JAVA学习-练习试用Java实现“编写一个Hadoop程序，结合HBase对大数据进行快速筛查”

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问题：

使用java语言，编写一个Hadoop程序，结合HBase对大数据进行快速筛查。

解答思路：

在Java中编写一个结合Hadoop和HBase的程序进行大数据的快速筛查，通常需要以下步骤：

1. 配置Hadoop和HBase环境。

2. 创建HBase表。

3. 编写MapReduce作业来加载数据到HBase。

4. 编写MapReduce作业来从HBase中进行数据筛查。

以下是一个简单的例子，展示了如何实现这些步骤：

步骤1：配置Hadoop和HBase

确保系统中已经安装了Hadoop和HBase，并且已经配置好环境变量。

步骤2：创建HBase表

首先，需要创建一个HBase表。这通常通过HBase shell完成，或者通过编写一个Java程序来完成。

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;



public class CreateHBaseTable {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 创建HBase配置

        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(HBaseConfiguration.create());

        Admin admin = connection.getAdmin();



        // 创建表名

        TableName tableName = TableName.valueOf("myTable");



        // 创建表描述

        org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor tableDescriptor = new org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor(tableName);

        tableDescriptor.addFamily(new org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor("cf"));



        // 创建表

        admin.createTable(tableDescriptor);



        // 关闭连接

        admin.close();

        connection.close();

    }

}

步骤3：编写MapReduce作业来加载数据到HBase

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat;

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;



public class LoadDataToHBase {

    public static class LoadDataMapper extends TableMapper<NullWritable, Put> {

        private org.apache.hadoop.hbase.client.Put put;

        private Connection connection;

        private org.apache.hadoop.hbase.client.Table table;



        @Override

        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

            Configuration config = HBaseConfiguration.create();

            connection = ConnectionFactory.createConnection(config);

            table = connection.getTable(TableName.valueOf("myTable"));

        }



        @Override

        protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

            String[] fields = value.toString().split(",");

            put = new Put(Bytes.toBytes(fields[0]));

            put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("column1"), Bytes.toBytes(fields[1]));

            context.write(NullWritable.get(), put);

        }



        @Override

        protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

            table.close();

            connection.close();

        }

    }



    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration config = HBaseConfiguration.create();

        Job job = Job.getInstance(config, "Load Data to HBase");

        job.setJarByClass(LoadDataToHBase.class);

        job.setMapperClass(LoadDataMapper.class);

        job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class);

        TableMapReduceUtil.addTableOutput(job, "myTable", null, null);

        job.waitForCompletion(true);

    }

}

步骤4：编写MapReduce作业来从HBase中进行数据筛查

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;

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.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;



public class HBaseScanMapper extends TableMapper<Text, Text> {

    private ResultScanner scanner;



    @Override

    protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

        Configuration config = HBaseConfiguration.create();

        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);

        Admin admin = connection.getAdmin();

        TableName tableName = TableName.valueOf("myTable");

        Scan scan = new Scan();

        scanner = admin.getScanner(tableName, scan);

    }



    @Override

    protected void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        for (Result result : scanner) {

            context.write(key, value);

        }

    }



    @Override

    protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {

        scanner.close();

    }

}



public static class HBaseScanReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    @Override

    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        for (Text value : values) {

            context.write(key, value);

        }

    }

}



public static void main(String[] args) throws Exception {

    Configuration config = HBaseConfiguration.create();

    Job job = Job.getInstance(config, "HBase Scan");

    job.setJarByClass(HBaseScanReducer.class);

    job.setMapperClass(HBaseScanMapper.class);

    job.setReducerClass(HBaseScanReducer.class);

    job.setOutputKeyClass(Text.class);

    job.setOutputValueClass(Text.class);

    TableMapReduceUtil.addTableInput(job, "myTable", null, null);

    job.waitForCompletion(true);

}

需要注意，以上代码仅作为示例，实际使用时需要根据具体需求进行调整。在运行这些作业之前，请确保Hadoop和HBase环境已经正确配置，并且有相应的权限。

(文章为作者在学习java过程中的一些个人体会总结和借鉴，如有不当、错误的地方，请各位大佬批评指正，定当努力改正，如有侵权请联系作者删帖。)