hbase的典型場景

1. hbase整合Mapreduce

  在離線任務場景中，MapReduce訪問HBASE數據，加快分析速度和擴展分析能力。

從hbase中讀取數據（result）

public class ReadHBaseDataMR {
    private static final String ZK_KEY = "hbase.zookeeper.quorum";
    private static final String ZK_VALUE = "hadoop01:2181,hadoop01:2182,hadoop03:2181";
    private static Configuration conf;
    static {
        conf=HBaseConfiguration.create();
        conf.set(ZK_KEY,ZK_VALUE);
        //由於是從hbase中讀取到本身的hdfs集羣中，因此這裏須要加載hdfs的配置文件
        conf.addResource("core-site.xml");
        conf.addResource("hdfs-site.xml");
    }
    //job
    public static void main(String[] args) {
        Job job = null;
        try {
            //這裏使用hbase的 conf
            job = Job.getInstance(conf);
            job.setJarByClass(ReadHBaseDataMR.class);
            //全表掃描
            Scan scans=new Scan();
            String tableName="user_info";
            //設置MapReduce與hbase的整合
            TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tableName,
                    scans,
                    ReadHBaseDataMR_Mapper.class,
                    Text.class,
                    NullWritable.class,
                    job,
                    false);
            //設置ReducerTask 的個數爲0
            job.setNumReduceTasks(0);
            //設置輸出搭配hdfs上的路徑
            Path output=new Path("/output/hbase/hbaseToHDFS");
            if(output.getFileSystem(conf).exists(output)) {
                output.getFileSystem(conf).delete(output, true);
            }
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, output);

            //提交任務
            boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
            System.exit(waitForCompletion?0:1);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    //Mapper
    //使用TableMapper，去讀取hbase中的表的數據
    private static class ReadHBaseDataMR_Mapper extends TableMapper<Text, NullWritable> {
        Text mk = new Text();
        NullWritable kv = NullWritable.get();

        @Override
        protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //默認的按照每個rowkey讀取
             List<Cell> cells = value.listCells();
             //這裏以四個座標肯定一行記錄，行鍵，列簇，列，時間戳
             for(Cell cell:cells){
                String row= Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell));  //行鍵
                String cf=Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)); //列簇
                String column=Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell));  //列
                String values=Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));  //值
                long time=cell.getTimestamp();  //時間戳
                 mk.set(row+"\t"+cf+"\t"+column+"\t"+value+"\t"+time);
                 context.write(mk,kv);
             }
        }
    }
}

寫入數據到hbase中（put）

public class HDFSToHbase {

    private static final String ZK_CONNECT_KEY = "hbase.zookeeper.quorum";
    private static final String ZK_CONNECT_VALUE = "hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop01:2181";
    private static Configuration conf;
    static {
        conf=HBaseConfiguration.create();
        conf.set(ZK_CONNECT_KEY,ZK_CONNECT_VALUE);
        //由於是從hbase中讀取到本身的hdfs集羣中，因此這裏須要加載hdfs的配置文件
        conf.addResource("core-site.xml");
        conf.addResource("hdfs-site.xml");
    }

    //job
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Job job = Job.getInstance(conf);
            job.setJarByClass(HDFSToHbase.class);
            job.setMapperClass(MyMapper.class);
            //指定Map端的輸出
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);

            /**
             * 指定爲nulL的表示使用默認的
             */
            String tableName="student";
            //整合MapReduce  reducer 到hbase
            TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName,MyReducer.class,
           job,null, null, null, null,
                    false );
            //指定MapReducer的輸入路徑
            Path input = new Path("/in/mingxing.txt");
            FileInputFormat.addInputPath(job, input);
            //提交任務
            boolean waitForCompletion = job.waitForCompletion(true);
            System.exit(waitForCompletion ? 0 : 1);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    //Mapper
    private static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
        NullWritable mv = NullWritable.get();
        //map端不作任何操做，直接將讀取的數據輸出到reduce端
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            context.write(value, mv);
        }
    }

    //Reudcer，使用TableReducer的Reudcer
    /**
     * TableReducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT>
     * KEYIN:mapper輸出的key
     * VALUEIN：mapper輸出的value
     * KEYOUT：reduce輸出的key
     * 默認的有第四個參數：Mutation，表示put/delete操做
     */
    private static class MyReducer extends TableReducer<Text, NullWritable, NullWritable>{
        //列簇
            String family[] = { "basicinfo","extrainfo"};

            @Override
            protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
                // zhangfenglun,M,20,13522334455,zfl@163.com,23521472  字段
                for(NullWritable value:values){
                    String fields[]=key.toString().split(",");
                    //以名稱做爲rowkey
                    Put put=new Put(fields[0].getBytes());
                    put.addColumn(fields[0].getBytes(),"sex".getBytes(),fields[1].getBytes());
                    put.addColumn(fields[0].getBytes(),"age".getBytes(),fields[2].getBytes());
                    put.addColumn(fields[1].getBytes(),"phone".getBytes(),fields[3].getBytes());
                    put.addColumn(fields[1].getBytes(),"email".getBytes(),fields[4].getBytes());
                    put.addColumn(fields[1].getBytes(),"qq".getBytes(),fields[5].getBytes());
                    context.write(value, put);
                }
        }
    }
}

2. MySQL導入到HBASE

#使用sqoop從MySQL導入HBASE

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://hadoop01:3306/test \   #MySQL的入口
--username hadoop \  #登陸MySQL的用戶名
--password root \     #登陸MySQL的密碼
--table book \          #插入的到MySQL的表
--hbase-table book \   #HBASE的表名    
--column-family info \   #HBASE表中的列簇
--hbase-row-key bid \   #mysql中的哪個列爲rowkey

#ps：這裏因爲版本不兼容的問題，因此，這裏的HBASE中插入的表必須提早建立，而且不能使用：--hbase-create-table \，這個語句

3.HBASE整合hive

  原理：Hive與HBASE利用二者自己對外的API來實現整合，主要靠的是HBaseStorageHandler 進 行通訊，利用 HBaseStorageHandler，Hive 能夠獲取到 Hive 表對應的 HBase 表名，列簇以及 列，InputFormat 和 OutputFormat 類，建立和刪除 HBase 表等。
  Hive 訪問 HBase 中表數據，實質上是經過 MapReduce 讀取 HBase 表數據，其實現是在 MR 中，使用 HiveHBaseTableInputFormat 完成對 HBase 表的切分，獲取 RecordReader 對象來讀 取數據。
  對HBASE表的切分原則：一個region切分紅一個split，即表中有多少個region，MapReduce就有多少個map task。
  讀取HBASE表數據都是經過scanner，對錶進行全表掃描，若是有過濾條件，則轉化爲filter，當過濾條件爲rowkey時，則轉化爲rowkey的過濾。
具體操做：

#指定 hbase 所使用的 zookeeper 集羣的地址：默認端口是 2181，能夠不寫：
hive>set hbase.zookeeper.quorum=hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop04:2181;
#指定 hbase 在 zookeeper 中使用的根目錄
hive>set zookeeper.znode.parent=/hbase;
#建立基於 HBase 表的 hive 表
hive>create external table mingxing(rowkey string, base_info map, extra_info map) row format delimited fields terminated by '\t' 
>stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
>with serdeproperties ("hbase.columns.mapping" = ":key,base_info:,extra_info:")
>tblproperties("hbase.table.name"="mingxing","hbase.mapred.output.outputtable"="mingxing");
#ps:org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler：處理 hive 到 hbase 轉換關係的處理器
#ps:hbase.columns.mapping：定義 hbase 的列簇和列到 hive 的映射關係
#ps:hbase.table.name：hbase 表名

雖然hive整合了hbase，可是實際的數據仍是存儲在hbase上，hive相應的表目錄下對應的文件爲空，可是每次hbase中有數據添加時，hive在執行這張表查詢的時候，也會更新相應的字段。