hbase当中没有两表联查的操作,要实现两表联查或者在查询一个表的同时也需要访问另外一张表的时候,可以通过mapreduce的方式来实现,实现方式如下:由于查询是map过程,因此这个过程不需要设计reduce过程。

(1)map的实现

package com.datacenter.HbaseMapReduce.MultiReadTable;

import java.io.IOException;
import java.util.NavigableMap;
import java.util.Map.Entry; import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTableInterface;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import com.datacenter.HbaseMapReduce.Read.ReadHbase; public class MuliTableReadmapper extends TableMapper<Text, LongWritable> { private ResultScanner rs=null; @Override
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
printResult(value); //输出第二张表的内容
Result temp=rs.next();//这个结果只是一个单元的结果,所谓一个单元可以理解成是一行的数据
while(temp!=null){
printResult(temp);
temp=rs.next();
} } @Override
protected void setup(Context context) throws IOException,
InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
HConnection hconn = MultiReadTableMain.HbaseUtil(
MultiReadTableMain.rootdir, MultiReadTableMain.zkServer,
MultiReadTableMain.port); HTableInterface ht = hconn.getTable("test"); Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for
// MapReduce jobs
scan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs rs = ht.getScanner(scan); } // 按顺序输出
public void printResult(Result rs) { if (rs.isEmpty()) {
System.out.println("result is empty!");
return;
} NavigableMap<byte[], NavigableMap<byte[], NavigableMap<Long, byte[]>>> temps = rs
.getMap();
String rowkey = Bytes.toString(rs.getRow()); // actain rowkey
System.out.println("rowkey->" + rowkey);
for (Entry<byte[], NavigableMap<byte[], NavigableMap<Long, byte[]>>> temp : temps
.entrySet()) {
System.out.print("\tfamily->" + Bytes.toString(temp.getKey()));
for (Entry<byte[], NavigableMap<Long, byte[]>> value : temp
.getValue().entrySet()) {
System.out.print("\tcol->" + Bytes.toString(value.getKey()));
for (Entry<Long, byte[]> va : value.getValue().entrySet()) {
System.out.print("\tvesion->" + va.getKey());
System.out.print("\tvalue->"
+ Bytes.toString(va.getValue()));
System.out.println();
}
}
}
} }

(2)主类的实现

package com.datacenter.HbaseMapReduce.MultiReadTable;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.NullOutputFormat; import com.datacenter.HbaseMapReduce.Read.ReadHbase;
import com.datacenter.HbaseMapReduce.Read.ReadHbaseMapper; public class MultiReadTableMain {
static public String rootdir = "hdfs://hadoop3:8020/hbase";
static public String zkServer = "hadoop3";
static public String port = "2181"; private static Configuration conf;
private static HConnection hConn = null; public static HConnection HbaseUtil(String rootDir, String zkServer, String port) { conf = HBaseConfiguration.create();// 获取默认配置信息
conf.set("hbase.rootdir", rootDir);
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", zkServer);
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", port); try {
hConn = HConnectionManager.createConnection(conf);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
return hConn;
} public static void main(String[] args) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
HbaseUtil(rootdir, zkServer, port); // Configuration config = HBaseConfiguration.create(); Job job = new Job(conf, "ExampleRead");
job.setJarByClass(ReadHbase.class); // class that contains mapper Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for
// MapReduce jobs
scan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs
// set other scan attrs TableMapReduceUtil.initTableMapperJob("score", // input HBase table name
scan, // Scan instance to control CF and attribute selection
MuliTableReadmapper.class, // mapper
null, // mapper output key
null, // mapper output value
job);
job.setOutputFormatClass(NullOutputFormat.class); // because we aren't
// emitting anything
// from mapper boolean b = job.waitForCompletion(true);
if (!b) {
throw new IOException("error with job!");
}
} }

HBase with MapReduce (MultiTable Read)的更多相关文章

  1. HBase with MapReduce (Only Read)

    最近在学习HBase,在看到了如何使用Mapreduce来操作Hbase,下面将几种情况介绍一下,具体的都可以参照官网上的文档说明.官网文档连接:http://hbase.apache.org/boo ...

  2. [转帖]HBase详解(很全面)

    HBase详解(很全面) very long story 简单看了一遍 很多不明白的地方.. 2018-06-08 16:12:32 卢子墨 阅读数 34857更多 分类专栏: HBase   [转自 ...

  3. HBase Block Cache(块缓存)

    Block Cache HBase提供了两种不同的BlockCache实现,用于缓存从HDFS读出的数据.这两种分别为: 默认的,存在于堆内存的(on-heap)LruBlockCache 存在堆外内 ...

  4. HBase笔记4(调优)

    Master/Region Server调优 JVM调优 默认的RegionServer内存是1G,而Memstore默认占40%,即400M,实在是太小了,可以通过HBASE_HEAPSIZE参数修 ...

  5. HBase with MapReduce (SummaryToFile)

    上一篇文章是实现统计hbase单元值出现的个数,并将结果存放到hbase的表中,本文是将结果存放到hdfs上.其中的map实现与前文一直,连接:http://www.cnblogs.com/ljy20 ...

  6. HBase with MapReduce (Summary)

    我们知道,hbase没有像关系型的数据库拥有强大的查询功能和统计功能,本文实现了如何利用mapreduce来统计hbase中单元值出现的个数,并将结果携带目标的表中, (1)mapper的实现 pac ...

  7. HBase with MapReduce (Read and Write)

    上面一篇文章仅仅是介绍如何通过mapReduce来对HBase进行读的过程,下面将要介绍的是利用mapreduce进行读写的过程,前面我们已经知道map实际上是读过程,reduce是写的过程,然而ma ...

  8. Hadoop学习笔记—15.HBase框架学习(基础实践篇)

    一.HBase的安装配置 1.1 伪分布模式安装 伪分布模式安装即在一台计算机上部署HBase的各个角色,HMaster.HRegionServer以及ZooKeeper都在一台计算机上来模拟. 首先 ...

  9. hbase 集群(完全分布式)方式安装

    一,环境 1,  主节点一台: ubuntu desktop 16.04 zhoujun      172.16.12.1 从节点(slave)两台:ubuntu server 16.04 hadoo ...

随机推荐

  1. 精彩的解释CAP理论的文章

    强一致性(Consistency):  更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致. 可用性(Availability):读和写操作都能成功. 分区容错性(Partiti ...

  2. resque 遍历加载job目录下的类

    <?php class resqueTest { public function actionWork() { #require dirname(__DIR__).'/commands/Test ...

  3. google 提供webrtc 的实例使用 turnserver的方式

    google的turnserver 下载方式:svn checkout http://rfc5766-turn-server.googlecode.com/svn/branches/v3.2/ rfc ...

  4. POJ 1113:Wall

    原文链接:https://www.dreamwings.cn/poj1113/2832.html Wall Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Tota ...

  5. Unity-Animator深入系列总索引

    花了不少时间完成了这篇Unity Animator学习系列文章,其中大多数内容都来自个人实践,包括API部分很多都是亲测,期望和网上的诸多教程达到互补. 相关参考文档 Unity Animator官方 ...

  6. laravel框架总结(五) -- 服务提供者(提及契约Contracts)

    首先理解两个概念 1.契约:一组定义了框架核心服务的接口 2.服务提供者:所有 Laravel 应用程序启动的中心所在. 包括你自己的应用程序,以及所有的 Laravel 核心服务,都是通过服务提供者 ...

  7. Xcode代码提示联想功能失效,按command键点不进去类库,提示“?”

    参考文档:这两篇文章很好的解决了问题.可以很好的解决了问题 Xcode代码提示联想功能失效,按command键点不进去类库,提示“?”,代码全是白色 Xcode4中代码补全(Code Completi ...

  8. 第四章· ucos系统及其任务

    来自为知笔记(Wiz)

  9. centos7 gradle

    cd /usr/local wget https://downloads.gradle.org/distributions/gradle-2.13-bin.zip unzip gradle-2.13- ...

  10. python的反射机制

    转载自:http://www.cnblogs.com/feixuelove1009/p/5576206.html 对编程语言比较熟悉的朋友,应该知道"反射"这个机制.Python作 ...