HBase客户端API使用

篇幅中使用的HBase版本为1.1.2

Java API

HBase提供了一套Java API来支持Java程序对HBase数据库的请求操作，在hbase shell中能够使用的都可以通过这套API来实现

HBase有两套API，分别是1.0和2.0，在较新版本的HBase中使用1.0的API时，很多类和方法都被标记为Deprecated，官方表示旧版本的API将会在3.0版本中删除，所以推荐使用2.0
本篇中使用的API均为2.0
2.0官方API文档

需要导入的jar包

• com.google.protobuf:rpc通信依赖
• org.apache.zookeeper:连接zk依赖
• hbase-client:hbase客户端
• hbase-common:hbase组件

使用maven可以简单方便地管理jar包，pom文件示例如下：

<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<hbase.version>1.1.2</hbase.version>
<zookeeper.version>3.4.5</zookeeper.version>
</properties>
<dependencis>
<!--hadoop/hbase都要依赖(RPC通信)-->
<dependency>
<groupId>com.google.protobuf</groupId>
<artifactId>protobuf-java</artifactId>
<version>2.5.0</version>
</dependency>
<!--hbase-->
<dependency>
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
<artifactId>zookeeper</artifactId>
<version>${zookeeper.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-common</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
</dependencis>

开发流程

HBase API的使用可以归纳为一下几个步骤：

1.获得Configuration实例:其中保存了环境和配置信息
2.在Configuration中设置zk和master的相关信息，如果hbase的配置文件在环境变量中则不需要配置
3.获得Connection实例连接到zk
4.通过Connection实例获得Admin和Table实例调用其方法进行操作

其中Admin和Table为HBase API中提供的一个统一操作接口，在1.0中对应的是HAdmin和HTable
Admin对应的是DDL操作
Table对应的是相关表的DML操作

代码示例

//1.获得Configuration实例并进行相关设置
Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost:2181");
configuration.set("hbase.master", "localhost:16010");
//2.获得Connection实例
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
//3.1获得Admin接口
Admin admin = connection.getAdmin();
//3.2获得Table接口,需要传入表名
Table table = connection.getTable(tableName)

为了程序的可维护性和方便调用，这里将HBase API提供的接口划分成了三个类

1.HBaseInfo:保存了Configuration和Connection，并进行一些初始化的设置，如zk地址等
2.HBaseDDLUtil:继承HBaseInfo，通过父类的Configuration和Connection获得Admin实例并使用其提供的方式进行DDL操作
3.HBaseDMLUtil:继承HBaseInfo，通过父类的Configuration和Connection获得Table实例并使用其提供的方式进行DML操作

DDL操作

/**
 * 创建表
 * @param tableName 表名
 * @param familyNames 列族名
 * */
public static void createTable(String tableName, String... familyNames) throws IOException {
if (admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName))) {
return;
     }
//通过HTableDescriptor类来描述一个表，HColumnDescriptor描述一个列族
     HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName));
for (String familyName : familyNames) {
         tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(familyName));
     }
     admin.createTable(tableDescriptor);
 }

/**
 * 删除表
 * @param tableName 表名
 * */
public static void dropTable(String tableName) throws IOException {
//删除之前要将表disable
if (!admin.isTableDisabled(TableName.valueOf(tableName))) {
          admin.disableTable(TableName.valueOf(tableName));
      }
      admin.deleteTable(TableName.valueOf(tableName));

  }

DML操作

HBase中的CRUD都是通过对应的对象来操作的，例如：
Put为新增，如果记录已经存在会用新值覆盖，相当于修改
Delete为删除
Get为查询

/**
 * 指定行/列中插入数据
 * @param tableName 表名
 * @param rowKey 主键rowkey
 * @param family 列族
 * @param column 列
 * @param value 值
 * TODO: 批量PUT
 */
public static void insert(String tableName, String rowKey, String family, String column, String value) throws IOException {
    table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
    Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column), Bytes.toBytes(value));
    table.put(put);
}


/**
 * 删除表中的指定行
 * @param tableName 表名
 * @param rowKey rowkey
 * TODO: 批量删除
 */
public static void delete(String tableName, String rowKey) throws IOException {
    table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
    Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
    table.delete(delete);
}

篇幅有限，HBase工具类的代码已上传至Github
API文档中还有许多实用的函数没有接触到，希望在实践中可以操作一下

MapReduceApi

要使用HBase的MapReduce API需要在pom文件中添加以下依赖：

<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>

HBase实现了TableInputFormat和TableOutputFormat用于读写HBase表
TableMapper类和TableReducer类，在使用MapReduce操作HBase的时候可以借助这两个类从HBase中读数据和写数据

TableInputFormat

用于读取HBase表数据并生成键值对
将数据表按照Region分割成split，既有多少个Regions就有多个splits
然后将Region按行键分成

TableMapper

和普通的Mapper的区别在于
TableMapper将输入的

TableReducer

该类将Reducer的输出类型限制为Mutation，Mutation是HBase中Delete/Put/Get/Append类的父类，也就是说TableReducer将输出类型限制在这几个类之中
自定义的Reducer类继承TableReducer，指定其输入的

TableOutputFormat

该类负责将Reducer的输出数据写入到HBase中

代码示例

MyTableMapper

public class MyTableMapper extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, ImmutableBytesWritable> {

    ImmutableBytesWritable k = new ImmutableBytesWritable();
    ImmutableBytesWritable v = new ImmutableBytesWritable();

/**
 * 表中的每行都会调用一次map函数
 * */
@Override
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//遍历改行中的结果集
for (Cell cell : value.rawCells()) {
//获得rowkey
byte[] row = CellUtil.cloneRow(cell);
//获得值
byte[] rowValue = CellUtil.cloneValue(cell);
            k.set(row);
            v.set(rowValue);
            context.write(k, v);
        }
    }
}

MyTableReducer

public class MyTableReducer extends TableReducer<ImmutableBytesWritable, ImmutableBytesWritable, ImmutableBytesWritable> {
@Override
protected void reduce(ImmutableBytesWritable key, Iterable<ImmutableBytesWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
for (ImmutableBytesWritable value : values) {
            Put put = new Put(key.get());
            put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("c3"), value.get());
            context.write(key, put);
        }
    }
}

驱动程序

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
//设置读取的表
        configuration.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "client");

        Job job = Job.getInstance(configuration, "hbase-mr-api");
//可以和普通mr程序一样进行设置
        job.setJarByClass(Driver.class);
        job.setInputFormatClass(TableInputFormat.class);
        job.setMapperClass(MyTableMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);
        job.setMapOutputValueClass(ImmutableBytesWritable.class);
//也可以使用hbase提供的工具类来设置job
        TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("t1", MyTableReducer.class, job);
        job.waitForCompletion(true);
    }

示例代码以上传至Github

关于驱动程序中设置job的方法

在上面的代码中可以看到，设置job的方法有两种：MapReduce常用方式和HBase提供的TableMapReduceUtil工具类

两种方式的设置效果是相同的，通过普通的方式进行设置的时候需要配置TableInputFormat/TableOutputFormat的相关属性，如上的

//设置读取的表
configuration.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "client");

而是使用TableMapReduceUtil的initTableMapperJob/initTableReducerJob则是通过参数传递这些配置，下面给出具体的配置项

TableInputFormat

TableOutputFormat

initTableMapperJob

initTableReducerJob

作者：@小黑