詳解spring封裝hbase的代碼實現

發布時間：2020-10-05 23:51:44 來源：腳本之家閱讀：153 作者：周游列國之仕子欄目：編程語言

前面我們講了spring封裝MongoDB的代碼實現，這里我們講一下spring封裝Hbase的代碼實現。

hbase的簡介：

此處大概說一下，不是我們要討論的重點。

HBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，HBase在Hadoop之上提供了類似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同于一般的關系數據庫，它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫。另一個不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。hbase是bigtable的開源山寨版本。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存儲、可伸縮、實時讀寫的數據庫系統。它介于nosql和RDBMS之間，僅能通過主鍵(row key)和主鍵的range來檢索數據，僅支持單行事務(可通過Hive支持來實現多表join等復雜操作)。主要用來存儲非結構化和半結構化的松散數據。與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用服務器，來增加計算和存儲能力。hbase給我的印象就是無限存，按照Key讀取。

那么在我們的Java程序中應該如何使用hbase呢。

首先：

引入hbase的jar包，如果不是Maven項目，可以單獨按照以下格式下載hbase的jar包引入到你的項目里。

<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，具體每個參數的含義可以百度以下，這里不做詳細講解。

<?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，記得在spring的配置文件中把這個文件Import進去。

<?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">

<!--注意到沒有，spring的一貫風格，正如我們在mongodb篇講到的一樣，xxxTemplate封裝--> 
    <property name="configuration" ref="hbaseConfiguration"> 
    </property> 
  </bean> 
  <bean class="com..HbaseDaoImpl" id="hbaseDao"> 
    <constructor-arg ref="htemplate"/> 
  </bean> 
</beans>

最后：

我們就可以重寫我們的HbaseDaoImple類了。在這里可以實現我們操作hbase的代碼邏輯。其中prism:OrderInfo是我們的表名，f是列族名稱，OrderInfo的屬性是列族下的列名。orderInfo是我程序定義的bean，你可以按照自己的需求定義自己的bean。

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封裝的HbaseTemplate，也可以使用原生的hconnection等的操作方式，如何操作在我們的代碼示例中都有。個人覺得，spring封裝的HbaseTemplate不太好使，比如每次請求都會重新鏈接一下zookeeper集群（其中緣由我也沒去研究，有研究透的同學還望不吝賜教）。建議用原生的方式。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。

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