HBase中使用sql语句查询表中数据记录(绝对原创,转载请注明地址)

深入解析SAP MM模块OBYC自动科目分配机制:从T030表到实战配置 本文深入解析SAP MM模块中OBYC自动科目分配机制,阐明其作为连接物流与财务核心桥梁的作用。文章以T030表为核心,详细拆解其字段结构与检索逻辑,并通过采购收货、生产发料等实战场景,手把手演示配置步骤与关键要点,帮助读者掌握从原理到实践的完整知识体系,实现业财无缝对接。 阅读详情

前言


       每天进行hbase 的shell操作,极为不便,虽有hive可以进行查询,但是效率之低,时间之慢也非常无奈,于是便想着自己写一些接口可以实现hbase的普通查询、统计、分组等功能,经过近1天的努力,终于完成了一些功能,还在不断完善,希望可以给一些hbase的同行们提供一些方便。

思路


 将开发好的hsql.jar上传到hbase的安装目录下:

[root@hadoop3 hbase-0.90.4-cdh3u3]# ls

bin          docs                           hbase-webapps  logs        src
CHANGES.txt  hbase-0.90.4-cdh3u3.jar        hsql.jar      NOTICE.txt
cloudera     hbase-0.90.4-cdh3u3-tests.jar  lib            pom.xml
conf         hbase-env.sh                   LICENSE.txt    README.txt


然后拷贝文件hsql到hbase的安装目录bin/下:

[root@hadoop3 hbase-0.90.4-cdh3u3]# cd bin
[root@hadoop3 bin]# ls
add_table.rb      hbase-daemon.sh         local-regionservers.sh  rolling-restart.sh
check_meta.rb     hbase-daemons.sh        master-backup.sh        set_meta_block_caching.rb
copy_table.rb     hirb.rb                 region_mover.rb         set_meta_memstore_size.rb
graceful_stop.sh  hsql                   regionservers.sh        start-hbase.sh
hbase             loadtable.rb            rename_table.rb         stop-hbase.sh
hbase-config.sh   local-master-backup.sh  replication             zookeepers.sh


给hsql赋可执行权限:

[root@hadoop3 bin]# chmod 755 hsql
[root@hadoop3 bin]# ll hsql
-rwxr-xr-x 1 root root 0 Jan  8 17:14 hsql


hsql文件内容:

#/bin/sh
sql=$*
echo $sql
hadoop jar ../HbaseSql.jar "$sql"


不好意思,关于hsql.jar暂时不开源,待完善后再考虑。

支持的sql语句类似如下:


1.#号替代*号
select # from item_use_38 where rowkey[20120901,20120901];

2.limit关键字
select # from item_use_38 where rowkey[20120901,20120901] limit 10;

3.多字段

select user,level,amount from item_use_38 where rowkey[20120901,20120901];

4.统计计数


select count(amount) from item_use_38 where rowkey[20120901,20120901];

4.统计求和


select sum(amount) from item_use_38 where rowkey[20120901,20120901];

5.分组计数


select user,level,count(amount) from item_use_38 where rowkey[20120901,20120901] group by user,level;

6.分组求和


select user,level,sum(amount) from item_use_38 where rowkey[20120901,20120901] group by user,level;
YOLO11优化:原创自研 | 低对比度场景 | 平滑的 CIoU,对其惩罚项(中心点距离和长宽比差异)进行平滑 为了应对上述挑战,我们需要一个对边界框定位误差更具容忍度的 IoU 变体。我们的核心思想是:在 CIoU 的基础上,对其惩罚项(中心点距离和长宽比差异)进行平滑处理 阅读详情

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chinalgf
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