这个HBase学习了第二遍也不是太透彻
PS：
启动Hbase之前先启动Zookeeper、HDFS、yarn
1. hbase简介（是基于HDFS.相当于是一个缓存层）
1.1. 什么是hbase（列式的分布式数据库）
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列（以前学习的Mysql都是面向行的）、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBASE的目标是存储并处理（既能存储又能处理，MapReduce能运行在HDFS就能运行在HBASE上，因为HBASE的底层是存到HDFS上的）大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。
PS: HDFS只能保存128M的数据，所以出现了HBase，把数据放在上层，每满了128M向下保存到HDFS中，这就是出现HDDFS的部分原因。 PS:
1.Hbase是列式分布式系统，不能多表关联。 只能存储数据
1.1. 与传统数据库的对比
1、传统数据库遇到的问题：
1）数据量很大的时候无法存储
2）没有很好的备份机制
3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑
2、HBASE优势：
1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑
2）数据存储在hdfs上，备份机制健全
3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。
1.2. hbase集群中的角色
1、一个或者多个主节点，Hmaster
2、多个从节点，HregionServer
----------------------------HBase的安装
1.上传文件
2.解压，重命名
3.添加系统环境变量
PS:所有gc都换成bee1，然后依次是发送给bee2，bee3；根据下面的进行安装
http://blog.csdn.net/achuo/article/details/51170946
PS:安装成功如图所示
--------------------------------Hbase数据结构
1.1. hbase数据模型
PS:行键类似于id； 时间戳每保存数据，都有一个版本
与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行，只有三种方式：
1.通过单个row key访问
2.通过row key的range（正则）
3.全表扫描
Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。
设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
1.1.1. Columns Family
列簇 ：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history，courses:math都属于courses 这个列族。
1.1.1. Cell
由{row key, columnFamily, version} 唯一确定的单元。cell中 的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
关键字：无类型、字节码
1.1.2. Time Stamp
HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒 的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版 本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，HBASE提供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段 时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。
PS:如上图excel所示，列族就是多个列的组合； 一个列族就是一个表，就是一个文件
--------HBase Shell模式
PS:输入 hbase shell 进入该模式
|
名称 |
命令表达式 |
|
创建表 |
create '表名', '列族名1','列族名2','列族名N' |
|
查看所有表 |
list |
|
描述表 |
describe ‘表名’ |
|
判断表存在 |
exists '表名' |
|
判断是否禁用启用表 |
is_enabled '表名' is_disabled ‘表名’ |
|
添加记录 |
put ‘表名’, ‘rowKey’, ‘列族 : 列‘ , '值' |
|
查看记录rowkey下的所有数据 |
get '表名' , 'rowKey' |
|
查看表中的记录总数 |
count '表名' |
|
获取某个列族 |
get '表名','rowkey','列族' |
|
获取某个列族的某个列 |
get '表名','rowkey','列族：列’ |
|
删除记录 |
delete ‘表名’ ,‘行名’ , ‘列族：列' |
|
删除整行 |
deleteall '表名','rowkey' |
|
删除一张表 |
先要屏蔽该表，才能对该表进行删除 第一步 disable ‘表名’ ，第二步 drop '表名' |
|
清空表 |
truncate '表名' |
|
查看所有记录 |
scan "表名" |
|
查看某个表某个列中所有数据 |
scan "表名" , {COLUMNS=>'列族名:列名'} |
|
更新记录 |
就是重写一遍，进行覆盖，hbase没有修改，都是追加 |
PS:保存数据，然后显示
PS:HBase写 快 读 慢。
PS：HBase的API
package cn.itcast_01_hbase; import java.util.ArrayList; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPrefixFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList.Operator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test; public class HbaseTest { /**
* 配置ss
*/
static Configuration config = null;
private Connection connection = null;
private Table table = null; @Before
public void init() throws Exception {
config = HBaseConfiguration.create();// 配置
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "master,work1,work2");// zookeeper地址
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");// zookeeper端口
connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
} /**
* 创建一个表
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void createTable() throws Exception {
// 创建表管理类
HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config); // hbase表管理
// 创建表描述类
TableName tableName = TableName.valueOf("test3"); // 表名称
HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName);
// 创建列族的描述类
HColumnDescriptor family = new HColumnDescriptor("info"); // 列族
// 将列族添加到表中
desc.addFamily(family);
HColumnDescriptor family2 = new HColumnDescriptor("info2"); // 列族
// 将列族添加到表中
desc.addFamily(family2);
// 创建表
admin.createTable(desc); // 创建表
} @Test
@SuppressWarnings("deprecation")
public void deleteTable() throws MasterNotRunningException,
ZooKeeperConnectionException, Exception {
HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
admin.disableTable("test3");
admin.deleteTable("test3");
admin.close();
} /**
* 向hbase中增加数据
*
* @throws Exception
*/
@SuppressWarnings({ "deprecation", "resource" })
@Test
public void insertData() throws Exception {
table.setAutoFlushTo(false);
table.setWriteBufferSize(534534534);
ArrayList<Put> arrayList = new ArrayList<Put>();
for (int i = 21; i < 50; i++) {
Put put = new Put(Bytes.toBytes("1234"+i));
put.add(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("wangwu"+i));
put.add(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("password"), Bytes.toBytes(1234+i));
arrayList.add(put);
} //插入数据
table.put(arrayList);
//提交
table.flushCommits();
} /**
* 修改数据
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void uodateData() throws Exception {
Put put = new Put(Bytes.toBytes("1234"));
put.add(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("namessss"), Bytes.toBytes("lisi1234"));
put.add(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("password"), Bytes.toBytes(1234));
//插入数据
table.put(put);
//提交
table.flushCommits();
} /**
* 删除数据
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void deleteDate() throws Exception {
Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("1234"));
table.delete(delete);
table.flushCommits();
}
/*********************************下面这三个都是查询*/
/**
* 单条查询
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void queryData() throws Exception {
Get get = new Get(Bytes.toBytes("1234"));
Result result = table.get(get);
System.out.println(Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("password"))));
System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("namessss"))));
System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("sex"))));
} /**
* 全表扫描
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void scanData() throws Exception {
Scan scan = new Scan();
//scan.addFamily(Bytes.toBytes("info"));
//scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("password"));
scan.setStartRow(Bytes.toBytes("wangsf_0"));//从哪开始
scan.setStopRow(Bytes.toBytes("wangwu"));//从哪结束
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
System.out.println(Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("password"))));
System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"))));
//System.out.println(Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("password"))));
//System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("name"))));
}
}
6.13.2.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。
/**
* 全表扫描的过滤器
* 列值过滤器
*
* @throws Exception
*/
@Test
public void scanDataByFilter1() throws Exception { // 创建全表扫描的scan
Scan scan = new Scan();
//过滤器：列值过滤器
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"),
Bytes.toBytes("name"), CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("zhangsan2"));
// 设置过滤器
scan.setFilter(filter); // 打印结果集
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
System.out.println(Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("password"))));
System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"))));
//System.out.println(Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("password"))));
//System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("name"))));
} }
/**
* rowkey过滤器 应用比较广泛的
* @throws Exception
*/
@Test
public void scanDataByFilter2() throws Exception { // 创建全表扫描的scan
Scan scan = new Scan();
//匹配rowkey以wangsenfeng开头的
RowFilter filter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("^12341"));
// 设置过滤器
scan.setFilter(filter);
// 打印结果集
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
System.out.println(Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("password"))));
System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"))));
//System.out.println(Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("password"))));
//System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("name"))));
} } /**
* 匹配列名前缀
* @throws Exception
*/
@Test
public void scanDataByFilter3() throws Exception { // 创建全表扫描的scan
Scan scan = new Scan();
//匹配rowkey以wangsenfeng开头的
ColumnPrefixFilter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("na"));
// 设置过滤器
scan.setFilter(filter);
// 打印结果集
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
System.out.println("rowkey：" + Bytes.toString(result.getRow()));
System.out.println("info:name："
+ Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"),
Bytes.toBytes("name"))));
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("age")) != null) {
System.out.println("info:age："
+ Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"),
Bytes.toBytes("age"))));
}
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("sex")) != null) {
System.out.println("infi:sex："
+ Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"),
Bytes.toBytes("sex"))));
}
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("name")) != null) {
System.out
.println("info2:name："
+ Bytes.toString(result.getValue(
Bytes.toBytes("info2"),
Bytes.toBytes("name"))));
}
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("age")) != null) {
System.out.println("info2:age："
+ Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"),
Bytes.toBytes("age"))));
}
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("sex")) != null) {
System.out.println("info2:sex："
+ Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"),
Bytes.toBytes("sex"))));
}
} }
/**
* 过滤器集合
* @throws Exception
*/
@Test
public void scanDataByFilter4() throws Exception { // 创建全表扫描的scan
Scan scan = new Scan();
//过滤器集合：MUST_PASS_ALL（and）,MUST_PASS_ONE(or)
FilterList filterList = new FilterList(Operator.MUST_PASS_ONE);
//匹配rowkey以wangsenfeng开头的
RowFilter filter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("^wangsenfeng"));
//匹配name的值等于wangsenfeng
SingleColumnValueFilter filter2 = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"),
Bytes.toBytes("name"), CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes("zhangsan"));
filterList.addFilter(filter);
filterList.addFilter(filter2);
// 设置过滤器
scan.setFilter(filterList);
// 打印结果集
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
System.out.println("rowkey：" + Bytes.toString(result.getRow()));
System.out.println("info:name："
+ Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"),
Bytes.toBytes("name"))));
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("age")) != null) {
System.out.println("info:age："
+ Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"),
Bytes.toBytes("age"))));
}
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("sex")) != null) {
System.out.println("infi:sex："
+ Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"),
Bytes.toBytes("sex"))));
}
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("name")) != null) {
System.out
.println("info2:name："
+ Bytes.toString(result.getValue(
Bytes.toBytes("info2"),
Bytes.toBytes("name"))));
}
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("age")) != null) {
System.out.println("info2:age："
+ Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"),
Bytes.toBytes("age"))));
}
// 判断取出来的值是否为空
if (result.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("sex")) != null) {
System.out.println("info2:sex："
+ Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info2"),
Bytes.toBytes("sex"))));
}
} } @After
public void close() throws Exception {
table.close();
connection.close();
} }
1. hbase原理
1.1. 体系图
1.1.1. 写流程
1、 client向hregionserver发送写请求。
2、 hregionserver将数据写到hlog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复。
3、 hregionserver将数据写到内存（memstore）
4、 反馈client写成功。
1.1.2. 数据flush过程
1、 当memstore数据达到阈值（默认是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除Hlog中的历史数据。
2、 并将数据存储到hdfs中。
3、 在hlog中做标记点。
1.1.3. 数据合并过程
1、 当数据块达到4块，hmaster将数据块加载到本地，进行合并
2、 当合并的数据超过256M，进行拆分，将拆分后的region分配给不同的hregionserver管理
3、 当hregionser宕机后，将hregionserver上的hlog拆分，然后分配给不同的hregionserver加载，修改.META.
4、 注意：hlog会同步到hdfs
1.1.4. hbase的读流程
1、 通过zookeeper和-ROOT- .META.表定位hregionserver。
2、 数据从内存和硬盘合并后返回给client
3、 数据块会缓存
1.1.5. hmaster的职责
1、管理用户对Table的增、删、改、查操作；
2、记录region在哪台Hregion server上
3、在Region Split后，负责新Region的分配；
4、新机器加入时，管理HRegion Server的负载均衡，调整Region分布
5、在HRegion Server宕机后，负责失效HRegion Server 上的Regions迁移。
1.1.6. hregionserver的职责
HRegion Server主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBASE中最核心的模块。
HRegion Server管理了很多table的分区，也就是region。
1. MapReduce操作Hbase
1.1. 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；
1.2. 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
package cn.itcast_01_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(500);
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);
}
}
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PS:Redis就是个Map; Mongdb就是个List
PS:云笔记这个项目就是 保存形式是用hbase保存的，而不是使用mysql； 还有就是使用hive操作hbase