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18、大数据之HBase开发

标签：

大数据

1. hbase开发

1.1. 配置

HBaseConfiguration
包：org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
作用：通过此类可以对HBase进行配置
用法实例：
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
说明： HBaseConfiguration.create() 默认会从classpath 中查找 hbase-site.xml 中的配置信息，初始化 Configuration。
使用方法:

static Configuration config = null;
static {
config = HBaseConfiguration.create();
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
}

1.2. 表管理类

HBaseAdmin
包：org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin
作用：提供接口关系HBase 数据库中的表信息

用法：
HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);

1.3. 表描述类

HTableDescriptor
包：org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor
作用：HTableDescriptor 类包含了表的名字以及表的列族信息
表的schema（设计）
用法：
HTableDescriptor htd =new HTableDescriptor(tablename);
htd.addFamily(new HColumnDescriptor(“myFamily”));

1.4. 列族的描述类

HColumnDescriptor
包：org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor
作用：HColumnDescriptor 维护列族的信息

用法：
htd.addFamily(new HColumnDescriptor(“myFamily”));

1.5. 创建表的操作

CreateTable（一般我们用shell创建表）

static Configuration config = null;

static {

     config = HBaseConfiguration.create();

     config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");

     config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");

}

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);

HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName);

HColumnDescriptor family1 = new HColumnDescriptor(“f1”);

HColumnDescriptor family2 = new HColumnDescriptor(“f2”);

desc.addFamily(family1);

desc.addFamily(family2);

admin.createTable(desc);

1.6. 删除表

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
admin.disableTable(tableName);
admin.deleteTable(tableName);

1.7. 创建一个表的类

HTable
包：org.apache.hadoop.hbase.client.HTable
作用：HTable 和 HBase 的表通信
用法：
// 普通获取表
HTable table = new HTable(config,Bytes.toBytes(tablename);
// 通过连接池获取表
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));

1.8. 单条插入数据

Put
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Put
作用：插入数据
用法：
Put put = new Put(row);
p.add(family,qualifier,value);
说明：向表 tablename 添加 “family,qualifier,value”指定的值。

示例代码：
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
put.add(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier),Bytes.toBytes(value));
table.put(put);

1.9. 批量插入

批量插入
List<Put> list = new ArrayList<Put>();
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));//获取put，用于插入
put.add(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier),Bytes.toBytes(value));//封装信息
list.add(put);
table.put(list);//添加记录

1.10. 删除数据

Delete
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Delete
作用：删除给定rowkey的数据
用法：
Delete del= new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
table.delete(del);
代码实例
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Delete del= new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
table.delete(del);

1.11. 单条查询

Get
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Get
作用：获取单个行的数据
用法：
HTable table = new HTable(config,Bytes.toBytes(tablename));
Get get = new Get(Bytes.toBytes(row));
Result result = table.get(get);
说明：获取 tablename 表中 row 行的对应数据

代码示例：
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Get get = new Get(rowKey.getBytes());
Result row = table.get(get);
for (KeyValue kv : row.raw()) {
System.out.print(new String(kv.getRow()) + " ");
System.out.print(new String(kv.getFamily()) + ":");
System.out.print(new String(kv.getQualifier()) + " = ");
System.out.print(new String(kv.getValue()));
System.out.print(" timestamp = " + kv.getTimestamp() + "\n");
}

1.12. 批量查询

ResultScanner
包：org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner
作用：获取值的接口
用法：
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
For(Result rowResult : scanner){
        Bytes[] str = rowResult.getValue(family,column);
}
说明：循环获取行中列值。

代码示例：
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Scan scan = new Scan();
scan.setStartRow("a1".getBytes());
scan.setStopRow("a20".getBytes());
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result row : scanner) {
System.out.println("\nRowkey: " + new String(row.getRow()));
for (KeyValue kv : row.raw()) {
     System.out.print(new String(kv.getRow()) + " ");
     System.out.print(new String(kv.getFamily()) + ":");
     System.out.print(new String(kv.getQualifier()) + " = ");
     System.out.print(new String(kv.getValue()));
     System.out.print(" timestamp = " + kv.getTimestamp() + "\n");
}
}

1.13. hbase过滤器

1.13.1. FilterList

FilterList 代表一个过滤器列表，可以添加多个过滤器进行查询，多个过滤器之间的关系有：
与关系（符合所有）：FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL
或关系（符合任一）：FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE

使用方法：
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE);
Scan s1 = new Scan();
filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(“f1”),  Bytes.toBytes(“c1”),  CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes(“v1”) )  );
filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(“f1”),  Bytes.toBytes(“c2”),  CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes(“v2”) )  );
// 添加下面这一行后，则只返回指定的cell，同一行中的其他cell不返回
s1.addColumn(Bytes.toBytes(“f1”), Bytes.toBytes(“c1”));
s1.setFilter(filterList);  //设置filter
ResultScanner ResultScannerFilterList = table.getScanner(s1);  //返回结果列表

1.13.2. 过滤器的种类

过滤器的种类：

列植过滤器—SingleColumnValueFilter
      过滤列植的相等、不等、范围等
列名前缀过滤器—ColumnPrefixFilter
      过滤指定前缀的列名
多个列名前缀过滤器—MultipleColumnPrefixFilter
       过滤多个指定前缀的列名
rowKey过滤器—RowFilter
      通过正则，过滤rowKey值。

1.13.3. 列植过滤器—SingleColumnValueFilter

SingleColumnValueFilter 列值判断
相等 (CompareOp.EQUAL ),
不等(CompareOp.NOT_EQUAL),
范围 (e.g., CompareOp.GREATER)…………
下面示例检查列值和字符串'values' 相等...
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("cFamily") Bytes.toBytes("column"), CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("values"));
s1.setFilter(f);
注意：如果过滤器过滤的列在数据表中有的行中不存在，那么这个过滤器对此行无法过滤。

1.13.4. 列名前缀过滤器—ColumnPrefixFilter

过滤器—ColumnPrefixFilter
ColumnPrefixFilter 用于指定列名前缀值相等
ColumnPrefixFilter f = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("values"));
s1.setFilter(f);

1.13.5. 多个列值前缀过滤器—MultipleColumnPrefixFilter

MultipleColumnPrefixFilter 和 ColumnPrefixFilter 行为差不多，但可以指定多个前缀
byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes("value1"),Bytes.toBytes("value2")};
Filter f = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);
s1.setFilter(f);

1.13.6. rowKey过滤器—RowFilter

RowFilter 是rowkey过滤器
通常根据rowkey来指定范围时，使用scan扫描器的StartRow和StopRow方法比较好。
Filter f = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("^1234")); //匹配以1234开头的rowkey
s1.setFilter(f);

2. MapReduce操作Hbase

2.1. 实现方法

Hbase对MapReduce提供支持，它实现了TableMapper类和TableReducer类，我们只需要继承这两个类即可。

1、写个mapper继承TableMapper<Text, IntWritable>

参数：Text：mapper的输出key类型； IntWritable：mapper的输出value类型。
其中的map方法如下：
map(ImmutableBytesWritable key, Result value,Context context)
参数：key：rowKey；value： Result ，一行数据； context上下文

2、写个reduce继承TableReducer<Text, IntWritable, ImmutableBytesWritable>

参数：Text:reducer的输入key； IntWritable：reduce的输入value；
ImmutableBytesWritable：reduce输出到hbase中的rowKey类型。
其中的reduce方法如下：
reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context)
参数： key：reduce的输入key；values：reduce的输入value；

2.2. 准备表

1、建立数据来源表‘word’，包含一个列族‘content’

向表中添加数据，在列族中放入列‘info’，并将短文数据放入该列中，如此插入多行，行键为不同的数据即可

2、建立输出表‘stat’，包含一个列族‘content’
3、通过Mr操作Hbase的‘word’表，对‘content：info’中的短文做词频统计，并将统计结果写入‘stat’表的‘content：info中’，行键为单词

2.3. 实现

[java] view plain copy print ?

<span style="font-size:14px;">package com.itcast.hbase;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
/**
* mapreduce操作hbase
* @author wilson
*
*/
public class HBaseMr {
/**
* 创建hbase配置
*/
static Configuration config = null;
static {
config = HBaseConfiguration.create();
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
}
/**
* 表信息
*/
public static final String tableName = "word";//表名1
public static final String colf = "content";//列族
public static final String col = "info";//列
public static final String tableName2 = "stat";//表名2
/**
* 初始化表结构，及其数据
*/
public static void initTB() {
HTable table=null;
HBaseAdmin admin=null;
try {
admin = new HBaseAdmin(config);//创建表管理
/*删除表*/
if (admin.tableExists(tableName)||admin.tableExists(tableName2)) {
System.out.println("table is already exists!");
admin.disableTable(tableName);
admin.deleteTable(tableName);
admin.disableTable(tableName2);
admin.deleteTable(tableName2);
}
/*创建表*/
HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName);
HColumnDescriptor family = new HColumnDescriptor(colf);
desc.addFamily(family);
admin.createTable(desc);
HTableDescriptor desc2 = new HTableDescriptor(tableName2);
HColumnDescriptor family2 = new HColumnDescriptor(colf);
desc2.addFamily(family2);
admin.createTable(desc2);
/*插入数据*/
table = new HTable(config,tableName);
table.setAutoFlush(false);
table.setWriteBufferSize(5);
List<Put> lp = new ArrayList<Put>();
Put p1 = new Put(Bytes.toBytes("1"));
p1.add(colf.getBytes(), col.getBytes(), ("The Apache Hadoop software library is a framework").getBytes());
lp.add(p1);
Put p2 = new Put(Bytes.toBytes("2"));p2.add(colf.getBytes(),col.getBytes(),("The common utilities that support the other Hadoop modules").getBytes());
lp.add(p2);
Put p3 = new Put(Bytes.toBytes("3"));
p3.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop by reading the documentation").getBytes());
lp.add(p3);
Put p4 = new Put(Bytes.toBytes("4"));
p4.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop from the release page").getBytes());
lp.add(p4);
Put p5 = new Put(Bytes.toBytes("5"));
p5.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop on the mailing list").getBytes());
lp.add(p5);
table.put(lp);
table.flushCommits();
lp.clear();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if(table!=null){
table.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
* MyMapper 继承 TableMapper
* TableMapper<Text,IntWritable>
* Text:输出的key类型，
* IntWritable：输出的value类型
*/
public static class MyMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {
private static IntWritable one = new IntWritable(1);
private static Text word = new Text();
@Override
//输入的类型为：key：rowKey； value：一行数据的结果集Result
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获取一行数据中的colf：col
String words = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col)));// 表里面只有一个列族，所以我就直接获取每一行的值
//按空格分割
String itr[] = words.toString().split(" ");
//循环输出word和1
for (int i = 0; i < itr.length; i++) {
word.set(itr[i]);
context.write(word, one);
}
}
}
/**
* MyReducer 继承 TableReducer
* TableReducer<Text,IntWritable>
* Text:输入的key类型，
* IntWritable：输入的value类型，
* ImmutableBytesWritable：输出类型，表示rowkey的类型
*/
public static class MyReducer extends
TableReducer<Text, IntWritable, ImmutableBytesWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
//对mapper的数据求和
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {//叠加
sum += val.get();
}
// 创建put，设置rowkey为单词
Put put = new Put(Bytes.toBytes(key.toString()));
// 封装数据
put.add(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col),Bytes.toBytes(String.valueOf(sum)));
//写到hbase,需要指定rowkey、put
context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(key.toString())),put);
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException,
ClassNotFoundException, InterruptedException {
config.set("df.default.name", "hdfs://master:9000/");//设置hdfs的默认路径
config.set("hadoop.job.ugi", "hadoop,hadoop");//用户名，组
config.set("mapred.job.tracker", "master:9001");//设置jobtracker在哪
//初始化表
initTB();//初始化表
//创建job
Job job = new Job(config, "HBaseMr");//job
job.setJarByClass(HBaseMr.class);//主类
//创建scan
Scan scan = new Scan();
//可以指定查询某一列
scan.addColumn(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col));
//创建查询hbase的mapper，设置表名、scan、mapper类、mapper的输出key、mapper的输出value
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tableName, scan, MyMapper.class,Text.class, IntWritable.class, job);
//创建写入hbase的reducer，指定表名、reducer类、job
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName2, MyReducer.class, job);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}</span>

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