HBase与MapReduce集成

￡神魔★判官ぃ 2023-10-04 16:44 4阅读 0赞

### HBase集成MapReduce ###

通过 HBase 的相关 JavaAPI，我们可以实现伴随 HBase 操作的 MapReduce 过程，比如使用MapReduce 将数据从本地文件系统导入到 HBase 的表中，比如我们从 HBase 中读取一些原始数据后使用 MapReduce 做数据分析。

##### 官方 HBase-MapReduce #####

**1．查看 HBase 的 MapReduce 任务的执行**

$ bin/hbase mapredcp

**2．环境变量的导入**

**（1）执行环境变量的导入（临时生效，在命令行执行下述操作）**

$ export HBASE_HOME=/opt/module/hbase 
    $ export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop3
    $ export HADOOP_CLASSPATH=`${
         HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp`

**（2）永久生效：在/etc/profile 配置**

export HBASE_HOME=/opt/module/hbase 
    export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop3

并在 hadoop-env.sh 中配置：（**注意：在 for 循环之后配**）

export HADOOP_CLASSPA TH=$HADOOP_CLASSPA TH:/opt/module/hbase/lib/*

**3．运行官方的 MapReduce 任务**

**– 案例一：统计 Student 表中有多少行数据**

$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/yarn jar lib/hbase-server-1.3.1.jar rowcounter student

**– 案例二：使用 MapReduce 将本地数据导入到 HBase**

**1）在本地创建一个 tsv 格式的文件：fruit.tsv**

1001  Apple Red 
    1002  Pear  Yellow 
    1003  Pineapple Yellow

**2）创建 Hbase 表**

Hbase(main):001:0> create 'fruit','info'

**3）在 HDFS 中创建 input\_fruit 文件夹并上传 fruit.tsv 文件**

$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hdfs dfs -mkdir /input_fruit/ 
    $ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hdfs  dfs  -put  fruit.tsv /input_fruit/

**4）执行 MapReduce 到 HBase 的 fruit 表中**

$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/yarn jar lib/hbase-server-1.3.1.jar importtsv \ 
    -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:color fruit \ hdfs://hadoop102:9000/input_fruit

**5）使用 scan 命令查看导入后的结果**

Hbase(main):001:0> scan ‘fruit’

#### 自定义 HBase-MapReduce1 ####

**目标：将 fruit 表中的一部分数据，通过 MR 迁入到 fruit\_mr 表中。**

**分步实现：**

**1．构建 ReadFruitMapper 类，用于读取 fruit 表中的数据**

public  class  ReadFruitMapper  extends 
    TableMapper<ImmutableBytesWritable, Put> {
         
     
      @Override 
       protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, 
    Context context)  
      throws IOException, InterruptedException {
         
      //将 fruit 的 name 和 color 提取出来，相当于将每一行数据读取出来放入到 Put
    对象中。 
       Put put = new Put(key.get()); 
       //遍历添加 column 行 
       for(Cell cell: value.rawCells()){
         
        //添加/克隆列族:info 
      
      if("info".equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)))){
         
         //添加/克隆列：name 
       
      if("name".equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))
    )){
         
          //将该列 cell 加入到 put 对象中 
          put.add(cell); 
          //添加/克隆列:color 
         }else 
    if("color".equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))))
    {
         
          //向该列 cell 加入到 put 对象中 
          put.add(cell); 
         } 
        } 
       } 
       //将从 fruit 读取到的每行数据写入到 context 中作为 map 的输出 
       context.write(key, put); 
      } 
    }

**2． 构建 WriteFruitMRReducer 类， 用于将读取到的 fruit 表中的数据写入到 fruit\_mr 表中**

public  class  WriteFruitMRReducer  extends 
    TableReducer<ImmutableBytesWritable, Put, NullWritable> {
         
      @Override 
      protected void reduce(ImmutableBytesWritable key, Iterable<Put> values, Context context)  throws IOException, InterruptedException {
         
           //读出来的每一行数据写入到 fruit_mr 表中 
           for(Put put: values){
         
            	context.write(NullWritable.get(), put); 
       } 
      } 
    }

**3．构建 Fruit2FruitMRRunner extends Configured implements T ool 用于组装运行 Job任务**

//组装 Job 
      public int run(String[] args) throws Exception {
         
       //得到 Configuration 
       Configuration conf = this.getConf(); 
       //创建 Job 任务 
       Job  job  =  Job.getInstance(conf, 
    this.getClass().getSimpleName()); 
       job.setJarByClass(Fruit2FruitMRRunner.class); 
     
       //配置 Job 
       Scan scan = new Scan(); 
       scan.setCacheBlocks(false); 
       scan.setCaching(500); 
     
       //设置 Mapper，注意导入的是 mapreduce 包下的，不是 mapred 包下的，后者
    是老版本 
       TableMapReduceUtil.initTableMapperJob( 
       "fruit", //数据源的表名 
       scan, //scan 扫描控制器 
       ReadFruitMapper.class,//设置 Mapper 类 
       ImmutableBytesWritable.class,//设置 Mapper 输出 key 类型 
       Put.class,//设置 Mapper 输出 value 值类型 
       job//设置给哪个 JOB 
       ); 
       //设置 Reducer 
       TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("fruit_mr", 
    WriteFruitMRReducer.class, job); 
       //设置 Reduce 数量，最少 1 个 
       job.setNumReduceTasks(1); 
     
       boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true); 
       if(!isSuccess){
         
        throw new IOException("Job running with error"); 
       } 
       return isSuccess ? 0 : 1; 
      }

**4．主函数中调用运行该 Job 任务**

public static void main( String[] args ) throws Exception{
         
        Configuration conf = HbaseConfiguration.create(); 
        int status = ToolRunner.run(conf, new Fruit2FruitMRRunner(), args); 
        System.exit(status); 
    }

**5．打包运行任务**

$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/yarn jar ~/softwares/jars/Hbase-0.0.1-SNAPSHOT.jar com.z.Hbase.mr1.Fruit2FruitMRRunner

#### 自定义 Hbase-MapReduce2 ####

**目标：实现将 HDFS 中的数据写入到 Hbase 表中。**

**分步实现：**

**1．构建 ReadFruitFromHDFSMapper 于读取 HDFS 中的文件数据**

public class ReadFruitFromHDFSMapper extends Mapper<LongWritable, 
    Text, ImmutableBytesWritable, Put> {
         
      @Override 
      protected void map(LongWritable key, Text value, Context 
    context) throws IOException, InterruptedException {
         
       //从 HDFS 中读取的数据 
       String lineValue = value.toString(); 
       //读取出来的每行数据使用\t 进行分割，存于 String 数组 
       String[] values = lineValue.split("\t"); 
       
       //根据数据中值的含义取值 
       String rowKey = values[0]; 
       String name = values[1]; 
       String color = values[2]; 
       
       //初始化 rowKey 
       ImmutableBytesWritable  rowKeyWritable  =  new 
    ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(rowKey)); 
       
       //初始化 put 对象 
       Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey)); 
       
       //参数分别:列族、列、值   
            put.add(Bytes.toBytes("info"),  Bytes.toBytes("name"),  
    Bytes.toBytes(name));  
            put.add(Bytes.toBytes("info"),  Bytes.toBytes("color"),  
    Bytes.toBytes(color));  
             
            context.write(rowKeyWritable, put); 
      } 
    }

**2．构建 WriteFruitMRFromTxtReducer 类**

public  class  WriteFruitMRFromTxtReducer  extends TableReducer<ImmutableBytesWritable, Put, NullWritable> {
         
      @Override 
      protected void reduce(ImmutableBytesWritable key, Iterable<Put> values, Context context) throws IOException, InterruptedException 
    {
         
       //读出来的每一行数据写入到 fruit_hdfs 表中 
       for(Put put: values){
         
        context.write(NullWritable.get(), put); 
       } 
      } 
    }

\*\*3．创建 Txt2FruitRunner 组装 Job \*\*

public int run(String[] args) throws Exception {
         
    //得到 Configuration 
    Configuration conf = this.getConf(); 
     
    //创建 Job 任务 
    Job job = Job.getInstance(conf, this.getClass().getSimpleName()); 
    job.setJarByClass(Txt2FruitRunner.class); 
    Path  inPath  =  new 
    Path("hdfs://hadoop102:9000/input_fruit/fruit.tsv"); 
    FileInputFormat.addInputPath(job, inPath); 
     
    //设置 Mapper 
    job.setMapperClass(ReadFruitFromHDFSMapper.class); 
    job.setMapOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class); 
    job.setMapOutputValueClass(Put.class); 
     
    //设置 Reducer 
    TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("fruit_mr", 
    WriteFruitMRFromTxtReducer.class, job); 
     
    //设置 Reduce 数量，最少 1 个 
    job.setNumReduceTasks(1); 
     
    boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true); 
    if(!isSuccess){
         
    throw new IOException("Job running with error"); 
    } 
     
    return isSuccess ? 0 : 1; 
    }

**4．调用执行 Job**

public static void main(String[] args) throws Exception {
         
       Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); 
         int status = ToolRunner.run(conf, new Txt2FruitRunner(), 
    args); 
         System.exit(status); 
    }

**5．打包运行**

$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/yarn jar hbase-0.0.1-SNAPSHOT.jar com.gis.hbase.mr2.Txt2FruitRunner

###  ###