1.文档编写目的
HBase是一款基于Hadoop的Key-Value数据库，提供了对HDFS上数据的高效随机读写服务，填补了Hadoop MapReduce批处理的缺陷，但HBase作为列簇数据库无法轻易的建立“二级索引”、难以执行求和、计数、排序等操作。在HBase0.96版本后引入了协处理器(Coprocessor)，用户可以编写运行在HBase Server端的代码。HBase支持两种类型的协处理器，Endpoint和Observer。
Endpoint协处理器类似传统数据库中的存储过程，客户端可以调用这些Endpoint协处理器执行一段Server端代码，并将Server端代码的结果返回给客户端处理。
Observer Coprocessor，这中协处理器类似于传统数据库中的触发器，当发生某些事件的时候，Observer协处理器会被Server端调用。
本篇文章先不介绍如何去开发协处理器，主要借助于HBase示例中自带的RowCount Endpoint协处理器来说明如何使用Java代码在客户端调用。在后面的文章Fayson会介绍如何去编写一个协处理器。
Endpoint Coprocessor客户端调用过程，如下图所示：
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内容概述
1.环境准备
2.编写Java示例代码及运行
3.统计方式对比
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测试环境
1.CM和CDH版本为5.14.3
2.环境准备
HBase中自带的Endpoint的协处理器，在hbase-examples.jar包中，在CDH的/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib目录下，如下图所示：
1.确认hbase-examples-1.2.0-cdh5.14.2.jar是否在
注意：在这里的配置为全局配置，协处理器有两种使用方式上图的方式是其中的一种，另外一种则是对单个表进行修改。
3.编写Java示例
1.创建HBase的Maven工程
2.工程的pom.xml文件内容如下
3.编写CoprocessorExample.java类，内容如下
4.示例代码运行
4.HBase表统计效率对比
1.使用HBase的count来统计测试表的总条数
2.使用HBase提供的MapReduce方式统计测试表的总条数
执行耗时：14.12s
耗时统计：
5.总结
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在使用HBase的coprocessor方法是如果传入startkey和endkey是会根据rowkey的访问检索出符合条件的region并统计每个region上数据量。
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HBase的Endpoint Coprocessor协处理器可以通过CM的方式配置全局的也可以通过客户端或hbase shell的方式来指定某一个表使用比较灵活，在后面的文章Fayson会介绍如何指定单个表的方式。
GitHub地址：
https://github.com/fayson/cdhproject/blob/master/hbasedemo/src/main/java/com/cloudera/hbase/coprocessor/CoprocessorExample.java
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