HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：MapR...

HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：MapReduce 篇

前两篇文章，《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：协处理器篇》和《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：Spark 篇》分别介绍了两种方法读取加盐之后的 HBase 表。本文将介绍如何在 MapReduce 读取加盐之后的表。

在 MapReduce 中也可以使用《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：Spark 篇》文章里面的 SaltRangeTableInputFormat 。剩余的就要求我们编写一个 Mapper，来解析查询出来的数据，代码如下：

[Java] 纯文本查看 复制代码

package com.iteblog.data.hadoop;

import org.apache.hadoop.hbase.Cell;

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

import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;

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

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

import org.apache.hadoop.io.Text;

import java.io.IOException;

import java.util.List;

import java.util.StringJoiner;

public class HBaseMapper extends TableMapper<Text, Text> {

@Override

protected void map(ImmutableBytesWritable key,

Result value,

Context context) throws IOException, InterruptedException {

String rowKey = Bytes.toString(value.getRow());

List<Cell> cells = value.listCells();

StringJoiner stringJoiner = new StringJoiner("\n");

for (Cell cell : cells) {

String family = Bytes.toString(cell.getFamilyArray(),

cell.getFamilyOffset(), cell.getFamilyLength());

String qualifier = Bytes.toString(cell.getQualifierArray(),

cell.getQualifierOffset(), cell.getQualifierLength());

String v = Bytes.toString(cell.getValueArray(),

cell.getValueOffset(), cell.getValueLength());

stringJoiner.add("column=" + family + ":" + qualifier

+ ", timestamp=" + cell.getTimestamp() + ", value=" + v) ;

}

context.write(new Text(rowKey), new Text(stringJoiner.toString()));

}

这个 Mapper 程序将查询出来的数据进行解析，其代码和《HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：协处理器篇》里面的协处理器服务端的数据解析很类似。因为表有多个列，为了显示方便，我这里使用 \n 分隔符来分割每列的数据。

在这个场景下，HbaseMapper 类已经将数据解析好了，所以我们不需要编写 Reducer，我们直接把数据存储到 HDFS 上，所以我们的驱动程序实现就很简单了，如下：

[Java] 纯文本查看 复制代码

package com.iteblog.data.hadoop;

import com.iteblog.data.spark.SaltRangeTableInputFormat;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

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

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

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

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.LazyOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class Hadoop {

public static void main(String[] args)

throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "https://www.iteblog.com:2181");

conf.set(TableInputFormat.SCAN_ROW_START, "1000");

conf.set(TableInputFormat.SCAN_ROW_STOP, "1001");

Job job = Job.getInstance(conf);

job.setJobName("iteblog_HBase");

job.setJarByClass(Hadoop.class);

job.setNumReduceTasks(1);

TableMapReduceUtil.initTableMapperJob("iteblog",

new Scan(),

HBaseMapper.class,

Text.class,

job, true, SaltRangeTableInputFormat.class);

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://www.iteblog.com:8020/result/"));

LazyOutputFormat.setOutputFormatClass(job, TextOutputFormat.class);

int result = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;

}

最后我们编译打包上面的类，然后使用下面命令运行这个 MapReduce 程序

[Shell] 纯文本查看 复制代码

1	`hadoop jar ~/hbase-1.0-SNAPSHOT.jar com.iteblog.data.hadoop.Hadoop`

我们可以看到

HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：MapR...

程序运行完之后，会在 hdfs://www.iteblog.com:8020/result/ 目录下生产最终的结果，如下：

[Shell] 纯文本查看 复制代码

[[email protected] hadoop-2.7.7]# hadoop fs -ls /result

Found 2 items

-rw-r--r-- 1 iteblog supergroup 0 2019-02-02 22:54 /result/_SUCCESS

-rw-r--r-- 1 iteblog supergroup 14442 2019-02-02 22:54 /result/part-r-00000

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column=f:uuid, timestamp=1549091990253, value=e9b10a9f-1218-43fd-bd01

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A-1000-1550572414761 column=f:age, timestamp=1549092009531, value=33

column=f:uuid, timestamp=1549092009531, value=19aad8d3-621a-473c-8f9f

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column=f:uuid, timestamp=1549091983276, value=cf720efe-2ad2-48d6-81b8

B-1000-1550572392922 column=f:age, timestamp=1549091987701, value=7

column=f:uuid, timestamp=1549091987701, value=8a047118-e130-48cb-adfe

B-1000-1550572424681 column=f:age, timestamp=1549092019451, value=57

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转载自过往记忆（https://www.iteblog.com/）