Runner类

实现将 fruit 表中的一部分数据,通过 MR 迁入到 fruit_mr 表中。

package com.yjsj.hbase_mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; import java.io.IOException; class Fruit2FruitMRRunner extends Configured implements Tool {
//组装 Job
public int run(String[] args) throws Exception {
//得到 Configuration Configuration conf = this.getConf(); //创建 Job 任务
Job job = Job.getInstance(conf, this.getClass().getSimpleName());
job.setJarByClass(Fruit2FruitMRRunner.class); //配置 Job Scan scan = new Scan();
scan.setCacheBlocks(false);
scan.setCaching(500);
//设置 Mapper,注意导入的是 mapreduce 包下的,不是 mapred 包下的,后者是老版本
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
"fruit", //数据源的表名
scan, //scan 扫描控制器
ReadFruitMapper.class,//设置 Mapper 类
ImmutableBytesWritable.class,//设置 Mapper 输出 key 类型
Put.class,//设置 Mapper 输出 value 值类型
job);//设置给哪个 JOB //设置 Reducer TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("fruit_mr", WriteFruitMRReducer.class, job);
//设置 Reduce 数量,最少 1 个 job.setNumReduceTasks(1);
boolean isSuccess = job.waitForCompletion(true);
if (!isSuccess) {
throw new IOException("Job running with error");
}
return isSuccess ? 0 : 1;
} public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf ;
conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master,node1,node2");
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
conf.set("hbase.master", "master:60000");
int status = ToolRunner.run(conf, (Tool) new Fruit2FruitMRRunner(), args);
System.exit(status);
}
}

Mapper类

 package com.yjsj.hbase_mr;

 import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; public class ReadFruitMapper extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, Put> {
@Override
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//将 fruit 的 name 和 color 提取出来,相当于将每一行数据读取出来放入到 Put 对象中。
Put put = new Put(key.get());
//遍历添加 column 行
for (Cell cell:value.rawCells()) {
//添加/克隆列族:info
if("info".equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)))){
//添加/克隆列:name
if("name".equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)))){
//将该列 cell 加入到 put 对象中
put.add(cell);
//添加/克隆列:color
}else if ("color".equals(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)))) {
//向该列 cell 加入到 put 对象中
put.add(cell);
}
}
}
//将从 fruit 读取到的每行数据写入到 context 中作为 map 的输出
context.write(key,put);
}
}

Reduce类

package com.yjsj.hbase_mr;

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable; public class WriteFruitMRReducer extends TableReducer<ImmutableBytesWritable, Put, NullWritable> {
@Override
protected void reduce(ImmutableBytesWritable key, Iterable<Put> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//读出来的每一行数据写入到 fruit_mr 表中
for (Put put : values) {
context.write(NullWritable.get(), put);
}
}
}

hbase使用MapReduce操作3(实现将 fruit 表中的一部分数据,通过 MR 迁入到 fruit_mr 表中)的更多相关文章

  1. hbase使用MapReduce操作4(实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中)

    实现将 HDFS 中的数据写入到 HBase 表中 Runner类 package com.yjsj.hbase_mr2; import com.yjsj.hbase_mr2.ReadFruitFro ...

  2. hbase使用MapReduce操作2(微博表实现)

    package com.yjsj.weibo; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Ite ...

  3. hbase使用MapReduce操作1(基本增删改查)

    操作代码 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.*; import org.apach ...

  4. HBase 与 MapReduce 集成

    6. HBase 与 MapReduce 集成 6.1 官方 HBase 与 MapReduce 集成 查看 HBase 的 MapReduce 任务的执行:bin/hbase mapredcp; 环 ...

  5. Hbase 与mapreduce结合

    Hbase和mapreduce结合 为什么需要用mapreduce去访问hbase的数据? ——加快分析速度和扩展分析能力 Mapreduce访问hbase数据作分析一定是在离线分析的场景下应用 案例 ...

  6. HBase自定义MapReduce

    HBase表数据的转移 在Hadoop阶段,我们编写的MR任务分别进程了Mapper和Reducer两个类,而在HBase中我们需要继承的是TableMapper和TableReducer两个类. 目 ...

  7. 第5章 MapReduce操作

    目录 5.1 案例分析:单词计数 1.设计思路 2.程序源代码 3.程序解读 4.程序运行 5.2 案例分析:数据去重 1.设计思路 2.编写程序 3.程序解读 4.程序运行 5.3 案例分析:求平均 ...

  8. HBase(2) Java 操作 HBase 教程

    目录 一.简介 二.hbase-client 引入 三.连接操作 四.表操作 五.运行测试 FAQ 参考文档 一.简介 在上一篇文章 HBase 基础入门 中,我们已经介绍了 HBase 的一些基本概 ...

  9. Mapreduce操作HBase

    这个操作和普通的Mapreduce还不太一样,比如普通的Mapreduce输入可以是txt文件等,Mapreduce可以直接读取Hive中的表的数据(能够看见是以类似txt文件形式),但Mapredu ...

随机推荐

  1. java 包的命名规范

  2. SVD 实现

    机器学习相关——SVD分解: http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/01/19/2321934.html SVD python实现: import ...

  3. java程序运行时间

    方法一 long startTime = System.currentTimeMillis(); //获取开始时间 doSomething(); //测试的代码段 long endTime = Sys ...

  4. 结对编程--fault,error,failure

    结对编程对象:叶小娟 对方博客地址:http://www.cnblogs.com/yxj63/ 双方贡献比例:1:1 结对照片: 结对题目:输入一定个数的数字,对其排序后输出最大值.   1 pack ...

  5. win 下 nginx 的虚拟主机创建

    1.在nginx安装目录下的conf下创建vhost目录,用于存放虚拟主机配置文件.   2.在nginx安装目录下的conf/nginx.conf的http{}中加入 include vhost/* ...

  6. iOS开发总结

    最近在工作中使用Objective-C开发iOS客户端程序,它一方面和Server通讯,处理网络连接,收发报文,实现业务逻辑;另一方面为UI层提供各种业务API.   下面记录用到的相关知识点,困难, ...

  7. 获取验证码效果和后台代码(js+html+cs)

    客户端js+html代码 <script type="text/javascript"> var tcode = 0;//定时器返回代码 //获得验证码 functio ...

  8. Django之常用命令以及问题汇总

    基本命令 1.新建一个django项目 django-admin.py startproject project-name 2.新建一个app python manage.py startapp ap ...

  9. layui学习<一>

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name ...

  10. Java ENUM枚举的用法

    DK1.5引入了新的类型——枚举.在 Java 中它虽然算个“小”功能,却给我的开发带来了“大”方便. 用法一:常量 在JDK1.5 之前,我们定义常量都是: publicstaticfianl... ...