MapReduce hbaseToHdfs

HBase数据导出到HDFS
本文介绍了一种将HBase表数据转换并导出到HDFS的方法,使用自定义的Mapper类处理HBase的KeyValue,将结果写入到HDFS中。此过程包括配置参数、创建Job实例、初始化TableMapper作业以及设置输出路径。
package sitech;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
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.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import java.io.IOException;

public class HbaseToHdfs {
    public static class HbaseToHdfsMapper extends TableMapper<NullWritable, Text> {
        private Text outPut = new Text();
        @Override
        protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //
            StringBuffer value_res = new StringBuffer();
            for (KeyValue kv : value.raw()) {
                String clumn_value = new String(kv.getValue(), "utf-8");
                value_res.append(clumn_value + ",");
            }
            value_res.delete(value_res.length()-1,value_res.length());
            outPut.set(value_res.toString());
            context.write(NullWritable.get(), outPut);
        }
    }

    public static Job createSubmittableJob(Configuration conf, String[] args) throws IOException {
        String hbase_table_name = args[0];
        String outPut = args[1];
        conf.set("hbase_table_name", hbase_table_name);
        conf.set("outPut", outPut);
        Job job = Job.getInstance(conf, "HbaseToHdfs");
        job.setJarByClass(HbaseToHdfs.class);
        job.setMapperClass(HbaseToHdfsMapper.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);
        job.setNumReduceTasks(0);
        TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(hbase_table_name, new Scan(), HbaseToHdfsMapper.class, NullWritable.class, Text.class, job);
        Path path = new Path(outPut);
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if (fs.exists(path)) {
            fs.delete(path, true);
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, path);
        return job;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException, ClassNotFoundException {
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        //设置压缩格式
        conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "false");
        //设置内存
        conf.set("mapreduce.map.memory.mb", "2048");
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args)
                .getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.exit(-1);
        }
        Job job = createSubmittableJob(conf, otherArgs);
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模与分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计与参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环与内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估与改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
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