HBase如何存取多个版本的值

HBase如何存取多个版本的值

WordCountHbaseReaderMapper类继承了TableMapper< Text,Text>抽象类，TableMapper类专门用于完成MapReduce中Map过程与Hbase表之间的操作。此时的map(ImmutableBytesWritable key,Result value,Context context)方法，第一个参数key为Hbase表的rowkey主键，第二个参数value为key主键对应的记录集合，此处的map核心实现是遍历key主键对应的记录集合value，将其组合成一条记录通过contentx.write(key,value)填充到< key,value>键值对中。
详细源码请参考：WordCountHbaseReader\src\com\zonesion\hbase\WordCountHbaseReader.java
public static class WordCountHbaseReaderMapper extends
TableMapper<Text,Text>{

@Override
protected void map(ImmutableBytesWritable key,Result value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringBuffer sb = new StringBuffer("");
for(Entry<byte[],byte[]> entry:value.getFamilyMap("content".getBytes()).entrySet()){
String str = new String(entry.getValue());
//将字节数组转换为String类型
if(str != null){
sb.append(new String(entry.getKey()));
sb.append(":");
sb.append(str);
}
context.write(new Text(key.get()), new Text(new String(sb)));
}
}
}

3、 Reducer函数实现
此处的WordCountHbaseReaderReduce实现了直接输出Map输出的< key,value>键值对，没有对其做任何处理。详细源码请参考：WordCountHbaseReader\src\com\zonesion\hbase\WordCountHbaseReader.java
public static class WordCountHbaseReaderReduce extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
private Text result = new Text();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
for(Text val:values){
result.set(val);
context.write(key, result);
}
}
}

4、 驱动函数实现
与WordCount的驱动类不同，在Job配置的时候没有配置job.setMapperClass()，而是用以下方法执行Mapper类： TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tablename,scan,WordCountHbaseReaderMapper.class, Text.class, Text.class, job);
该方法指明了在执行job的Map过程时，数据输入源是hbase的tablename表，通过扫描读入对象scan对表进行全表扫描，为Map过程提供数据源输入，通过WordCountHbaseReaderMapper.class执行Map过程，Map过程的输出key/value类型是 Text.class与Text.class，最后一个参数是作业对象。特别注意：这里声明的是一个最简单的扫描读入对象scan，进行表扫描读取数据，其中scan可以配置参数，这里为了例子简单不再详述，用户可自行尝试。
详细源码请参考：WordCountHbaseReader\src\com\zonesion\hbase\WordCountHbaseReader.java
public static void main(String[] args) throws Exception {
String tablename = "wordcount";
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "Master");
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
if (otherArgs.length != 1) {
System.err.println("Usage: WordCountHbaseReader <out>");
System.exit(2);
}
Job job = new Job(conf, "WordCountHbaseReader");
job.setJarByClass(WordCountHbaseReader.class);
//设置任务数据的输出路径；
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
job.setReducerClass(WordCountHbaseReaderReduce.class);
Scan scan = new Scan();
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tablename,scan,WordCountHbaseReaderMapper.class, Text.class, Text.class, job);
//调用job.waitForCompletion(true) 执行任务，执行成功后退出；
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

}

5、部署运行
1）启动Hadoop集群和Hbase服务
[hadoop@K-Master ~]$ start-dfs.sh #启动hadoop HDFS文件管理系统
[hadoop@K-Master ~]$ start-mapred.sh #启动hadoop MapReduce分布式计算服务
[hadoop@K-Master ~]$ start-hbase.sh #启动Hbase
[hadoop@K-Master ~]$ jps #查看进程
22003 HMaster
10611 SecondaryNameNode
22226 Jps
21938 HQuorumPeer
10709 JobTracker
22154 HRegionServer
20277 Main
10432 NameNode