org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException解决策略
执行HBase时常会遇到个错误,我就有这种经历。
ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times
检查日志:org.apache.hadoop.ipc.RPC$VersionMismatch: Protocol org.apache.hadoop.hdfs.protocol.ClientProtocol version mismatch. (client = 42, server = 41)
假设是这个错误,说明RPC协议不一致所造成的,解决方法:将hbase/lib文件夹下的hadoop-core的jar文件删除。将hadoop文件夹下的hadoop-0.20.2-core.jar复制到hbase/lib以下。然后又一次启动hbase就可以。
另外一种错误是:没有启动hadoop。先启用hadoop,再启用hbase。
在Eclipse开发中,须要增加hadoop全部的jar包以及HBase二个jar包(hbase,zooKooper)。
- 建表,通过HBaseAdmin类中的create静态方法来创建表。
- HTable类是操作表,比如,静态方法put能够插入数据,该类初始化时能够传递一个行键,静态方法getScanner()能够获得某一列上的全部数据。返回Result类,Result类中有个静态方法getFamilyMap()能够获得以列名为key,值为value,这刚好与hadoop中map结果是一样的。
package test;
import java.io.IOException;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result; public class Htable { /**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) throws IOException {
// TODO Auto-generated method stub
Configuration hbaseConf = HBaseConfiguration.create();
HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(hbaseConf);
HTableDescriptor htableDescriptor = new HTableDescriptor("table"
.getBytes()); //set the name of table
htableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("fam1")); //set the name of column clusters
admin.createTable(htableDescriptor); //create a table
HTable table = new HTable(hbaseConf, "table"); //get instance of table.
for (int i = 0; i < 3; i++) { //for is number of rows
Put putRow = new Put(("row" + i).getBytes()); //the ith row
putRow.add("fam1".getBytes(), "col1".getBytes(), "vaule1"
.getBytes()); //set the name of column and value.
putRow.add("fam1".getBytes(), "col2".getBytes(), "vaule2"
.getBytes());
putRow.add("fam1".getBytes(), "col3".getBytes(), "vaule3"
.getBytes());
table.put(putRow);
}
for(Result result: table.getScanner("fam1".getBytes())){//get data of column clusters
for(Map.Entry<byte[], byte[]> entry : result.getFamilyMap("fam1".getBytes()).entrySet()){//get collection of result
String column = new String(entry.getKey());
String value = new String(entry.getValue());
System.out.println(column+","+value);
}
}
admin.disableTable("table".getBytes()); //disable the table
admin.deleteTable("table".getBytes()); //drop the tbale
}
}以上代码不难看懂。
以下介绍一下,用mapreduce如何操作HBase。主要对HBase中的数据进行读取。
如今有一些大的文件,须要存入HBase中。其思想是先把文件传到HDFS上,利用map阶段读取<key,value>对,可在reduce把这些键值对上传到HBase中。

package test; import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; public class MapperClass extends Mapper<LongWritable,Text,Text,Text>{
public void map(LongWritable key,Text value,Context context)thorws IOException{
String[] items = value.toString().split(" ");
String k = items[0];
String v = items[1];
context.write(new Text(k), new Text(v));
} }

Reduce类,主要是将键值传到HBase表中

package test; 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.Text; public class ReducerClass extends TableReducer<Text,Text,ImmutableBytesWritable>{
public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context){
String k = key.toString();
StringBuffer str=null;
for(Text value: values){
str.append(value.toString());
}
String v = new String(str);
Put putrow = new Put(k.getBytes());
putrow.add("fam1".getBytes(), "name".getBytes(), v.getBytes());
}
}

由上面可知ReducerClass继承TableReduce,在hadoop里面ReducerClass继承Reducer类。它的原型为:TableReducer<KeyIn,Values,KeyOut>能够看出,HBase里面是读出的Key类型是ImmutableBytesWritable。
Map,Reduce。以及Job的配置分离。比較清晰,mahout也是採用这样的构架。

package test; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool; public class Driver extends Configured implements Tool{ @Override
public static void run(String[] arg0) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum.", "localhost"); Job job = new Job(conf,"Hbase");
job.setJarByClass(TxtHbase.class); Path in = new Path(arg0[0]); job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, in); job.setMapperClass(MapperClass.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class); TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("table", ReducerClass.class, job); job.waitForCompletion(true);
} }

Driver中job配置的时候没有设置 job.setReduceClass(); 而是用 TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("tab1", THReducer.class, job); 来运行reduce类。
主函数

package test; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class TxtHbase {
public static void main(String [] args) throws Exception{ Driver.run(new Configuration(),new THDriver(),args); }
}

读取数据时比較简单,编写Mapper函数,读取<key,value>值即可了。

package test; import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapred.TableMap;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter; public class MapperClass extends MapReduceBase implements
TableMap<Text, Text> {
static final String NAME = "GetDataFromHbaseTest";
private Configuration conf; public void map(ImmutableBytesWritable row, Result values,
OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter)
throws IOException {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Entry<byte[], byte[]> value : values.getFamilyMap(
"fam1".getBytes()).entrySet()) {
String cell = value.getValue().toString();
if (cell != null) {
sb.append(new String(value.getKey())).append(new String(cell));
}
}
output.collect(new Text(row.get()), new Text(sb.toString()));
}

要实现这种方法 initTableMapJob(String table, String columns, Class<?
extends TableMap> mapper, Class<? is-external=true">Class
extends org.apache.hadoop.io.WritableComparable> outputKeyClass,
org.apache.hadoop.mapred.JobConf job, boolean addDependencyJars)。

package test; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool; public class Driver extends Configured implements Tool{ @Override
public static void run(String[] arg0) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum.", "localhost");
Job job = new Job(conf,"Hbase");
job.setJarByClass(TxtHbase.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class); TableMapReduceUtilinitTableMapperJob("table", args0[0],MapperClass.class, job);
job.waitForCompletion(true); }
}

主函数

package test; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; public class TxtHbase {
public static void main(String [] args) throws Exception{ Driver.run(new Configuration(),new THDriver(),args); }
}
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