通用MapReduce程序复制HBase表数据

1. 前言

MapReduce是一种经典的分布式计算模型,由Google提出并被Hadoop等开源项目广泛应用。HBase是一个分布式的非关系型数据库系统,它使用Hadoop作为底层存储。在实际应用中,我们可能需要将HBase中的数据复制到其他存储系统中,比如MySQL、Hive等。本文介绍如何使用通用的MapReduce程序复制HBase表数据。

2. 准备工作

2.1 环境准备

在开始之前,我们需要保证有一个Hadoop集群和一个HBase集群,以及相应的依赖包。我们还需要在本地开发环境中安装相关工具,如Maven等。

2.2 HBase表结构

在进行HBase表数据的复制之前,我们需要先创建一个HBase表。这里假设我们要复制的表名为source_table,表中包含三个列族info1, info2, info3,并且rowkey的长度为10字节,info1:column1info2:column2的值的类型为字符串,info3:column3的值的类型为整数。创建表的命令如下:

create 'source_table', {NAME => 'info1', VERSIONS => 1}, {NAME => 'info2', VERSIONS => 1}, {NAME => 'info3', VERSIONS => 1}

2.3 复制目标表结构

我们还需要在目标数据库中创建一个表,与源表结构相同。

3. MapReduce程序编写

3.1 代码结构

我们通过编写一个MapReduce程序,将HBase表数据复制到其他存储系统中。代码目录结构如下:

.

├── pom.xml

├── src

│ ├── main

│ │ ├── java

│ │ │ └── com

│ │ │ └── example

│ │ │ └── CopyHBaseData.java

│ │ └── resources

│ └── test

│ └── java

└── target

├── classes

└── ...

其中,pom.xml是Maven项目的配置文件,src/main/java/com/example/CopyHBaseData.java是MapReduce程序的核心代码,实现了从源表中读取数据,并将数据写入到目标表中。

3.2 代码实现

主要分为三个部分:Job配置Mapper实现Reducer实现

3.2.1 Job配置

首先需要在程序中定义一个Job,并设置相关的参数,如数据输入路径、Mapper和Reducer的Class等。代码如下:

Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

Job job = Job.getInstance(conf, "CopyHBaseData");

job.setJarByClass(CopyHBaseData.class);

job.setMapperClass(CopyHBaseDataMapper.class);

job.setReducerClass(CopyHBaseDataReducer.class);

job.setOutputKeyClass(ImmutableBytesWritable.class);

job.setOutputValueClass(Put.class);

FileInputFormat.addInputTable(job, new TableName("source_table"));

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/"));

conf是配置信息,将会与默认配置覆盖,使用默认配置信息。Job名称为CopyHBaseData,相关程序为本程序的类。同时设置Mapper和Reducer的实现类为CopyHBaseDataMapperCopyHBaseDataReducer。数据输入路径设置为HBase表名,输出路径为目标位置/。

3.2.2 Mapper实现

该部分实现从源HBase表中读取数据。

public static class CopyHBaseDataMapper

extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, Put> {

private ImmutableBytesWritable outkey = new ImmutableBytesWritable();

@Override

public void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context)

throws IOException, InterruptedException {

Put put = new Put(key.copyBytes());

// info1:column1

byte[] a = value.getValue(Bytes.toBytes("info1"), Bytes.toBytes("column1"));

if (a != null) {

put.addColumn(Bytes.toBytes("info1"), Bytes.toBytes("column1"), a);

}

// info2:column2

byte[] b = value.getValue(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("column2"));

if (b != null) {

put.addColumn(Bytes.toBytes("info2"), Bytes.toBytes("column2"), b);

}

// info3:column3

byte[] c = value.getValue(Bytes.toBytes("info3"), Bytes.toBytes("column3"));

if (c != null) {

put.addColumn(Bytes.toBytes("info3"), Bytes.toBytes("column3"), c);

}

outkey.set(Bytes.toBytes(key.toString()));

context.write(outkey, put);

}

}

首先我们实现了该类,并继承自HBase中的TableMapper。使用ImmutableByteWritable来表示行键,Put来表示修改数据的类型。Map阶段会将输入Key是一个行键,而Value则是一个包含该行键的所有列和值的Result对象。我们逐一按照列族和列名获取数据并放入Put,在结果输出的时候,用ImmutableByteWritable作为key,Put作为value输出,以备Reduce使用。

3.2.3 Reducer实现

该部分实现将数据写入到目标表中。

public static class CopyHBaseDataReducer

extends TableReducer<ImmutableBytesWritable, Put, ImmutableBytesWritable> {

@Override

public void reduce(ImmutableBytesWritable key, Iterable<Put> values, Context context)

throws IOException, InterruptedException {

Configuration conf = context.getConfiguration();

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);

Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("target_table"));

for (Put put : values) {

table.put(put);

}

table.close();

connection.close();

}

}

Reducer的输出Key也是ImmutableBytesWritable类型,Value类型为Put。使用connection工厂创建与HBase集群连接,跟据表target_table的名称获取表对象,插入数据并关闭表之后关闭连接。

4. 运行程序

我们可以通过以下命令运行程序:

hadoop jar copy-hbase-data-1.0.jar com.example.CopyHBaseData

其中,copy-hbase-data-1.0.jar是项目构建后的jar包文件名。可以在Hadoop的日志信息中,查看MapReduce程序的执行情况。

程序执行完成后,就会将HBase表中的数据成功地复制到我们的目标表中。

5. 总结

本文介绍如何使用通用的MapReduce程序,在Hadoop集群中对HBase表数据进行复制。在实际应用中,我们可以根据需求修改程序的代码,实现不同的数据输出方式,来满足不同的需求。

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