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详解spring封装hbase的代码实现

时间:2020-10-28 15:05     来源/作者:周游列国之仕子

前面我们讲了spring封装MongoDB的代码实现,这里我们讲一下spring封装Hbase的代码实现。

hbase的简介:

此处大概说一下,不是我们要讨论的重点。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务(可通过Hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。hbase给我的印象就是无限存,按照Key读取。

那么在我们的Java程序中应该如何使用hbase呢。

首先:

引入hbase的jar包,如果不是Maven项目,可以单独按照以下格式下载hbase的jar包引入到你的项目里。

 
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<dependency>
  <groupId>org.apache.hbase</groupId>
  <artifactId>hbase-client</artifactId>
  <version>0.96.2-hadoop2</version>
</dependency>

其次:

增加hbase在spring中的配置。

1.    新增hbase-site.xml配置文件。以下是通用配置,具体每个参数的含义可以百度以下,这里不做详细讲解。

 
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <!--<property>-->
    <!--<name>hbase.rootdir</name>-->
    <!--<value>hdfs://ns1/hbase</value>-->
  <!--</property>-->
  <property>
    <name>hbase.client.write.buffer</name>
    <value>62914560</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.client.pause</name>
    <value>1000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.client.retries.number</name>
    <value>10</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.client.scanner.caching</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.client.keyvalue.maxsize</name>
    <value>6291456</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.rpc.timeout</name>
    <value>60000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.security.authentication</name>
    <value>simple</value>
  </property>
  <property>
    <name>zookeeper.session.timeout</name>
    <value>60000</value>
  </property>
  <property>
    <name>zookeeper.znode.parent</name>
    <value>ZooKeeper中的HBase的根ZNode</value>
  </property>
  <property>
    <name>zookeeper.znode.rootserver</name>
    <value>root-region-server</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>zookeeper集群</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
    <value>2181</value>
  </property>
</configuration>

2. 新建spring-config-hbase.xml文件,记得在spring的配置文件中把这个文件Import进去。

 
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
    xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xmlns:hdp="http://www.springframework.org/schema/hadoop"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
http://www.springframework.org/schema/hadoop
http://www.springframework.org/schema/hadoop/spring-hadoop.xsd
">
  <hdp:configuration resources="classpath:spring/hbase-site.xml" />
  <hdp:hbase-configuration configuration-ref="hadoopConfiguration" />
  <bean id="htemplate" class="org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate">
 
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<!--注意到没有,spring的一贯风格,正如我们在mongodb篇讲到的一样,xxxTemplate封装-->
    <property name="configuration" ref="hbaseConfiguration">
    </property>
  </bean>
  <bean class="com..HbaseDaoImpl" id="hbaseDao">
    <constructor-arg ref="htemplate"/>
  </bean>
</beans>

最后:

我们就可以重写我们的HbaseDaoImple类了。在这里可以实现我们操作hbase的代码逻辑。其中prism:OrderInfo是我们的表名,f是列族名称,OrderInfo的属性是列族下的列名。orderInfo是我程序定义的bean,你可以按照自己的需求定义自己的bean。

 
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public class HbaseDaoImpl{
 
 
  private HbaseTemplate hbaseTemplate;
 
  private HConnection hconnection = null;
 
  public HbaseDaoImpl(HbaseTemplate htemplate) throws Exception {
    if (hconnection == null) {
      hconnection = HConnectionManager.createConnection(htemplate.getConfiguration());
    }
    if (this.hbaseTemplate == null) {
      this.hbaseTemplate = htemplate;
    }
  }
  public void writeDataOrderinfo(final OrderInfo orderInfo) {
    HTableInterface table = null;
    try {
      table = hconnection.getTable(Bytes.toBytes("prism:orderInfo"));
      Put p = new Put(Bytes.toBytes( orderInfo.getHistoryId()));
      p.add(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("id"), Bytes.toBytes(orderInfo.getId()));
      p.add(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("historyId"), Bytes.toBytes(orderInfo.getHistoryId()));
      p.add(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("orderId"), Bytes.toBytes(orderInfo.getOrderId()));
      p.add(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("orderDirection"), Bytes.toBytes(orderInfo.getOrderDirection()));
      p.add(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("overStatus"), Bytes.toBytes(orderInfo.getOverStatus()));
      p.add(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("orgArea"), Bytes.toBytes(orderInfo.getOrgArea()));
      table.put(p);
 
    } catch (IOException e) {
      throw new RuntimeException(e);
    } finally {
      if (table != null) {
        try {
          table.close();
        } catch (IOException e) {
          e.printStackTrace();
        }
      }
    }
  }
  public OrderInfo getOrderInfoByRowkey(String rowKey) {
    Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
    Scan scan = new Scan(get);
    List<OrderInfo> list = hbaseTemplate.find("prism:orderInfo", scan, new RowMapper<OrderInfo>() {
      @Override
      public OrderInfo mapRow(Result result, int rowNum) throws Exception {
        OrderInfo orderInfo = new OrderInfo();
        orderInfo.setId(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("id"))));
        orderInfo.setHistoryId(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("historyId"))));
        orderInfo.setOrderId(Bytes.toLong(result.getValue(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("orderId"))));       
        return orderInfo;
      }
 
    });
    if(list.size() > 0){
      return list.get(0);
    }else{
      return null;
    }
         
  }
 
  public List<OrderInfo> getOrderInfoByRange(String start_rowKey,String stop_rowKey) {
    Scan scan = new Scan();
    scan.setStartRow(Bytes.toBytes(start_rowKey));
    scan.setStopRow(Bytes.toBytes(stop_rowKey));
    HTableInterface table = null;
    ResultScanner rs = null;
    List<OrderInfo> list = new ArrayList<OrderInfo>();
    try {
      table = hconnection.getTable(Bytes.toBytes("prism:orderInfo"));
      rs = table.getScanner(scan);
      for(Result result : rs){
        OrderInfo orderInfo = new OrderInfo();
        orderInfo.setId(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("id"))));
        orderInfo.setHistoryId(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("historyId"))));
        orderInfo.setOrderId(Bytes.toLong(result.getValue(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("orderId"))));
        orderInfo.setOrderDirection(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("orderDirection"))));
        list.add(orderInfo);
      }
    } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
    }finally{
      rs.close();
    }
    return list;    
  }
  public HbaseTemplate getHbaseTemplate() {
    return hbaseTemplate;
  }
 
  public void setHbaseTemplate(HbaseTemplate hbaseTemplate) {
    this.hbaseTemplate = hbaseTemplate;
  }
 
}

注:在程序中,你可以使用spring封装的HbaseTemplate,也可以使用原生的hconnection等的操作方式,如何操作在我们的代码示例中都有。个人觉得,spring封装的HbaseTemplate不太好使,比如每次请求都会重新链接一下zookeeper集群(其中缘由我也没去研究,有研究透的同学还望不吝赐教)。建议用原生的方式。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:http://blog.csdn.net/antao592/article/details/52788763

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