1.Java代码实现 import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.AggregationClient; import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.LongColumnInterpreter; import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation; /** * <p> * 协处理器统计HBase表数据量

1.简介 不同于Observer协处理器,EndPoint由于需要同region进行rpc服务的通信,以及客户端出数据的归并,需要自行实现客户端代码. 基于[How to] 使用HBase协处理器---Endpoint服务端的实现这篇文章,我们继续实现其客户端代码. 2.客户端代码实现方式介绍 目前基于HBase1.0.0的版本客户端一共可以基于以下五个API来实现: 1. Table.coprocessorService(byte[]) 基于单个region的服务请求,参数为rowKey值,被

1.简介 前篇文章[How to] 使用HBase协处理器---基本概念和regionObserver的简单实现中提到了两种不同的协处理器,并且实现了regionObserver. 本文将介绍如何使用EndPoint协处理器类型. 与Observer类型不同的是,Endpoint协处理器需要与服务区直接通信,服务端是对于Protobuf Service的实现,所以两者直接会有一个机遇protocl的RPC接口,客户端和服务端都需要进行基于接口的代码逻辑实现. 2.Endpoint的服务端实现 如

Hbase 协处理器 Coprocessor 简介 HBase 是一款基于 Hadoop 的 key-value 数据库,它提供了对 HDFS 上数据的高效随机读写服务,完美地填补了 Hadoop MapReduce 仅适于批处理的缺陷,正在被越来越多的用户使用.作为 HBase 的一项重要特性,Coprocessor 在 HBase 0.92 版本中被加入,并广受欢迎.本文假设读者对 HBase 以及 Coprocessor 已经比较熟悉,因此并不打算进详细介绍 HBase Coprocess

给HBase添加一二级索引,HBase协处理器结合solr 代码如下 package com.hbase.coprocessor; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.NavigableMap; import java.util.UUID; import org.apache.hadoop.hbas

1. 简介 对于HBase的协处理器概念可由其官方博文了解:https://blogs.apache.org/hbase/entry/coprocessor_introduction 总体来说其包含两种协处理器:Observers和Endpoint. 其中Observers可以理解问传统数据库的触发器,当发生某一个特定操作的时候出发Observer. RegionObserver:提供基于表的region上的Get, Put, Delete, Scan等操作,比如可以在客户端进行get操作的时候

1. 简介 对于HBase的协处理器概念可由其官方博文了解:https://blogs.apache.org/hbase/entry/coprocessor_introduction 总体来说其包含两种协处理器:Observers和Endpoint. 其中Observers可以理解问传统数据库的触发器,当发生某一个特定操作的时候出发Observer. RegionObserver:提供基于表的region上的Get, Put, Delete, Scan等操作,比如可以在客户端进行get操作的时候

实现 Client 端代码 HBase 提供了客户端 Java 包 org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.它提供以下三种方法来调用协处理器提供的服务: Table.coprocessorService(byte[]) Table.coprocessorService(Class, byte[], byte[],Batch.Call), Table.coprocessorService(Class, byte[], byte[], Batch.Cal

一. 背景二. 什么是HBase的协处理器三. HBase协处理器同步数据到Solr四. 添加协处理器五. 测试六. 协处理器动态加载 一. 背景 在实际生产中,HBase往往不能满足多维度分析,我们能想到的办法就是通过创建HBase数据的二级索引来快速获取rowkey,从而得到想要的数据.目前比较流行的二级索引解决方案有Lily HBase Indexer,Phoenix自带的二级索引,华为Indexer,以及360的二级索引方案.上面的目前使用比较广泛的应该是Lily HBase Index

本文主要给大家罗列了HBase协处理器加载的三种方式:Shell加载(动态).Api加载(动态).配置文件加载(静态).其中静态加载方式需要重启HBase. 我们假设我们已经有一个现成的需要加载的协处理器Jar包:HelloCoprocessor-0.0.1.jar. 协处理器加载的三种方式 Shell加载 1. 上传HDFS 将打包好的HelloCoprocessor-0.0.1.jar上传服务器,然后放到HDFS上. # 切换hadoop用户,创建演示目录 $ hdfs dfs -mkdir

大数据开发--Hbase协处理器案例 1. 需求描述 在社交网站,社交APP上会存储有大量的用户数据以及用户之间的关系数据,比如A用户的好友列表会展示出他所有的好友,现有一张Hbase表,存储就是当前注册用户的好友关系数据,如下 需求 使用Hbase相关API创建一张结构如上的表 删除好友操作实现(好友关系双向,一方删除好友,另一方也会被迫删除好友) 例如:uid1用户执行删除uid2这个好友,则uid2的好友列表中也必须删除uid1 2.需求分析实现 2.1 考虑到需求是个双向删除,第一想法是

一.服务端1.安装Protobuf2.RPC proto 定义文件:Examples.protooption java_package = "org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.example.generated";option java_outer_classname = "ExampleProtos";option java_generic_services = true;option java_generate_equals

环境:cdh5.1.0 启用协处理器方法1. 启用协处理器 Aggregation(Enable Coprocessor Aggregation) 我们有两个方法:1.启动全局aggregation,能过操纵所有的表上的数据.通过修改hbase-site.xml这个文件来实现,只需要添加如下代码: <property> <name>hbase.coprocessor.user.region.classes</name> <value>org.apache.h

Observer协处理器通常在一个特定的事件(诸如Get或Put)之前或之后发生,相当于RDBMS中的触发器.Endpoint协处理器则类似于RDBMS中的存储过程,因为它可以让你在RegionServer上对数据执行自定义计算,而不是在客户端上执行计算. 本文是以上两者的简单实例,使用的环境:环境 jdk1.8 hadoop2.6.5 hbase1.2.4. 1.Endpoint实例  1> 编写适用于protobuf的proto文件,如下,尽量不要带注释,因为编译时可能出现乱码 option

阅读目录 序 介绍 Observer操作 示例下载 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们讲述了HBase的数据模型相关操作的下部分.   下面我们开始介绍HBase的协处理器部分. 介绍 一:介绍 从0.92版本开始,HBase加入了协处理器(coprocessors),利用协处理器,用户可以编写运行在 HBase Server 端的代码.可以实现“二级索

说明:类似于RDBMS中触发器,允许用户在region服务器上运行自己的代码,在客户端用户不用关心操作具体在哪进行 使用场景:权限控制,回调函数(钩子函数).扫描统计等 主要类:observer和endpoint observer:类似触发器,回调函数在特定事件发生时执行 endpoint:类似数据库存储过程, Coprocessor:定义了协处理器的基本约定,所有协处理器必须实现Coprocessor类 协处理器加载:可以在hbase-site.xml中配置或者通过表描述符加载 eg:使用配置

一.协处理器—Coprocessor 1. 起源Hbase 作为列族数据库最经常被人诟病的特性包括:无法轻易建立“二级索引”,难以执 行求和.计数.排序等操作.比如,在旧版本的(<0.92)Hbase 中,统计数据表的总行数,需 要使用 Counter 方法,执行一次 MapReduce Job 才能得到.虽然 HBase 在数据存储层中集成了 MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算.然而在很多情况下,做一些简单的相 加或者聚合计算的时候, 如果直接将计算过程放置在 server 端

一. 已知的问题和不足二.解决思路三.代码3.1 读取config文件内容3.2 封装SolrServer的获取方式3.3 编写提交数据到Solr的代码3.4 拦截HBase的Put和Delete操作信息四. 使用 一. 已知的问题和不足 在上一个版本中,实现了使用HBase的协处理器将HBase的二级索引同步到Solr中,但是仍旧有几个缺陷: 写入Solr的Collection是写死在代码里面,且是唯一的.如果我们有一张表的数据希望将不同的字段同步到Solr中该如何做呢? 目前所有配置相关信息

一.简述 在使用HBase时,如果你的数据量达到了数十亿行或数百万列,此时能否在查询中返回大量数据将受制于网络的带宽,即便网络状况允许,但是客户端的计算处理也未必能够满足要求.在这种情况下,协处理器(Coprocessors)应运而生.它允许你将业务计算代码放入在RegionServer的协处理器中,将处理好的数据再返回给客户端,这可以极大地降低需要传输的数据量,从而获得性能上的提升.同时协处理器也允许用户扩展实现HBase目前所不具备的功能,如权限校验.二级索引.完整性约束等. 二.协处理器类

一.简述 在使用 HBase 时,如果你的数据量达到了数十亿行或数百万列,此时能否在查询中返回大量数据将受制于网络的带宽,即便网络状况允许,但是客户端的计算处理也未必能够满足要求.在这种情况下,协处理器(Coprocessors)应运而生.它允许你将业务计算代码放入在 RegionServer 的协处理器中,将处理好的数据再返回给客户端,这可以极大地降低需要传输的数据量,从而获得性能上的提升.同时协处理器也允许用户扩展实现 HBase 目前所不具备的功能,如权限校验.二级索引.完整性约束等. 二