hbase MapReduce程序样例入门

1、先看一个标准的hbase作为数据读取源和输出源的样例：

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Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Job job = new Job(conf, "job name "); job.setJarByClass(test.class); Scan scan = new Scan(); TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(inputTable, scan, mapper.class, Writable.class, Writable.class, job); TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(outputTable, reducer.class, job); job.waitForCompletion(true);

首先创建配置信息和作业对象，设置作业的类。这些和正常的mapreduce一样，唯一不一样的就是数据源的说明部分，TableMapReduceUtil的initTableMapperJob和initTableReducerJob方法来实现。

用如上代码：
数据输入源是hbase的inputTable表，执行mapper.class进行map过程，输出的key/value类型是 ImmutableBytesWritable和Put类型，最后一个参数是作业对象。需要指出的是需要声明一个扫描读入对象scan，进行表扫描读取数 据用，其中scan可以配置参数，这里为了例子简单不再详述。
数据输出目标是hbase的outputTable表，输出执行的reduce过程是reducer.class类，操作的作业目标是job。与map比 缺少输出类型的标注，因为他们不是必要的，看过源代码就知道mapreduce的TableRecordWriter中write(key,value) 方法中，key值是没有用到的。value只能是Put或者Delete两种类型，write方法会自行判断并不用用户指明。

接下来就是mapper类：

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public class mapper extends TableMapper<KEYOUT, VALUEOUT> {   public void map(Writable key, Writable value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //mapper逻辑 context.write(key, value); }   } }

继承的是hbase中提供的TableMapper类，其实这个类也是继承的MapReduce类。后边跟的两个泛型参数指定类型是mapper输 出的数据类型，该类型必须继承自Writable类，例如可能用到的put和delete就可以。需要注意的是要和initTableMapperJob 方法指定的数据类型一直。该过程会自动从指定hbase表内一行一行读取数据进行处理。

然后reducer类：

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public class countUniteRedcuer extends TableReducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT> { public void reduce(Text key, Iterable<VALUEIN> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { //reducer逻辑 context.write(null, put or delete); } }

reducer继承的是TableReducer类。后边指定三个泛型参数，前两个必须对应map过程的输出key/value类型，第三个必须是 put或者delete。write的时候可以把key写null，它是不必要的。这样reducer输出的数据会自动插入outputTable指定的 表内。

2、有时候我们需要数据源是hdfs的文本，输出对象是hbase。这时候变化也很简单：

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Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Job job = new Job(conf, "job name "); job.setJarByClass(test.class);   job.setMapperClass(mapper.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class); FileInputFormat.setInputPaths(job, path);   TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName, reducer.class, job);

你会发现只需要像平常的mapreduce的作业声明过程一样，指定mapper的执行类和输出key/value类型，指定 FileInputFormat.setInputPaths的数据源路径，输出声明不变。便完成了从hdfs文本读取数据输出到hbase的命令声明过 程。 mapper和reducer如下：

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public class mapper extends Mapper<LongWritable,Writable,Writable,Writable> { public void map(LongWritable key, Text line, Context context) { //mapper逻辑 context.write(k, one); } } public class redcuer extends TableReducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT> { public void reduce(Writable key, Iterable<Writable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { //reducer逻辑 context.write(null, put or delete); } }

mapper还依旧继承原来的MapReduce类中的Mapper即可。同样注意这前后数据类型的key/value一直性。

3、最后就是从hbase中的表作为数据源读取，hdfs作为数据输出，简单的如下：

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Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Job job = new Job(conf, "job name "); job.setJarByClass(test.class); Scan scan = new Scan(); TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(inputTable, scan, mapper.class, Writable.class, Writable.class, job); job.setOutputKeyClass(Writable.class); job.setOutputValueClass(Writable.class); FileOutputFormat.setOutputPath(job, Path); job.waitForCompletion(true);

mapper和reducer简单如下：

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public class mapper extends TableMapper<KEYOUT, VALUEOUT>{   public void map(Writable key, Writable value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //mapper逻辑 context.write(key, value); }   } }   public class reducer extends Reducer<Writable,Writable,Writable,Writable> {   public void reducer(Writable key, Writable value, Context context) throws IOException, InterruptedException { //reducer逻辑 context.write(key, value); } } }

最后说一下TableMapper和TableReducer的本质，其实这俩类就是为了简化一下书写代码，因为传入的4个泛型参数里都会有固定的参数类型，所以是Mapper和Reducer的简化版本，本质他们没有任何区别。源码如下：

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public abstract class TableMapper<KEYOUT, VALUEOUT> extends Mapper<ImmutableBytesWritable, Result, KEYOUT, VALUEOUT> { }   public abstract class TableReducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT> extends Reducer<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, Writable> { }

好了，可以去写第一个wordcount的hbase mapreduce程序了。

ps：另外详细的读写优化可以看之后的一篇，更为详尽的内容看这里