热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 运维 > 正文

浅谈HBase在SpringBoot项目里的应用(含HBaseUtil工具类)

这篇文章主要介绍了浅谈HBase在SpringBoot项目里的应用(含HBaseUtil工具类),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

背景:

项目这两个月开始使用HBase来读写数据,网上现成的HBase工具类要么版本混杂,要么只是Demo级别的简单实现,各方面都不完善;

而且我发现HBase查询有很多种方式,首先大方向上有 Get 和 Scan两种,其次行键、列族、列名(限定符)、列值(value)、时间戳版本等多种组合条件,还有各种过滤器的选择,协处理器的应用,所以必须根据自己项目需求和HBase行列设计来自定义HBase工具类和实现类!

经过我自己的研究整理,在此分享下初步的实现方案吧 ~

注:HBase版本:1.3.0 - CDH5.13.0 、SpringBoot版本:1.5.9

需要注意的是我用的是原生api,没有用和spring或者springboot整合的HbaseTemplate等,因为这方面资料较少而且听说并没有那么好用…

一、pom.xml 依赖


 org.apache.hbase
 hbase-client
 1.3.0
 
  
   org.slf4j
   slf4j-log4j12
  
  
   log4j
   log4j
  
  
   javax.servlet
   servlet-api
  
 



 org.apache.hadoop
 hadoop-common
 2.6.0



 org.apache.hadoop
 hadoop-mapreduce-client-core
 2.6.0



 org.apache.hadoop
 hadoop-mapreduce-client-common
 2.6.0



 org.apache.hadoop
 hadoop-hdfs
 2.6.0

二、application.yml 项目配置

此处我是自定义HBase配置,后面会有专门的配置类来加载这个配置

hbase:

conf:

confMaps:

'hbase.zookeeper.quorum' : 'cdh1:2181,cdh2:2181,cdh3:2181'

三、HbaseConfig 自定义配置类

HbaseConfig.java:

import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import java.util.Map;

/**
 * Hbase-Conf配置
 *
 * @Author: yuanj
 * @Date: 2018/10/12 10:49
 */
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = HbaseConfig.CONF_PREFIX)
public class HbaseConfig {

 public static final String CONF_PREFIX = "hbase.conf";

 private Map confMaps;

 public Map getconfMaps() {
  return confMaps;
 }
 public void setconfMaps(Map confMaps) {
  this.cOnfMaps= confMaps;
 }
}

不了解@ConfigurationProperties这个注解的兄弟可以去百度下,它可以将application.yml中的配置导入到该类的成员变量里!

也就是说springboot项目启动完成后 confMaps变量里已经存在一个key为 hbase.zookeeper.quorum ,value为 cdh1:2181,cdh2:2181,cdh3:2181的entry了!

四、HBaseUtils工具类

首先添加 SpringContextHolder 工具类,下面会用到:

package com.moerlong.credit.core;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * Spring的ApplicationContext的持有者,可以用静态方法的方式获取spring容器中的bean
 */
@Component
public class SpringContextHolder implements ApplicationContextAware {

 private static ApplicationContext applicationContext;

 @Override
 public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
  SpringContextHolder.applicatiOnContext= applicationContext;
 }

 public static ApplicationContext getApplicationContext() {
  assertApplicationContext();
  return applicationContext;
 }

 @SuppressWarnings("unchecked")
 public static  T getBean(String beanName) {
  assertApplicationContext();
  return (T) applicationContext.getBean(beanName);
 }

 public static  T getBean(Class requiredType) {
  assertApplicationContext();
  return applicationContext.getBean(requiredType);
 }

 private static void assertApplicationContext() {
  if (SpringContextHolder.applicatiOnContext== null) {
   throw new RuntimeException("applicaitonContext属性为null,请检查是否注入了SpringContextHolder!");
  }
 }

}

HBaseUtils .java:

import com.moerlong.credit.config.HbaseConfig;
import com.moerlong.credit.core.SpringContextHolder;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.AggregationClient;
import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.LongColumnInterpreter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.annotation.DependsOn;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StopWatch;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.NavigableMap;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

@DependsOn("springContextHolder") //控制依赖顺序,保证springContextHolder类在之前已经加载
@Component
public class HBaseUtils {

 private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
 
 //手动获取hbaseConfig配置类对象
 private static HbaseConfig hbaseCOnfig= SpringContextHolder.getBean("hbaseConfig");

 private static Configuration cOnf= HBaseConfiguration.create();
 private static ExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(20); //设置连接池
 private static Connection cOnnection= null;
 private static HBaseUtils instance = null;
 private static Admin admin = null;

 private HBaseUtils(){
  if(cOnnection== null){
   try {
    //将hbase配置类中定义的配置加载到连接池中每个连接里
    Map cOnfMap= hbaseConfig.getconfMaps();
    for (Map.Entry confEntry : confMap.entrySet()) {
     conf.set(confEntry.getKey(), confEntry.getValue());
    }
    cOnnection= ConnectionFactory.createConnection(conf, pool);
    admin = connection.getAdmin();
   } catch (IOException e) {
    logger.error("HbaseUtils实例初始化失败!错误信息为:" + e.getMessage(), e);
   }
  }
 } 
 //简单单例方法,如果autowired自动注入就不需要此方法
 public static synchronized HBaseUtils getInstance(){
  if(instance == null){
   instance = new HBaseUtils();
  }
  return instance;
 }

 /**
  * 创建表
  *
  * @param tableName   表名
  * @param columnFamily  列族(数组)
  */
 public void createTable(String tableName, String[] columnFamily) throws IOException{
  TableName name = TableName.valueOf(tableName);
  //如果存在则删除
  if (admin.tableExists(name)) {
   admin.disableTable(name);
   admin.deleteTable(name);
   logger.error("create htable error! this table {} already exists!", name);
  } else {
   HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(name);
   for (String cf : columnFamily) {
    desc.addFamily(new HColumnDescriptor(cf));
   }
   admin.createTable(desc);
  }
 }

 /**
  * 插入记录(单行单列族-多列多值)
  *
  * @param tableName   表名
  * @param row    行名
  * @param columnFamilys  列族名
  * @param columns   列名(数组)
  * @param values   值(数组)(且需要和列一一对应)
  */
 public void insertRecords(String tableName, String row, String columnFamilys, String[] columns, String[] values) throws IOException {
  TableName name = TableName.valueOf(tableName);
  Table table = connection.getTable(name);
  Put put = new Put(Bytes.toBytes(row));
  for (int i = 0; i >> map = rs.getMap();
  for (Cell cell : rs.rawCells()) {
   StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer().append(Bytes.toString(cell.getRow())).append("\t")
     .append(Bytes.toString(cell.getFamily())).append("\t")
     .append(Bytes.toString(cell.getQualifier())).append("\t")
     .append(Bytes.toString(cell.getValue())).append("\n");
   String str = stringBuffer.toString();
   record += str;
  }
  return record;
 }

 /**
  * 查找单行单列族单列记录
  *
  * @param tablename   表名
  * @param rowKey   行名
  * @param columnFamily  列族名
  * @param column   列名
  * @return
  */
 public static String selectValue(String tablename, String rowKey, String columnFamily, String column) throws IOException {
  TableName name=TableName.valueOf(tablename);
  Table table = connection.getTable(name);
  Get g = new Get(rowKey.getBytes());
  g.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(column));
  Result rs = table.get(g);
  return Bytes.toString(rs.value());
 }

 /**
  * 查询表中所有行(Scan方式)
  *
  * @param tablename
  * @return
  */
 public String scanAllRecord(String tablename) throws IOException {
  String record = "";
  TableName name=TableName.valueOf(tablename);
  Table table = connection.getTable(name);
  Scan scan = new Scan();
  ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
  try {
   for(Result result : scanner){
    for (Cell cell : result.rawCells()) {
     StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer().append(Bytes.toString(cell.getRow())).append("\t")
       .append(Bytes.toString(cell.getFamily())).append("\t")
       .append(Bytes.toString(cell.getQualifier())).append("\t")
       .append(Bytes.toString(cell.getValue())).append("\n");
     String str = stringBuffer.toString();
     record += str;
    }
   }
  } finally {
   if (scanner != null) {
    scanner.close();
   }
  }
  return record;
 }

 /**
  * 根据rowkey关键字查询报告记录
  *
  * @param tablename
  * @param rowKeyword
  * @return
  */
 public List scanReportDataByRowKeyword(String tablename, String rowKeyword) throws IOException {
  ArrayList<> list = new ArrayList<>();

  Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tablename));
  Scan scan = new Scan();
 
 //添加行键过滤器,根据关键字匹配
  RowFilter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator(rowKeyword));
  scan.setFilter(rowFilter);

  ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
  try {
   for (Result result : scanner) {
    //TODO 此处根据业务来自定义实现
    list.add(null);
   }
  } finally {
   if (scanner != null) {
    scanner.close();
   }
  }  
  return list;
 }

 /**
  * 根据rowkey关键字和时间戳范围查询报告记录
  *
  * @param tablename
  * @param rowKeyword
  * @return
  */
 public List scanReportDataByRowKeywordTimestamp(String tablename, String rowKeyword, Long minStamp, Long maxStamp) throws IOException {
  ArrayList<> list = new ArrayList<>();

  Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tablename));
  Scan scan = new Scan();
  //添加scan的时间范围
  scan.setTimeRange(minStamp, maxStamp);

  RowFilter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator(rowKeyword));
  scan.setFilter(rowFilter);

  ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
  try {
   for (Result result : scanner) {
    //TODO 此处根据业务来自定义实现
    list.add(null);
   }
  } finally {
   if (scanner != null) {
    scanner.close();
   }
  }  
  return list;
 }

 /**
  * 删除表操作
  *
  * @param tablename
  */
 public void deleteTable(String tablename) throws IOException {
  TableName name=TableName.valueOf(tablename);
  if(admin.tableExists(name)) {
   admin.disableTable(name);
   admin.deleteTable(name);
  }
 }

 /**
  * 利用协处理器进行全表count统计
  *
  * @param tablename
  */
 public Long countRowsWithCoprocessor(String tablename) throws Throwable {
  TableName name=TableName.valueOf(tablename);
  HTableDescriptor descriptor = admin.getTableDescriptor(name);

  String coprocessorClass = "org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation";
  if (! descriptor.hasCoprocessor(coprocessorClass)) {
   admin.disableTable(name);
   descriptor.addCoprocessor(coprocessorClass);
   admin.modifyTable(name, descriptor);
   admin.enableTable(name);
  }

  //计时
  StopWatch stopWatch = new StopWatch();
  stopWatch.start();

  Scan scan = new Scan();
  AggregationClient aggregatiOnClient= new AggregationClient(conf);

  Long count = aggregationClient.rowCount(name, new LongColumnInterpreter(), scan);

  stopWatch.stop();
  System.out.println("RowCount:" + count + ",全表count统计耗时:" + stopWatch.getTotalTimeMillis());

  return count;
 }
}

五、使用

接下来只需要在项目业务类里注入hbaseUtils就可以使用了:

@Autowired

private HBaseUtils hBaseUtils;

补充知识:springboot整合Hbase

springboot项目需要整合SpringCloud

依赖

    
      org.apache.hbase
      hbase-shaded-client
      1.2.6
    

yml配置:

自定义配置读取zookeeper配置

hbase:

zookeeper:

quorum: hbase126-node2:2181

config配置:

import net.cc.commons.exception.CCRuntimeException;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HConstants;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Scope;

import java.io.IOException;
import java.util.function.Supplier;

/**
* @Author wangqiubao
* @Date 2019/9/24 15:28
* @Description
**/
@Configuration
public class UcareHbaseConfiguration {
  /**
   * 读取HBase的zookeeper地址
   */
  @Value("${hbase.zookeeper.quorum}")
  private String quorum;

  /**
   * 配置HBase连接参数
   *
   * @return
   */
  @Bean
  public org.apache.hadoop.conf.Configuration hbaseConfig() {
    org.apache.hadoop.conf.Configuration cOnfig= HBaseConfiguration.create();
    config.set(HConstants.ZOOKEEPER_QUORUM, quorum);
    return config;
  }
  //每次调用get方法就会创建一个Connection
  @Bean
  public Supplier hbaseConnSupplier() {
    return () -> {
      try {
        return hbaseConnection();
      } catch (IOException e) {
        throw new CCRuntimeException(e);
      }
    };
  }

  @Bean
  //@Scope标明模式,默认单例模式. prototype多例模式
  //若是在其他类中直接@Autowired引入的,多例就无效了,因为那个类在初始化的时候,已经创建了创建了这个bean了,之后调用的时候,不会重新创建,若是想要实现多例,就要每次调用的时候,手动获取bean
  @Scope(value = "prototype")
  public Connection hbaseConnection() throws IOException {
    return ConnectionFactory.createConnection(hbaseConfig());
  }
}

使用

spring管理

  /**
   * 内部已实现线程安全的连接池
   */
  @Autowired
  private Connection hbaseConnection;

插入/更新数据

public void aaaa() throws IOException {
  try (Table table = hbaseConnection.getTable(TableName.valueOf("表名"))) {//获取表连接
    //配置一条数据
    // 行键
    Put put = new Put(Bytes.toBytes("key主键"));
    put.addColumn(Bytes.toBytes("列族"), Bytes.toBytes("列"), Bytes.toBytes("值"));
    .....//每个有数据的列都要一个addColumn
    //put插入数据
    table.put(put);
  }
}

查询

根据主键查询内容

try (Table table = hbaseConnection.getTable(TableName.valueOf("表名"))) {
  Result result = table.get(new Get(asRowKey(date, acid)));
  if (result == null) return null;

  // 列名为starttime,最后一条就是该航班最新的航迹
  Cell latestCell = Iterables.getLast(result.listCells());
  return AdsbTrackProto.AdsbTrack.parseFrom(CellUtil.cloneValue(latestCell));
}

以上这篇浅谈HBase在SpringBoot项目里的应用(含HBaseUtil工具类)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。


推荐阅读
  • HBase运维工具全解析
    本文深入探讨了HBase常用的运维工具,详细介绍了每种工具的功能、使用场景及操作示例。对于HBase的开发人员和运维工程师来说,这些工具是日常管理和故障排查的重要手段。 ... [详细]
  • Hadoop发行版本选择指南:技术解析与应用实践
    本文详细介绍了Hadoop的不同发行版本及其特点,帮助读者根据实际需求选择最合适的Hadoop版本。内容涵盖Apache Hadoop、Cloudera CDH等主流版本的特性及应用场景。 ... [详细]
  • 深入解析Hadoop的核心组件与工作原理
    本文详细介绍了Hadoop的三大核心组件:分布式文件系统HDFS、资源管理器YARN和分布式计算框架MapReduce。通过分析这些组件的工作机制,帮助读者更好地理解Hadoop的架构及其在大数据处理中的应用。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了 Flink 和 YARN 的交互机制。YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理组件,类似于 Spark on YARN 的配置方式。我们将基于官方文档,深入探讨如何在 YARN 上部署和运行 Flink 任务。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了 Java 中的 org.apache.hadoop.registry.client.impl.zk.ZKPathDumper 类,提供了丰富的代码示例和使用指南。通过这些示例,读者可以更好地理解如何在实际项目中利用 ZKPathDumper 类进行注册表树的转储操作。 ... [详细]
  • MapReduce原理是怎么剖析的
    这期内容当中小编将会给大家带来有关MapReduce原理是怎么剖析的,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。1 ... [详细]
  • Hadoop MapReduce 实战案例:手机流量使用统计分析
    本文通过一个具体的Hadoop MapReduce案例,详细介绍了如何利用MapReduce框架来统计和分析手机用户的流量使用情况,包括上行和下行流量的计算以及总流量的汇总。 ... [详细]
  • HBase 数据复制与灾备同步策略
    本文探讨了HBase在企业级应用中的数据复制与灾备同步解决方案,包括存量数据迁移及增量数据实时同步的方法。 ... [详细]
  • 流处理中的计数挑战与解决方案
    本文探讨了在流处理中进行计数的各种技术和挑战,并基于作者在2016年圣何塞举行的Hadoop World大会上的演讲进行了深入分析。文章不仅介绍了传统批处理和Lambda架构的局限性,还详细探讨了流处理架构的优势及其在现代大数据应用中的重要作用。 ... [详细]
  • 全面解析运维监控:白盒与黑盒监控及四大黄金指标
    本文深入探讨了白盒和黑盒监控的概念,以及它们在系统监控中的应用。通过详细分析基础监控和业务监控的不同采集方法,结合四个黄金指标的解读,帮助读者更好地理解和实施有效的监控策略。 ... [详细]
  • 深入解析Spark核心架构与部署策略
    本文详细探讨了Spark的核心架构,包括其运行机制、任务调度和内存管理等方面,以及四种主要的部署模式:Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN和Kubernetes。通过本文,读者可以深入了解Spark的工作原理及其在不同环境下的部署方式。 ... [详细]
  • 本文介绍了Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具的核心概念,包括其基本功能、使用理由、特点以及与Hadoop的关系。同时,文章还探讨了Hive相较于传统关系型数据库的不同之处,并展望了Hive的发展前景。 ... [详细]
  • 全面解读Apache Flink的核心架构与优势
    Apache Flink作为大数据处理领域的新兴力量,凭借其独特的流处理能力和高效的批处理性能,迅速获得了广泛的关注。本文旨在深入探讨Flink的关键技术特点及其应用场景,为大数据处理提供新的视角。 ... [详细]
  • 深入浅出:Hadoop架构详解
    Hadoop作为大数据处理的核心技术,包含了一系列组件如HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源管理框架)和MapReduce(并行计算模型)。本文将通过实例解析Hadoop的工作原理及其优势。 ... [详细]
  • 初探Hadoop:第一章概览
    本文深入探讨了《Hadoop》第一章的内容,重点介绍了Hadoop的基本概念及其如何解决大数据处理中的关键挑战。 ... [详细]
author-avatar
小小贤
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有