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【Hbase】hbase的java api操作(3)

这篇文章的源码比较多,需要的私信我

需求与数据集

某自来水公司,需要存储大量的缴费明细数据,以下截取了缴费明细的一部分内容:

用户id

姓名

地址

性别

缴费时间

表示数(本次)

表示数(上次)

用量(立方)

合计金额

查表日期

最迟缴费日期

4944191

张三

河北省石家庄市裕华区万达校区2-1-401

2022-3-27

308.1

283.1

25

150

2022-2-25

2022-4-24

因为缴费明细的数据记录非常庞大,该公司的信息部门决定使用hbase来存储这些数据,并且可以使用java来访问这些数据。

准备工作

idea****:社区版免费,企业版收费

eclipse****:开源免费

下载安装maven

下载安装idea

配置国内的maven镜像库

创建一个maven工程

修改pom文件,导入相关的依赖

复制Hadoop的配置文件core-site.xml和HBase的配置文件hbase-site.xml到resources目录中

先导出到本地计算机

再添加一个日志log4j的配置文件

创建包结构

创建hbase连接类及管理对象

测试

这个是一个小测试,来测试环境,下面那个才是真正的连接器

package cn.edu.hgu.dashuju19.hbase;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;

import java.io.IOException;

/**
 * @description: 创建hbase的连接及管理对象
 * @author:
 * @date: 2022-3-28
 */
public class HbaseConnect {
    public static void main(String[] args){
        //1、创建hbase的配置
        Configuration configuration = new Configuration();
        //2、创建hbase的连接
        Connection connection;

        {
            try {
                connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
                System.out.println(connection);
                //3、创建admin对象
                Admin admin = connection.getAdmin();
                System.out.println(admin);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

}

创建

package cn.edu.hgu.dashuju19.hbase;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

import java.io.IOException;
/**
 * Hbase_connect
 * @author
 * @date 2022-03-30 11:58
 */
public class HbaseConnect {
    private static Connection connection;
    private static Admin admin;

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 1.  使用HbaseConfiguration.create()创建Hbase配置
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
        // 2.  使用ConnectionFactory.createConnection()创建Hbase连接
        connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        // 3.  要创建表,需要基于Hbase连接获取admin管理对象
        // 要创建表、删除表需要和HMaster连接,所以需要有一个admin对象
        admin = connection.getAdmin();
        TableName tableName = TableName.valueOf("WATER_BILL2");
        // 4.  判断表是否存在
        if(admin.tableExists(tableName)) {
            // a)  存在,则退出
            return;
        }
        // 构建表
        // 5.  使用TableDescriptorBuilder.newBuilder构建表描述构建器
        // TableDescriptor: 表描述器,描述这个表有几个列蔟、其他的属性都是在这里可以配置
        TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName);

        // 6.  使用ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder构建列蔟描述构建器
        // 创建列蔟也需要有列蔟的描述器,需要用一个构建起来构建ColumnFamilyDescriptor
        // 经常会使用到一个工具类:Bytes(hbase包下的Bytes工具类)
        // 这个工具类可以将字符串、long、double类型转换成byte[]数组
        // 也可以将byte[]数组转换为指定类型
        ColumnFamilyDescriptorBuilder columnFamilyDescriptorBuilder = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes("C1"));

        // 7.  构建列蔟描述,构建表描述
        ColumnFamilyDescriptor cfDes = columnFamilyDescriptorBuilder.build();

        // 建立表和列蔟的关联
        tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(cfDes);
        TableDescriptor tableDescriptor = tableDescriptorBuilder.build();

        // 8.  创建表
        admin.createTable(tableDescriptor);

        // 9.  使用admin.close、connection.close关闭连接
        admin.close();
        connection.close();
    }

}

这下准备工作就做好了

接下来就是八个案例了

还是那句话,需要源码包的私信我,当然这里面也有源码可以复制

案例一到案例八的源码

这几个案例放在一个java文件里了

源码放在这里

大家在做案例的时候需要根据介绍来打开或者取消注释

package cn.edu.hgu.dashuju19.hbase;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CompareOperator;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

/**
 * @description 创建hbase的连接以及管理对象
 * @date 2022-3-30
 */

public class HbaseJavaAPIMain {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Admin admin = getAdmin();

//        //调用删除表的方法
//        boolean result = deleteTable(admin, "WATER_BILL");
//        if (result) {
//            System.out.println("删除成功");
//        }else {
//            System.out.println("表不存在");
//        }
//

//
//        调用插入数据的方法
//         putTable(admin.getConnection(),"water_bill","4944191","info","addr","石家庄市裕华区");

//        //获取name值
//         String name = getValue(admin.getConnection(),"water_bill","4944191","info","name");
//        System.out.println(name);
//        //输出rowkey
//        getOne(admin.getConnection(),"water_bill","4944191");

        删除某行数据
//         deleteOne(admin.getConnection(),"water_bill","4944191");
//        //查询六月份数据
        queryDate(admin.getConnection(), "WATER_BILL","C1","RECORD_DATE","2020-06-01", "2020-06-30");
//        // 关闭admin
//        admin.close();

    }

    /**
     * 获取admin对象
     *
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public static Admin getAdmin() throws IOException {
        //1.创建hbase的配置
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorom", "192.168.153.100");
        configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        configuration.set("hbase.master", "192.168.153.100:16010");
        //2.创建hbase连接
        Connection connection = null;
        Admin admin = null;

        try {
            //通过工厂模式,根据配置来创建连接
            connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
            System.out.println(connection);
            //3.创建admin对象
            admin = connection.getAdmin();

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return admin;

    }

    /**
     * 删除表
     *
     * @param admin
     * @param name
     * @throws IOException
     * @return
     */
    public static boolean deleteTable(Admin admin, String name) throws IOException {
        //定义表名
        TableName tableName = TableName.valueOf(name);
        //判断表是否存在
        if (admin.tableExists(tableName)) {
            //禁用表名
            admin.disableTable(tableName);
            //删除表
            admin.deleteTable(tableName);
            return true;

        } else {
            return false;
        }

    }

    /**
     * 往表中插入数据
     * @param connection
     * @param tableName
     * @param rowkey
     * @param columnFamily
     * @param column
     * @param value
     * @throws IOException
     */
    public static void putTable(Connection connection,String tableName,String rowkey,String columnFamily,String column,String value) throws IOException {
        //获取table对象
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        //根据rowkey获取put对象
        Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowkey));
        //添加姓名列
        put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(column),Bytes.toBytes(value));
        //插入数据
        table.put(put);
        //关闭table
        table.close();
    }

    /**
     * 获取某列的值
     * @param connection
     * @param tableName
     * @param rowkey
     * @param columnFamily
     * @param column
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public static String getValue(Connection connection, String tableName, String rowkey, String columnFamily, String column) throws IOException {
        //1.获取htable
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        //2.使用rowkey构建get对象
        Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowkey));
        //3.执行get请求。获取result对象
        Result result = table.get(get);//result对象创建快捷键ctrl+alt+v
        //4.某列的值
        String name = Bytes.toString(result.getValue(columnFamily.getBytes(),column.getBytes()));
        //System.out.println(name);
        //System.out.println(result.toString());
        //   byte[] row = result.getRow();
        //5.关闭表
        table.close();
        return name;

        // System.out.println("rowkey=>" + Bytes.toString(row));

        //获取所有单元格
        //List<Cell> cells = result.listCells();

    }
    /**
     * 获取并显示某行的数据
     */
    public static void getOne(Connection connection,String tableName,String rowkey) throws IOException {
        //1.获取htable
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        //2.使用rowkey构建get对象
        Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowkey));
        //3.执行get请求。获取result对象
        Result result = table.get(get);//result对象创建快捷键ctrl+alt+v
        //4.获取rowkey
        byte[] row = result.getRow();
        System.out.println("rowkey=>" + Bytes.toString(row));
        //5.获取所有的单元格
        List<Cell> cells = result.listCells();
        //6.迭代处理每个单元格
        for (Cell cell:cells) {
            System.out.print(Bytes.toString(cell.getQualifierArray(),cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength()));
            System.out.println("=>" + Bytes.toString(cell.getValueArray(),cell.getValueOffset(),cell.getValueLength()));
        }
        //7.关闭表
        table.close();
    }
    /**
     * 删除指定行
     */
    public static void deleteOne(Connection connection,String tableName,String rowkey) throws IOException {
        //1.获取htable
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        //2.使用rowkey构建delete对象
        Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowkey));
        //3.执行delete请求
        table.delete(delete);
        //4.关闭表
        table.close();
    }

    /**
     * 查询某列某个日期范围的数据
     * @param connection
     * @param tableName
     * @param columnFamily
     * @param column
     * @param startValue
     * @param endValue
     * @throws IOException
     */
    public static void queryDate(Connection connection,String tableName,String columnFamily,String column,String startValue,String endValue) throws IOException {
        //1.获取htable
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
        //2.构建scan对象
        Scan scan = new Scan();
        //3.构建两个过滤器
        //构建日期范围的过滤器
        //构建开始日期的过滤器
        SingleColumnValueFilter startDateFilter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(column),
                CompareOperator.GREATER_OR_EQUAL,Bytes.toBytes(startValue));
        //构建结束日期的过滤器
        SingleColumnValueFilter endDateFilter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(column),
                CompareOperator.LESS_OR_EQUAL,Bytes.toBytes(endValue));
        //3.2 构建过滤器列表
        FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL,startDateFilter,endDateFilter);
        //4.构建扫描器
        scan.setFilter(filterList);
        //5.执行scan扫描操作
        ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan);
        //6.迭代打印result
        for (Result result:resultScanner) {
            //6.1 打印rowkey
            System.out.println("rowkey=>" + Bytes.toString(result.getRow()));
            System.out.println("-------------------------------------------");
            //6.2 迭代单元格列表
            List<Cell> cells = result.listCells();
            for (Cell cell:cells) {
                //6.3打印数据
                // 打印列簇名
                System.out.print(Bytes.toString(cell.getFamilyArray(),cell.getFamilyOffset(),cell.getFamilyLength()));
                //打印列名
                //解决数值型数据乱码
                String columnName = Bytes.toString(cell.getQualifierArray(),cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength());
                //System.out.print(":" + Bytes.toString(cell.getQualifierArray(),cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength()));
                System.out.println(":" + columnName);
                //判断是否为数值型的列
                if (columnName.equals("NUM_CURRENT") || columnName.equals("NUM_PREVIOUS")
                        || columnName.equals("NUM_USAGE") || columnName.equals("TOTAL_MONEY")) {
                    //打印数值型值
                    System.out.println("=>" + Bytes.toDouble(cell.getValueArray(),cell.getValueOffset()));

                }else{
                    //打印字符串值
                    System.out.println("=>" + Bytes.toString(cell.getValueArray(),cell.getValueOffset(),cell.getValueLength()));}

            }
            System.out.println("--------------------------------------------");

        }
        //7.关闭资源
        resultScanner.close();
        table.close();

    }
}

案例一、使用java api创建hbase的表

源码在上边总的

创建一个名为water_bill的表,包含一个列簇info。

编写代码

  1. 定义表名,判断表是否存在
  2. 表描述构建器,建立表描述对象
  3. 列簇描述构建器,建立列簇描述对象
  4. 表描述对象和列簇描述对象建立关系
  5. 创建表

运行

查看创建的表

案例二、使用java api删除表

源码在上边总的

删除刚刚创建的表

编写删除表的方法代码

  1. 定义表名,判断表是否存在
  2. 禁用表
  3. 删除表

调用方法

查看结果

案例三、往创建的表中插入数据

往water_bill****中插入姓名列的数据

源码在上边总的

这里需要先把案例一在运行一遍把表创建好

编写插入列数据的方法

  1. 使用hbase的连接获取Htable
  2. 构建rowkey、列簇名、列名、值
  3. 构建Put对象(对应put命令)
  4. 添加某列(列簇、列名、值)
  5. Htable对象执行put操作
  6. 关闭htable对象

在main方法中调用

查看执行结果

出错了不知道为啥

重新运行一下

运行成功

案例四、查看一条数据

查询显示rowkey为4944191的某列或者所有列的数据,

编写方法

获取某列的值

获取某行的数据

调用方法

查看结果

案例五、删除一条数据

删除rowkey为“4944191”的数据

编写方法

调用方法

查看结果

案例六、导入数据

需求

有一份10W条记录的抄表数据文件,需求将其导入hbase

网盘链接

https://pan.baidu.com/s/1UEewxFODFPa2aREa-YjM2w?pwd=1234 提取码:1234

Import JOB导入大量的数据

在hbase中,有一个import的MR作业,可以专门用来将数据导入到hbase中

用法:

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import 表名 hdfs数据文件路径

上传数据文件到hdfs上

导入数据

  1. 启动yarn
  2. 创建表

运行导入命令

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Import WATER_BILL /water_bill/

运行结果

查看数据

count计数

mapreduce计数

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter "WATER_BILL"

案例七、查询2020年6月份所有用户的用水量

需求分析

在hbase中用scan+filter实现过滤查询。2020年6月份其实就是从2020年6月1号到2020年6月30日的所有抄表数据

编写代码(源码也在上面总的)

调用方法

查看结果

输出结果代码改进

解决数值型数据显示乱码的问题

打印显示字符串数据是正常,但是如果HBase存储的是int、double、float等数值型数据时,显示就会乱码,解决的方法就是判断是否是数值型数据,如果是则进行相应的转换

显示结果

案例八:Export Job导出数据

用法:

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export 表名 hdfs路径

    这篇hbase的java aip实例在这里也算是告一段落了,下一章(4)是关于hbase高可用的相关介绍和实现,希望大家一起学习,一起进步。

如遇侵权,请联系删除。

标签: hadoop 大数据 hbase

本文转载自: https://blog.csdn.net/hx1156477702/article/details/127131907
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