7.MapReduce操作Hbase

7 HBase的MapReduce

 

　　HBase中Table和Region的关系，有些类似HDFS中File和Block的关系。由于HBase提供了配套的与MapReduce进行交互的API如

TableInputFormat和TableOutputFormat，可以将HBase的数据表直接作为Hadoop MapReduce的输入和输出，从而方便了MapReduce

应用程序的开发，基本不需要关注HBase系统自身的处理细节。

8 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；

详细代码文件：　　

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:创建word表，并插入数据，通过MapReduce将word表中的数据写入创建的hbase新表stat表
 */
public class HBaseMr {
    /**
     * 创建hbase配置
     */
    static Configuration config = null;
    static {
        config = HBaseConfiguration.create();
        config.set("hbase.zookeeper.quorum", "shizhan3,shizhan5,shizhan6");
        config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2183");
    }
    /**
     * 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 {
        //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);
    }
}

 运行截图：

 程序下载链接：https://pan.baidu.com/s/1ofHWKNV9F-R8OcW54PGJ5g

 总结：

　　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