 row(s)
Took 0.0278 seconds
//column查詢
hbase(main):029:0> get 'company:employees','0001','p_info:ename'
COLUMN CELL
p_info:ename timestamp=1570353286962, value=john 1 row(s)
Took 0.0094 seconds
hbase(main):030:0> get 'company:employees','0001','p_info:ename','p_info:age'
COLUMN CELL
p_info:age timestamp=1570353400606, value=23
p_info:ename timestamp=1570353286962, value=john 1 row(s)
Took 0.0227 seconds
//改，依舊用put，只不過會儲存多個版本
hbase(main):004:0> put "company:employees","0001","p_info:age",25
Took 0.0555 seconds
hbase(main):006:0> put "company:employees","0002","p_info:eid","0002"
Took 0.0088 seconds
hbase(main):013:0> put "company:department","00001","info:partName","finance"
Took 0.0654 seconds
hbase(main):014:0> put "company:department","00001","manager:minister","katrina"
Took 0.0107 seconds
hbase(main):015:0> put "company:department","00001","manager:minister","lucy"
Took 0.0093 seconds
//指定查詢的版本數
hbase(main):017:0> scan "company:department",{RAW => true,VERSIONS => 3}
ROW COLUMN+CELL
00001 column=info:partName, timestamp=1570359496407, value=finance
00001 column=manager:minister, timestamp=1570359596742, value=lucy
00001 column=manager:minister, timestamp=1570359578748, value=katrina
1 row(s)
Took 0.0223 seconds
//刪，刪除列
hbase(main):020:0> delete "company:department","00001","info:partName"
Took 0.0651 seconds
//刪列族
hbase(main):021:0> delete "company:department","00001","manager"
Took 0.0187 seconds
//刪行
hbase(main):023:0> deleteall "company:department","00001"
Took 0.0105 seconds
//下線和刪除表
hbase(main):024:0> disable "company:department"
Took 0.8700 seconds
hbase(main):025:0> drop "company:department"
Took 0.4792 seconds
· HBase API
Admin API
表示HBASE中的Admin的類是HBaseAdmin。使用者可以使用這個類執行管理員的任務（如DDL），通過使用Connection.getAdmin()方法來獲得Admin的例項，示例API：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| void createTable(TableDescriptor desc) | 建立一個新表。 |
| void addColumnFamily(TableName tableName, ColumnFamilyDescriptor columnFamily) | 新增列族到表 |
| void createNamespace(NamespaceDescriptor descriptor) | 新建一個Namespace |
| void flush(TableName tableName) | 重新整理緩衝區表的操作 |
| TableDescriptor getDescriptor(TableName tableName) | 獲取一個表的描述符 |
。。。。。。
Table API
當使用Admin例項獲取到一個Table例項時，就可以對錶進行一系列的操作，如（DML）。在HBase中表示HBASE表的類是org.apache.hadoop.hbase.client.HTable。
- put
表的put操作可粗略分為單行和多行，根據需求構建Put物件，通過呼叫addColumn來給資料新增列，如果不傳入時間戳則由RegionServer來補充時間戳，那麼保證Server端的時間準確就是非常重要的工作了，確保不會出現無序的版本歷史。另外如上面的程式碼所示，使用Put方法也可以傳入一個List集合來達到插入多行的目的。
每一個Put作實際上都是一個RPC操作，它將客戶端資料傳送到伺服器然後返回。這隻適合小資料量的操作，不太合適大規模資料的讀寫。關於這裡參考書籍中提到的寫緩衝區 SetAutoFlush 和其他部分API已經被HBase版本遺棄了，找遍了各種部落格發現很多今年的文章內容也是參考了舊的書籍，最後還是自己翻看原始碼和查閱文件找到了一些描述,如：HBASE-18500
預設情況下，HBase會保留3個版本的資料，在命令列使用 scan tableName,{RAW => TRUE,VERSIONS => 3} ,RAW選項表示掃描器返回所有的單元格(包括刪除標記和未收集的已刪除單元格)。還有需要注意當使用基於列表的put呼叫時，使用者無法控制伺服器端執行put的順序，這意味著伺服器被呼叫的順序也不受使用者控制。如果要保證寫入的順序，需要小心地使用這個操作，最壞的情況是，要減少每一批量處理的運算元，並顯示地刷寫客戶端寫緩衝區，強制把操作傳送到遠端伺服器。 - get
與Put對應，get用於獲取指定的一行或多行資料，根據需求構建Get物件以獲得Result例項，當用戶使用get()方法獲取資料時，HBase返回的結果包含所有匹配的單元格資料，這些資料將被封裝在一個Result例項中返回給使用者。用它提供的方法，可以從伺服器端獲取匹配指定行的特定返回值，這些值包括列族、列限定符和時間戳等。HBase還封裝了不少工具類，如上方程式碼用到的Bytes和CellUtil來方便開發。另外Result類中封裝了一些面向列的存取方法，如
public List<Cell> getColumnCells(byte [] family, byte [] qualifier)當用戶建立Get例項時預設的版本數是1，可以通過如 readVersions(int versions) 方法來設定Get例項的版本數來達到獲取多個版本的目的。
與Put多行相對的是 Result[] get(List
- delete
delete方法依舊是需要Delete示例作引數傳入，在Delete示例中可以非常靈活的新增要刪除的Row、Column、Family、Cell，如果指定了刪除列且沒有指定時間戳將會刪除該列的所有版本。而如果指定了時間戳將匹配小於等於這個這個時間戳值的版本。如果嘗試刪除未設定時間戳的單元格，什麼都不會發生。例如，某一列有版本10和版本20，則刪除版本15將不會影響現存的任何版本。在刪除列表時如Put一樣，依舊無法確定執行的順序。 - batch
batch方法要求傳入的引數是一個實現了Row介面的例項集合，該方法對delete、get、put、increment、append、RowMutations進行批處理呼叫。未定義操作的執行順序。意思是說，如果你做了一個PUT和一個GET相同的batch呼叫時，不一定保證get返回PUT所放的內容。事實上，上面所述方法的基於列表操作都是基於batch方法來實現的。
這裡在Java程式碼中以HBase的API完成對資料庫的增刪改查操作
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
//指定Zookeeper叢集地址
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master,node1,node2");
//獲取連線
Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
//獲取Admin物件
Admin admin = conn.getAdmin();
//建立一個NameSpace
NamespaceDescriptor mydata = NamespaceDescriptor.create("mydata").build();
admin.createNamespace(mydata);
//如果存在則刪除表
TableName zooName = TableName.valueOf("zoo");
if (admin.tableExists(zooName)) {
admin.disableTable(zooName);
admin.deleteTable(zooName);
}
//表描述器構建者
TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(zooName);
List<ColumnFamilyDescriptor> columnFamily = new ArrayList<>();
//列族描述器
columnFamily.add(ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes("member")).build());
//從構建者獲取表描述器
TableDescriptor zoo = tableDescriptorBuilder.setColumnFamilies(columnFamily).build();
//建立表
admin.createTable(zoo);
System.out.println("zoo表是否存在："+admin.tableExists(zooName));
//獲取HTable物件
Table tableZoo = conn.getTable(zooName);
//增
List<Put> data = new ArrayList<>();
data.add(new Put("0001".getBytes())
.addColumn(Bytes.toBytes("member"),Bytes.toBytes("id"),Bytes.toBytes("0001"))
.addColumn(Bytes.toBytes("member"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes("hadoop")));
data.add(new Put(Bytes.toBytes("0002"))
.addColumn(Bytes.toBytes("member"),Bytes.toBytes("id"),Bytes.toBytes("0002"))
.addColumn(Bytes.toBytes("member"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes("zookeeper")));
tableZoo.put(data);
//查 Scanner或者get
ResultScanner results = tableZoo.getScanner(new Scan()
.addColumn("member".getBytes(), "id".getBytes())
.addColumn("member".getBytes(), "name".getBytes()));
System.out.println("ROW"+"\t\t\tCOLUMN+CELL");
for (Result result : results) {
for (Cell cell : result.rawCells()) {
System.out.println( Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell))
+"\t\t\tcolumn="+Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell))
+":"+Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
+","+Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
}
}
//刪
tableZoo.delete(new Delete("0002".getBytes()));
tableZoo.close();
admin.disableTable(zooName);
admin.deleteTable(zooName);
System.out.println("zoo表是否存在："+admin.tableExists(zooName));
admin.close();
conn.close();· HBase & MapReduce
HBase的特點之一就是可以緊密地與MapReduce整合。下面一步一步的學習與MapReduce互動的知識。
首先是文件中給出的RowCounter示例。要讓MapReduce作業獲得所需的訪問許可權可以新增HBase所需的依賴項並使用HADOOP_CLASSPATH或-libjars選項。另外文件還給出了其他兩種方法但明確表示不推薦：
- 新增HBASE-site.xml到Hadoop_home/conf並將HBASE的Jar包新增到$Hadoop_home/lib目錄並分發到叢集的各個節點。
- 可以編輯$Hadoop_home/conf/Hadoop-env.sh並將HBASE依賴項新增到HADOOP_CLASSPATH變數。
這兩種方法都不值得推薦，因為這將使用HBASE引用來汙染Hadoop安裝。它還要求您重新啟動Hadoop叢集，然後Hadoop才能使用HBASE資料。
那麼開始動手，因為我安裝的每個大資料元件都在環境變數裡有宣告，再將HBase的lib路徑引入到HADOOP_CLASSPATH中就可以直接啟動，記得在這之前把該啟動的元件都啟動起來，然後根據文件的提示使用hadoop 執行jar包
{HBASE_HOME}../hadoop-2.6.0/bin/hadoop jar lib/hbase-mapreduce-2.1.6.jar
An example program must be given as the first argument.
Valid program names are:
CellCounter: Count cells in HBase table.
WALPlayer: Replay WAL files.
completebulkload: Complete a bulk data load.
copytable: Export a table from local cluster to peer cluster.
export: Write table data to HDFS.
exportsnapshot: Export the specific snapshot to a given FileSystem.
import: Import data written by Export.
importtsv: Import data in TSV format.
rowcounter: Count rows in HBase table.
verifyrep: Compare data from tables in two different clusters. It doesn't work for incrementColumnValues'd cells since timestamp is changed after appending to WAL.可以看到給出了幾個選項的提示，那麼選擇rowcounter和一個HBase中存在的表。
{HBASE_HOME}../hadoop-2.6.0/bin/hadoop jar lib/hbase-mapreduce-2.1.6.jar rowcounter student
19/09/25 20:29:37 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node1/192.168.0.212:8032
19/09/25 20:29:40 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:zookeeper.version=3.4.6-1569965, built on 02/20/2014 09:09 GMT
19/09/25 20:29:40 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:host.name=Master
19/09/25 20:29:40 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:java.version=1.8.0_212
19/09/25 20:29:40 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:java.vendor=Oracle Corporation
....................省略去一大串，熟悉的MapReduce結果
HBase Counters
BYTES_IN_REMOTE_RESULTS=113
BYTES_IN_RESULTS=113
MILLIS_BETWEEN_NEXTS=1043
NOT_SERVING_REGION_EXCEPTION=0
NUM_SCANNER_RESTARTS=0
NUM_SCAN_RESULTS_STALE=0
REGIONS_SCANNED=1
REMOTE_RPC_CALLS=1
REMOTE_RPC_RETRIES=0
ROWS_FILTERED=0
ROWS_SCANNED=3
RPC_CALLS=1
RPC_RETRIES=0
org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter$RowCounterMapper$Counters
ROWS=3
File Input Format Counters
Bytes Read=0
File Output Format Counters
Bytes Written=0這些驅動類可以在org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Driver類中看到其實現程式碼，下面貼出一小段原始碼以模仿實現
public static void main(String[] args) throws Throwable {
ProgramDriver pgd = new ProgramDriver();
pgd.addClass(RowCounter.NAME, RowCounter.class,
"Count rows in HBase table.");
pgd.addClass(CellCounter.NAME, CellCounter.class,
"Count cells in HBase table.");
..........
ProgramDriver.class.getMethod("driver", new Class [] {String[].class}).
invoke(pgd, new Object[]{args});
}
*invoke呼叫的程式碼段*
public int run(String[] args) throws Throwable {
if (args.length == 0) { //如果沒有傳入引數就列印提示資訊
System.out.println("An example program must be given as the first argument.");
printUsage(this.programs);
return -1;首先第一個問題是Hadoop如何讀取HBase中的資料，想想之前學習Hadoop時提取和輸出資料用的InputFormat和OutputFormat，而HBase提供了一組專用的實現為TableInputFormatBase，使用者可使用其子類TableInputFormat來實現資料的輸入。至於資料的匯入過程可參考文章附錄部分的 ImportTSV小節，下面貼出程式碼實現,由於是第一次編寫，程式碼的讀寫方式參考了 CellCounter 和 ImportTsv且練習程式碼並未考慮擴充套件性，僅作新手學習階段的記錄。
public class PhoneDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "Phone Sales Volume");
job.setJarByClass(PhoneDriver.class);
Scan scan = getConfiguredScanForJob(conf, args);
//這裡參考了兩個工具類的設定方式，表名是寫死的，需要通過引數傳遞的話則可以改成變數
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob("phone",scan,PhongMapper.class,ImmutableBytesWritable.class, Result.class,job);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("saleVolume",PhoneReducer.class,job);
job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
job.setOutputValueClass(Mutation.class);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
private static Scan getConfiguredScanForJob(Configuration conf, String[] args)
throws IOException {
// create scan with any properties set from TableInputFormat
Scan s = TableInputFormat.createScanFromConfiguration(conf);
s.setCacheBlocks(false);
return s;
}
static class PhongMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {
private Text deviceModel;
private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
@Override
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
if(value==null){
throw new IllegalStateException("values passed to the map is null");
}
deviceModel = new Text( value.getValue(Bytes.toBytes("orderInfo"), Bytes.toBytes("device_model")));
context.write(deviceModel,one);
}
}
static class PhoneReducer extends TableReducer<Text,IntWritable, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable value : values) {
sum +=value.get();
}
context.write(NullWritable.get(), new Put(key.getBytes())
.addColumn(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("sale_count"),Bytes.toBytes(sum)));
}
}
}打包上傳到Linux，在HBase中建表並執行
hbase(main):015:0> create 'saleVolume','info'
${HBASE_HOME}../hadoop-2.6.0/bin/hadoop jar learn/part2/HBase01-1.0-SNAPSHOT.jar YouQualifiedClassName確認資料無誤
· 附錄
ImportTSV
測試匯入這麼一張CSV資料檔案：
使用HBase-Mapreduce包下的的ImportTsv程式，這個程式的使用方法可以通過看文件：ImportTsv或者查閱原始碼的方式來學習使用，這裡簡單翻譯概述一下其用法：
importTsv是將TSV格式的資料載入到HBASE中的實用工具。它有兩種不同的用法：通過PUT將TSV格式的HDFS資料載入到HBASE，或生成StoreFiles通過completebulkload載入到HBase。
將給定的TSV資料輸入目錄匯入指定的表中。必須使用-Dimporttsv.columns指定TSV資料的列名。此選項採用逗號分隔的列名形式，其中每個列名可以是一個簡單的列族，也可以是一個columnfamily:qualifier。特殊的列名HBASE_ROW_KEY用於指定應該使用該列作為每個匯入記錄的行鍵。你必須精確地指定一列要成為RowKey，且必須為每個存在的列指定列名。
By default importtsv will load data directly into HBase. To instead generate
HFiles of data to prepare for a bulk data load, pass the option:
-Dimporttsv.bulk.output=/path/for/output
Note: the target table will be created with default column family descriptors if it does not already exist.
Other options that may be specified with -D include:
-Dimporttsv.skip.bad.lines=false - fail if encountering an invalid line
'-Dimporttsv.separator=|' - eg separate on pipes instead of tabs
-Dimporttsv.timestamp=currentTimeAsLong - use the specified timestamp for the import
-Dimporttsv.mapper.class=my.Mapper - A user-defined Mapper to use instead of org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TsvImporterMapper
hadoop fs -put phone.csv /mydata #上傳檔案到HDFS
cd ${HADOOP_HOME}
##以下三行為一條命令
bin/hadoop jar ../hbase-2.1.6/lib/hbase-mapreduce-2.1.6.jar importtsv \
'-Dimporttsv.separator=,' \
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,orderInfo:phone_brand,orderInfo:device_model phone hdfs://Master:9000/mydata/phone.csv通過原始碼可以得知預設的列分隔符是"\t",根據情況寫引數，部分預設值：
......
final static String DEFAULT_SEPARATOR = "\t";
final static String DEFAULT_ATTRIBUTES_SEPERATOR = "=>";
final static String DEFAULT_MULTIPLE_ATTRIBUTES_SEPERATOR = ",";
final static Class DEFAULT_MAPPER = TsvImporterMapper.class;
......執行完成後：
......
Map-Reduce Framework
Map input records=39
Map output records=39
Input split bytes=100
Spilled Records=0
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=0
GC time elapsed (ms)=232
CPU time spent (ms)=2380
Physical memory (bytes) snapshot=132243456
Virtual memory (bytes) snapshot=2129027072
Total committed heap usage (bytes)=22409216
ImportTsv
Bad Lines=0
File Input Format Counters
Bytes Read=1376
......
......
hbase(main):016:0> scan 'phone'
ROW COLUMN+CELL
-2339363715932966819 column=orderInfo:device_model, timestamp=1570458713990, value=MI One Plus
-2339363715932966819 column=orderInfo:phone_brand, timestamp=1570458713990, value=\xE5\xB0\x8F\xE7\xB1\xB3
-2943457097948271624 column=orderInfo:device_model, timestamp=1570458713990, value=Galaxy Note 2
-2943457097948271624 column=orderInfo:phone_brand, timestamp=1570458713990, value=\xE4\xB8\x89\xE6\x98\x9F
-2972199645857147708 column=orderInfo:device_model, timestamp=1570458713990, value=G610S
-2972199645857147708 column=orderInfo:phone_brand, timestamp=1570458713990, value=\xE5\x8D\x8E\xE4\xB8\xBA
-30236203766311351 column=orderInfo:device_model, timestamp=1570458713990, value=MI 2S
-30236203766311351 column=orderInfo:phone_brand, timestamp=1570458713990, value=\xE5\xB0\x8F\xE7\xB1\xB3
-3157952721100703520 column=orderInfo:device_model, timestamp=1570458713990, value=Galaxy Note 2
-3157952721100703520 column=orderInfo:phone_brand, timestamp=1570458713990, value=\xE4\xB8\x89\xE6\x98\x9F
-3568334676360016285 column=orderInfo:device_model, timestamp=1570458713990, value=Galaxy S3
......補充：KeyValue
KeyValue類是HBASE中資料儲存的核心，每一個KeyValue例項包含其完整地址〔行鍵、列族、列限定符及時間戳）和實際資料並允許零複製訪問資料。KeyValue封裝一個位元組陣列，並在傳遞的陣列中提取偏移量和長度，該陣列指定從何處開始將內容解釋為KeyValue。位元組陣列中的KeyValue格式組成是KeyLength、ValueLength、Key、Value。
該結構以兩個分別表示鍵長度(KeyLengh)和值長度（ValueLengh)的定長數字開始。有了這個資訊，使用者就可以在資料中跳躍，例如，可以忽略鍵直接訪問值。其他情況下，使用者也可以從鍵中獲取必要的資訊。一旦其被轉換成一個KeyValue的Java例項，使用者就能通過對應的getter方法得到更多的細節資訊，
Key進一步分解為：RowLength、Row、ColumnFamilyLength、ColumnFamily、ColumnQualifier、Timestamp、KeyType
· 未完部分
- HBase架構和儲存
- HBase表設計和事務、高階模式
- HBase叢集監控和管理
- HBase效能優化
......
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