编写MR程序,让其可以适合大部分的HBase表数据导入到HBase表数据。其中包括可以设置版本数、可以设置输入表的列导入设置(选取其中某几列)、可以设置输出表的列导出设置(选取其中某几列)。
原始表test1数据如下:
每个row key都有两个版本的数据,这里只显示了row key为1的数据
在hbase shell 中创建数据表:
create 'test2',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存无版本、无列导入设置、无列导出设置的数据 create 'test3',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存无版本、无列导入设置、有列导出设置的数据 create 'test4',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存无版本、有列导入设置、无列导出设置的数据 create 'test5',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存有版本、无列导入设置、无列导出设置的数据 create 'test6',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存有版本、无列导入设置、有列导出设置的数据 create 'test7',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存有版本、有列导入设置、无列导出设置的数据 create 'test8',{NAME => 'cf1',VERSIONS => 10} // 保存有版本、有列导入设置、有列导出设置的数据
main函数入口:
package GeneralHBaseToHBase; import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class DriverTest { public static void main(String[] args) throws Exception { // 无版本设置、无列导入设置,无列导出设置 String[] myArgs1= new String[]{ "test1", // 输入表 "test2", // 输出表 "0", // 版本大小数,如果值为0,则为默认从输入表导出最新的数据到输出表 "-1", // 列导入设置,如果为-1 ,则没有设置列导入 "-1" // 列导出设置,如果为-1,则没有设置列导出 }; ToolRunner.run(HBaseDriver.getConfiguration(), new HBaseDriver(), myArgs1); // 无版本设置、有列导入设置,无列导出设置 String[] myArgs2= new String[]{ "test1", "test3", "0", "cf1:c1,cf1:c2,cf1:c10,cf1:c11,cf1:c14", "-1" }; ToolRunner.run(HBaseDriver.getConfiguration(), new HBaseDriver(), myArgs2); // 无版本设置,无列导入设置,有列导出设置 String[] myArgs3= new String[]{ "test1", "test4", "0", "-1", "cf1:c1,cf1:c10,cf1:c14" }; ToolRunner.run(HBaseDriver.getConfiguration(), new HBaseDriver(), myArgs3); // 有版本设置,无列导入设置,无列导出设置 String[] myArgs4= new String[]{ "test1", "test5", "2", "-1", "-1" }; ToolRunner.run(HBaseDriver.getConfiguration(), new HBaseDriver(), myArgs4); // 有版本设置、有列导入设置,无列导出设置 String[] myArgs5= new String[]{ "test1", "test6", "2", "cf1:c1,cf1:c2,cf1:c10,cf1:c11,cf1:c14", "-1" }; ToolRunner.run(HBaseDriver.getConfiguration(), new HBaseDriver(), myArgs5); // 有版本设置、无列导入设置,有列导出设置 String[] myArgs6= new String[]{ "test1", "test7", "2", "-1", "cf1:c1,cf1:c10,cf1:c14" }; ToolRunner.run(HBaseDriver.getConfiguration(), new HBaseDriver(), myArgs6); // 有版本设置、有列导入设置,有列导出设置 String[] myArgs7= new String[]{ "test1", "test8", "2", "cf1:c1,cf1:c2,cf1:c10,cf1:c11,cf1:c14", "cf1:c1,cf1:c10,cf1:c14" }; ToolRunner.run(HBaseDriver.getConfiguration(), new HBaseDriver(), myArgs7); } }
driver:
package GeneralHBaseToHBase; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; 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.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.util.Tool; import util.JarUtil; public class HBaseDriver extends Configured implements Tool{ public static String FROMTABLE=""; //导入表 public static String TOTABLE=""; //导出表 public static String SETVERSION=""; //是否设置版本 // args => {FromTable,ToTable,SetVersion,ColumnFromTable,ColumnToTable} @Override public int run(String[] args) throws Exception { if(args.length!=5){ System.err.println("Usage:\n demo.job.HBaseDriver <input> <inputTable> " + "<output> <outputTable>" +"< versions >" + " <set columns from inputTable> like <cf1:c1,cf1:c2,cf1:c10,cf1:c11,cf1:c14> or <-1> " + "<set columns from outputTable> like <cf1:c1,cf1:c10,cf1:c14> or <-1>"); return -1; } Configuration conf = getConf(); FROMTABLE = args[0]; TOTABLE = args[1]; SETVERSION = args[2]; conf.set("SETVERSION", SETVERSION); if(!args[3].equals("-1")){ conf.set("COLUMNFROMTABLE", args[3]); } if(!args[4].equals("-1")){ conf.set("COLUMNTOTABLE", args[4]); } String jobName ="From table "+FROMTABLE+ " ,Import to "+ TOTABLE; Job job = Job.getInstance(conf, jobName); job.setJarByClass(HBaseDriver.class); Scan scan = new Scan(); // 判断是否需要设置版本 if(SETVERSION != "0" || SETVERSION != "1"){ scan.setMaxVersions(Integer.parseInt(SETVERSION)); } // 设置HBase表输入:表名、scan、Mapper类、mapper输出键类型、mapper输出值类型 TableMapReduceUtil.initTableMapperJob( FROMTABLE, scan, HBaseToHBaseMapper.class, ImmutableBytesWritable.class, Put.class, job); // 设置HBase表输出:表名,reducer类 TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(TOTABLE, null, job); // 没有 reducers, 直接写入到 输出文件 job.setNumReduceTasks(0); return job.waitForCompletion(true) "mapreduce.app-submission.cross-platform", true);// 配置使用跨平台提交任务 configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:8020");// 指定namenode configuration.set("mapreduce.framework.name", "yarn"); // 指定使用yarn框架 configuration.set("yarn.resourcemanager.address", "master:8032"); // 指定resourcemanager configuration.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address", "master:8030");// 指定资源分配器 configuration.set("mapreduce.jobhistory.address", "master:10020");// 指定historyserver configuration.set("hbase.master", "master:16000"); configuration.set("hbase.rootdir", "hdfs://master:8020/hbase"); configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3"); configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181"); //TODO 需export->jar file ; 设置正确的jar包所在位置 configuration.set("mapreduce.job.jar",JarUtil.jar(HBaseDriver.class));// 设置jar包路径 } return configuration; } }
mapper:
package GeneralHBaseToHBase; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Map.Entry; import java.util.NavigableMap; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.Cell; import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue; import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; 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.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; public class HBaseToHBaseMapper extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, Put> { Logger log = LoggerFactory.getLogger(HBaseToHBaseMapper.class); private static int versionNum = 0; private static String[] columnFromTable = null; private static String[] columnToTable = null; private static String column1 = null; private static String column2 = null; @Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { Configuration conf = context.getConfiguration(); versionNum = Integer.parseInt(conf.get("SETVERSION", "0")); column1 = conf.get("COLUMNFROMTABLE",null); if(!(column1 == null)){ columnFromTable = column1.split(","); } column2 = conf.get("COLUMNTOTABLE",null); if(!(column2 == null)){ columnToTable = column2.split(","); } } @Override protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException { context.write(key, resultToPut(key,value)); } /*** * 把key,value转换为Put * @param key * @param value * @return * @throws IOException */ private Put resultToPut(ImmutableBytesWritable key, Result value) throws IOException { HashMap<String, String> fTableMap = new HashMap<>(); HashMap<String, String> tTableMap = new HashMap<>(); Put put = new Put(key.get()); if(! (columnFromTable == null || columnFromTable.length == 0)){ fTableMap = getFamilyAndColumn(columnFromTable); } if(! (columnToTable == null || columnToTable.length == 0)){ tTableMap = getFamilyAndColumn(columnToTable); } if(versionNum==0){ if(fTableMap.size() == 0){ if(tTableMap.size() == 0){ for (Cell kv : value.rawCells()) { put.add(kv); // 没有设置版本,没有设置列导入,没有设置列导出 } return put; } else{ return getPut(put, value, tTableMap); // 无版本、无列导入、有列导出 } } else { if(tTableMap.size() == 0){ return getPut(put, value, fTableMap);// 无版本、有列导入、无列导出 } else { return getPut(put, value, tTableMap);// 无版本、有列导入、有列导出 } } } else{ if(fTableMap.size() == 0){ if(tTableMap.size() == 0){ return getPut1(put, value); // 有版本,无列导入,无列导出 }else{ return getPut2(put, value, tTableMap); //有版本,无列导入,有列导出 } }else{ if(tTableMap.size() == 0){ return getPut2(put,value,fTableMap);// 有版本,有列导入,无列导出 }else{ return getPut2(put,value,tTableMap); // 有版本,有列导入,有列导出 } } } } /*** * 无版本设置的情况下,对于有列导入或者列导出 * @param put * @param value * @param tableMap * @return * @throws IOException */ private Put getPut(Put put,Result value,HashMap<String, String> tableMap) throws IOException{ for(Cell kv : value.rawCells()){ byte[] family = kv.getFamily(); if(tableMap.containsKey(new String(family))){ String columnStr = tableMap.get(new String(family)); ArrayList<String> columnBy = toByte(columnStr); if(columnBy.contains(new String(kv.getQualifier()))){ put.add(kv); //没有设置版本,没有设置列导入,有设置列导出 } } } return put; } /*** * (有版本,无列导入,有列导出)或者(有版本,有列导入,无列导出) * @param put * @param value * @param tTableMap * @return */ private Put getPut2(Put put,Result value,HashMap<String, String> tableMap){ NavigableMap<byte[], NavigableMap<byte[], NavigableMap<Long, byte[]> map=value.getMap(); for(byte[] family:map.keySet()){ if(tableMap.containsKey(new String(family))){ String columnStr = tableMap.get(new String(family)); log.info("@@@@@@@@@@@"+new String(family)+" "+columnStr); ArrayList<String> columnBy = toByte(columnStr); NavigableMap<byte[], NavigableMap<Long, byte[] familyMap = map.get(family);//列簇作为key获取其中的列相关数据 for(byte[] column:familyMap.keySet()){ //根据列名循坏 log.info("!!!!!!!!!!!"+new String(column)); if(columnBy.contains(new String(column))){ NavigableMap<Long, byte[]> valuesMap = familyMap.get(column); for(Entry<Long, byte[]> s:valuesMap.entrySet()){//获取列对应的不同版本数据,默认最新的一个 System.out.println("***:"+new String(family)+" "+new String(column)+" "+s.getKey()+" "+new String(s.getValue())); put.addColumn(family, column, s.getKey(),s.getValue()); } } } } } return put; } /*** * 有版本、无列导入、无列导出 * @param put * @param value * @return */ private Put getPut1(Put put,Result value){ NavigableMap<byte[], NavigableMap<byte[], NavigableMap<Long, byte[]> map=value.getMap(); for(byte[] family:map.keySet()){ NavigableMap<byte[], NavigableMap<Long, byte[] familyMap = map.get(family);//列簇作为key获取其中的列相关数据 for(byte[] column:familyMap.keySet()){ //根据列名循坏 NavigableMap<Long, byte[]> valuesMap = familyMap.get(column); for(Entry<Long, byte[]> s:valuesMap.entrySet()){ //获取列对应的不同版本数据,默认最新的一个 put.addColumn(family, column, s.getKey(),s.getValue()); } } } return put; } // str => {"cf1:c1","cf1:c2","cf1:c10","cf1:c11","cf1:c14"} /*** * 得到列簇名与列名的k,v形式的map * @param str => {"cf1:c1","cf1:c2","cf1:c10","cf1:c11","cf1:c14"} * @return map => {"cf1" => "c1,c2,c10,c11,c14"} */ private static HashMap<String, String> getFamilyAndColumn(String[] str){ HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); HashSet<String> set = new HashSet<>(); for(String s : str){ set.add(s.split(":")[0]); } Object[] ob = set.toArray(); for(int i=0; i<ob.length;i++){ String family = String.valueOf(ob[i]); String columns = ""; for(int j=0;j < str.length;j++){ if(family.equals(str[j].split(":")[0])){ columns += str[j].split(":")[1]+","; } } map.put(family, columns.substring(0, columns.length()-1)); } return map; } private static ArrayList<String> toByte(String s){ ArrayList<String> b = new ArrayList<>(); String[] sarr = s.split(","); for(int i=0;i<sarr.length;i++){ b.add(sarr[i]); } return b; } }
程序运行完之后,在hbase shell中查看每个表,看是否数据导入正确:
test2:(无版本、无列导入设置、无列导出设置)
test3 (无版本、有列导入设置("cf1:c1,cf1:c2,cf1:c10,cf1:c11,cf1:c14")、无列导出设置)
test4(无版本、无列导入设置、有列导出设置("cf1:c1,cf1:c10,cf1:c14"))
test5(有版本、无列导入设置、无列导出设置)
test6(有版本、有列导入设置("cf1:c1,cf1:c2,cf1:c10,cf1:c11,cf1:c14")、无列导出设置)
test7(有版本、无列导入设置、有列导出设置("cf1:c1,cf1:c10,cf1:c14"))
test8(有版本、有列导入设置("cf1:c1,cf1:c2,cf1:c10,cf1:c11,cf1:c14")、有列导出设置("cf1:c1,cf1:c10,cf1:c14"))
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
MapReduce,HBase
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
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