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