Hbase Java编程

简介: Hbase Java编程

Hbase Java编程

6.1 需求与数据集

某某自来水公司,需要存储大量的缴费明细数据。以下截取了缴费明细的一部分内容。

用户id 姓名 用户地址 性别 缴费时间 表示数(本次) 表示数(上次) 用量(立方) 合计金额 查表日期 最迟缴费日期

4944191 登卫红 贵州省铜仁市德江县7单元267室 男 2020-05-10 308.1 283.1 25 150 2020-04-25 2020-06-09

因为缴费明细的数据记录非常庞大,该公司的信息部门决定使用HBase来存储这些数据。并且,他们希望能够通过Java程序来访问这些数据。

6.2 准备工作

6.2.1 创建IDEA Maven项目

groupId cn.itcast

artifactId hbase_op

6.2.2 导入pom依赖

<repositories><!-- 代码库 -->
    <repository>
        <id>aliyun</id>
        <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        <releases>
            <enabled>true</enabled>
        </releases>
        <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
            <updatePolicy>never</updatePolicy>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-client</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>commons-io</groupId>
        <artifactId>commons-io</artifactId>
        <version>2.6</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.testng</groupId>
        <artifactId>testng</artifactId>
        <version>6.14.3</version>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.1</version>
            <configuration>
                <target>1.8</target>
                <source>1.8</source>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

6.2.3 复制HBase和Hadoop配置文件

将以下三个配置文件复制到resource目录中

hbase-site.xml

从Linux中下载:sz /export/server/hbase-2.1.0/conf/hbase-site.xml

core-site.xml

从Linux中下载:sz /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/core-site.xml

log4j.properties

注意:请确认配置文件中的服务器节点hostname/ip地址配置正确

6.2.4 创建包结构和类

1.在test目录创建 cn.itcast.hbase.admin.api_test 包结构

2.创建TableAmdinTest类

6.2.5 创建Hbase连接以及admin管理对象

要操作Hbase也需要建立Hbase的连接。此处我们仍然使用TestNG来编写测试。使用@BeforeTest初始化HBase连接,创建admin对象、@AfterTest关闭连接。

实现步骤:

1.使用HbaseConfiguration.create()创建Hbase配置

2.使用ConnectionFactory.createConnection()创建Hbase连接

3.要创建表,需要基于Hbase连接获取admin管理对象

4.使用admin.close、connection.close关闭连接

参考代码:

public class TableAmdinTest {
    private Configuration configuration;
    private Connection connection;
    private Admin admin;
    @BeforeTest
    public void beforeTest() throws IOException {
        configuration = HBaseConfiguration.create();
        connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        admin = connection.getAdmin();
    }
    @AfterTest
    public void afterTest() throws IOException {
        admin.close();
        connection.close();
    }
}

6.3 需求一:使用Java代码创建表

创建一个名为WATER_BILL的表,包含一个列蔟C1。

实现步骤:

1.判断表是否存在

a)存在,则退出

2.使用TableDescriptorBuilder.newBuilder构建表描述构建器

3.使用ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder构建列蔟描述构建器

4.构建列蔟描述,构建表描述

5.创建表

参考代码:

// 创建一个名为WATER_BILL的表,包含一个列蔟C1
@Test
public void createTableTest() throws IOException {
    // 表名
    String TABLE_NAME = "WATER_BILL";
    // 列蔟名
    String COLUMN_FAMILY = "C1";
    // 1. 判断表是否存在
    if(admin.tableExists(TableName.valueOf(TABLE_NAME))) {
        return;
    }
    // 2. 构建表描述构建器
    TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf(TABLE_NAME));
    // 3. 构建列蔟描述构建器
    ColumnFamilyDescriptorBuilder columnFamilyDescriptorBuilder = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes(COLUMN_FAMILY));
    // 4. 构建列蔟描述
    ColumnFamilyDescriptor columnFamilyDescriptor = columnFamilyDescriptorBuilder.build();
    // 5. 构建表描述
    // 添加列蔟
    tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(columnFamilyDescriptor);
    TableDescriptor tableDescriptor = tableDescriptorBuilder.build();
    // 6. 创建表
    admin.createTable(tableDescriptor);
}

6.4 需求三:使用Java代码删除表

实现步骤:

1.判断表是否存在

2.如果存在,则禁用表

3.再删除表

参考代码:

// 删除表
@Test
public void dropTable() throws IOException {
    // 表名
    TableName tableName = TableName.valueOf("WATER_BILL");
    // 1. 判断表是否存在
    if(admin.tableExists(tableName)) {
        // 2. 禁用表
        admin.disableTable(tableName);
        // 3. 删除表
        admin.deleteTable(tableName);
    }
}

6.5 需求二:往表中插入一条数据

6.5.1 创建包

1.在 test 目录中创建 cn.itcast.hbase.data.api_test 包

2.创建DataOpTest类

6.5.2 初始化Hbase连接

在@BeforeTest中初始化HBase连接,在@AfterTest中关闭Hbase连接。

参考代码:

public class DataOpTest {
    private Configuration configuration;
    private Connection connection;
    @BeforeTest
    public void beforeTest() throws IOException {
        configuration = HBaseConfiguration.create();
        connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
    }
    @AfterTest
    public void afterTest() throws IOException {
        connection.close();
    }
}

6.5.3 插入姓名列数据

在表中插入一个行,该行只包含一个列。

ROWKEY  姓名(列名:NAME)
4944191 登卫红

实现步骤:

1.使用Hbase连接获取Htable

2.构建ROWKEY、列蔟名、列名

3.构建Put对象(对应put命令)

4.添加姓名列

5.使用Htable表对象执行put操作

6.关闭Htable表对象

参考代码:

@Test
public void addTest() throws IOException {
    // 1.使用Hbase连接获取Htable
    TableName waterBillTableName = TableName.valueOf("WATER_BILL");
    Table waterBillTable = connection.getTable(waterBillTableName);
    // 2.构建ROWKEY、列蔟名、列名
    String rowkey = "4944191";
    String cfName = "C1";
    String colName = "NAME";
    // 3.构建Put对象(对应put命令)
    Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowkey));
    // 4.添加姓名列
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
        , Bytes.toBytes(colName)
        , Bytes.toBytes("登卫红"));
    // 5.使用Htable表对象执行put操作
    waterBillTable.put(put);
    // 6. 关闭表
    waterBillTable.close();
}

6.5.4 查看HBase中的数据

get 'WATER_BILL','4944191',{FORMATTER => 'toString'}

6.5.5 插入其他列

列名 说明 值

ADDRESS 用户地址 贵州省铜仁市德江县7单元267室

SEX 性别 男

PAY_DATE 缴费时间 2020-05-10

NUM_CURRENT 表示数(本次) 308.1

NUM_PREVIOUS 表示数(上次) 283.1

NUM_USAGE 用量(立方) 25

TOTAL_MONEY 合计金额 150

RECORD_DATE 查表日期 2020-04-25

LATEST_DATE 最迟缴费日期 2020-06-09

参考代码:

@Test
public void addTest() throws IOException {
    // 1.使用Hbase连接获取Htable
    TableName waterBillTableName = TableName.valueOf("WATER_BILL");
    Table waterBillTable = connection.getTable(waterBillTableName);
    // 2.构建ROWKEY、列蔟名、列名
    String rowkey = "4944191";
    String cfName = "C1";
    String colName = "NAME";
    String colADDRESS = "ADDRESS";
    String colSEX = "SEX";
    String colPAY_DATE = "PAY_DATE";
    String colNUM_CURRENT = "NUM_CURRENT";
    String colNUM_PREVIOUS = "NUM_PREVIOUS";
    String colNUM_USAGE = "NUM_USAGE";
    String colTOTAL_MONEY = "TOTAL_MONEY";
    String colRECORD_DATE = "RECORD_DATE";
    String colLATEST_DATE = "LATEST_DATE";
    // 3.构建Put对象(对应put命令)
    Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowkey));
    // 4.添加姓名列
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colName)
            , Bytes.toBytes("登卫红"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colADDRESS)
            , Bytes.toBytes("贵州省铜仁市德江县7单元267室"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colSEX)
            , Bytes.toBytes("男"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colPAY_DATE)
            , Bytes.toBytes("2020-05-10"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colNUM_CURRENT)
            , Bytes.toBytes("308.1"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colNUM_PREVIOUS)
            , Bytes.toBytes("283.1"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colNUM_USAGE)
            , Bytes.toBytes("25"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colTOTAL_MONEY)
            , Bytes.toBytes("150"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colRECORD_DATE)
            , Bytes.toBytes("2020-04-25"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName)
            , Bytes.toBytes(colLATEST_DATE)
            , Bytes.toBytes("2020-06-09"));
    // 5.使用Htable表对象执行put操作
    waterBillTable.put(put);
    // 6. 关闭表
    waterBillTable.close();
}

6.6 需求三:查看一条数据

查询rowkey为4944191的所有列的数据,并打印出来。

实现步骤:

1.获取HTable

2.使用rowkey构建Get对象

3.执行get请求

4.获取所有单元格

5.打印rowkey

6.迭代单元格列表

7.关闭表

参考代码:

@Test
public void getOneTest() throws IOException {
    // 1. 获取HTable
    TableName waterBillTableName = TableName.valueOf("WATER_BILL");
    Table waterBilltable = connection.getTable(waterBillTableName);
    // 2. 使用rowkey构建Get对象
    Get get = new Get(Bytes.toBytes("4944191"));
    // 3. 执行get请求
    Result result = waterBilltable.get(get);
    // 4. 获取所有单元格
    List<Cell> cellList = result.listCells();
    // 打印rowkey
    System.out.println("rowkey => " + Bytes.toString(result.getRow()));
    // 5. 迭代单元格列表
    for (Cell cell : cellList) {
        // 打印列蔟名
        System.out.print(Bytes.toString(cell.getQualifierArray(), cell.getQualifierOffset(), cell.getQualifierLength()));
        System.out.println(" => " + Bytes.toString(cell.getValueArray(), cell.getValueOffset(), cell.getValueLength()));
    }
    // 6. 关闭表
    waterBilltable.close();
}

6.7 需求四:删除一条数据

删除rowkey为4944191的整条数据。

实现步骤:

1.获取HTable对象

2.根据rowkey构建delete对象

3.执行delete请求

4.关闭表

参考代码:

// 删除rowkey为4944191的整条数据
@Test
public void deleteOneTest() throws IOException {
    // 1. 获取HTable对象
    Table waterBillTable = connection.getTable(TableName.valueOf("WATER_BILL"));
    // 2. 根据rowkey构建delete对象
    Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("4944191"));
    // 3. 执行delete请求
    waterBillTable.delete(delete);
    // 4. 关闭表
    waterBillTable.close();
}

6.8 需求五:导入数据

6.8.1 需求

在资料中,有一份10W的抄表数据文件,我们需要将这里面的数据导入到HBase中。

6.8.2 Import JOB

在HBase中,有一个Import的MapReduce作业,可以专门用来将数据文件导入到HBase中。

用法

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import 表名 HDFS数据文件路径

6.8.3 导入数据

1.将资料中数据文件上传到Linux中

2.再将文件上传到hdfs中

hadoop fs -mkdir -p /water_bill/output_ept_10W
hadoop fs -put part-m-00000_10w /water_bill/output_ept_10W

3.启动YARN集群

start-yarn.sh

4.使用以下方式来进行数据导入

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import WATER_BILL /water_bill/output_ept_10W

6.8.4 导出数据

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export WATER_BILL /water_bill/output_ept_10W_export

6.9 需求六:查询2020年6月份所有用户的用水量

6.9.1 需求分析

在Java API中,我们也是使用scan + filter来实现过滤查询。2020年6月份其实就是从2020年6月1日到2020年6月30日的所有抄表数据。

6.9.2 准备工作

1.在cn.itcast.hbase.data.api_test包下创建ScanFilterTest类

2.使用@BeforeTest、@AfterTest构建HBase连接、以及关闭HBase连接

6.9.3 实现

实现步骤:

1.获取表

2.构建scan请求对象

3.构建两个过滤器

a)构建两个日期范围过滤器(注意此处请使用RECORD_DATE——抄表日期比较

b)构建过滤器列表

4.执行scan扫描请求

5.迭代打印result

6.迭代单元格列表

7.关闭ResultScanner(这玩意把转换成一个个的类似get的操作,注意要关闭释放资源)

8.关闭表

参考代码:

// 查询2020年6月份所有用户的用水量数据
@Test
public void queryTest1() throws IOException {
    // 1. 获取表
    Table waterBillTable = connection.getTable(TableName.valueOf("WATER_BILL"));
    // 2. 构建scan请求对象
    Scan scan = new Scan();
    // 3. 构建两个过滤器
    // 3.1 构建日期范围过滤器(注意此处请使用RECORD_DATE——抄表日期比较
    SingleColumnValueFilter startDateFilter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("C1")
            , Bytes.toBytes("RECORD_DATE")
            , CompareOperator.GREATER_OR_EQUAL
            , Bytes.toBytes("2020-06-01"));
    SingleColumnValueFilter endDateFilter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("C1")
            , Bytes.toBytes("RECORD_DATE")
            , CompareOperator.LESS_OR_EQUAL
            , Bytes.toBytes("2020-06-30"));
    // 3.2 构建过滤器列表
    FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL
            , startDateFilter
            , endDateFilter);
    scan.setFilter(filterList);
    // 4. 执行scan扫描请求
    ResultScanner resultScan = waterBillTable.getScanner(scan);
    // 5. 迭代打印result
    for (Result result : resultScan) {
        System.out.println("rowkey -> " + Bytes.toString(result.getRow()));
        System.out.println("------");
        List<Cell> cellList = result.listCells();
        // 6. 迭代单元格列表
        for (Cell cell : cellList) {
            // 打印列蔟名
            System.out.print(Bytes.toString(cell.getQualifierArray(), cell.getQualifierOffset(), cell.getQualifierLength()));
            System.out.println(" => " + Bytes.toString(cell.getValueArray(), cell.getValueOffset(), cell.getValueLength()));
        }
        System.out.println("------");
    }
resultScanner.close();
    // 7. 关闭表
    waterBillTable.close();
}

6.9.4 解决乱码问题

因为前面我们的代码,在打印所有的列时,都是使用字符串打印的,Hbase中如果存储的是int、double,那么有可能就会乱码了。

System.out.print(Bytes.toString(cell.getQualifierArray(), cell.getQualifierOffset(), cell.getQualifierLength()));
System.out.println(" => " + Bytes.toString(cell.getValueArray(), cell.getValueOffset(), cell.getValueLength()));

要解决的话,我们可以根据列来判断,使用哪种方式转换字节码。如下:

1.NUM_CURRENT

2.NUM_PREVIOUS

3.NUM_USAGE

4.TOTAL_MONEY

这4列使用double类型展示,其他的使用string类型展示。

参考代码:

String colName = Bytes.toString(cell.getQualifierArray(), cell.getQualifierOffset(), cell.getQualifierLength());
System.out.print(colName);
if(colName.equals("NUM_CURRENT")
        || colName.equals("NUM_PREVIOUS")
        || colName.equals("NUM_USAGE")
        || colName.equals("TOTAL_MONEY")) {
    System.out.println(" => " + Bytes.toDouble(cell.getValueArray(), cell.getValueOffset()));
}
else {
    System.out.println(" => " + Bytes.toString(cell.getValueArray(), cell.getValueOffset(), cell.getValueLength()));
}


目录
相关文章
|
14天前
|
SQL Java 数据库
2025 年 Java 从零基础小白到编程高手的详细学习路线攻略
2025年Java学习路线涵盖基础语法、面向对象、数据库、JavaWeb、Spring全家桶、分布式、云原生与高并发技术,结合实战项目与源码分析,助力零基础学员系统掌握Java开发技能,从入门到精通,全面提升竞争力,顺利进阶编程高手。
205 1
|
3月前
|
Java API 微服务
为什么虚拟线程将改变Java并发编程?
为什么虚拟线程将改变Java并发编程?
263 83
|
2月前
|
安全 Java 数据库连接
2025 年最新 Java 学习路线图含实操指南助你高效入门 Java 编程掌握核心技能
2025年最新Java学习路线图,涵盖基础环境搭建、核心特性(如密封类、虚拟线程)、模块化开发、响应式编程、主流框架(Spring Boot 3、Spring Security 6)、数据库操作(JPA + Hibernate 6)及微服务实战,助你掌握企业级开发技能。
275 3
|
15天前
|
Java 开发者
Java并发编程:CountDownLatch实战解析
Java并发编程:CountDownLatch实战解析
304 100
|
9天前
|
分布式计算 Java Hadoop
java使用hbase、hadoop报错举例
java使用hbase、hadoop报错举例
50 6
|
1月前
|
算法 Java
Java多线程编程:实现线程间数据共享机制
以上就是Java中几种主要处理多线程序列化资源以及协调各自独立运行但需相互配合以完成任务threads 的技术手段与策略。正确应用上述技术将大大增强你程序稳定性与效率同时也降低bug出现率因此深刻理解每项技术背后理论至关重要.
84 16
|
25天前
|
NoSQL Java 关系型数据库
超全 Java 学习路线,帮你系统掌握编程的超详细 Java 学习路线
本文为超全Java学习路线,涵盖基础语法、面向对象编程、数据结构与算法、多线程、JVM原理、主流框架(如Spring Boot)、数据库(MySQL、Redis)及项目实战等内容,助力从零基础到企业级开发高手的进阶之路。
128 1
|
2月前
|
安全 算法 Java
Java泛型编程:类型安全与擦除机制
Java泛型详解:从基础语法到类型擦除机制,深入解析通配符与PECS原则,探讨运行时类型获取技巧及最佳实践,助你掌握泛型精髓,写出更安全、灵活的代码。
|
2月前
|
安全 Java Shell
Java模块化编程(JPMS)简介与实践
本文全面解析Java 9模块化系统(JPMS),帮助开发者解决JAR地狱、类路径冲突等常见问题,提升代码的封装性、性能与可维护性。内容涵盖模块化核心概念、module-info语法、模块声明、实战迁移、多模块项目构建、高级特性及最佳实践,同时提供常见问题和面试高频题解析,助你掌握Java模块化编程精髓,打造更健壮的应用。