实现Hbase的分页

作者：R星月 出处：http://www.cnblogs.com/rxingyue 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢!

做一个项目中由于数据量比较大，并且需要定时增量分析，做了hbase的分页。项目中用到的版本是hbase1.1 。需要启用协处理器 Aggregation

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.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation</value>
 </property>

2.启用表aggregation，只对特定的表生效。通过HBase Shell 来实现。

(1)disable指定表。hbase> disable 'mytable'

(2)添加aggregation hbase> alter 'mytable', METHOD => 'table_att','coprocessor'=>'|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation||'

(3)重启指定表 hbase> enable 'mytable'

Hbase客户端调用代码示例

    1、 得到hbase的表结构总数

 public int getTotalRecord(Table keyIndexTable , String nowTime){
     int count=0;
       AggregationClient aggregationClient = new AggregationClient(config);
    Scan scan=new Scan();
    scan.setStopRow(nowTime.getBytes());//小于当前时间
    try {
     Long rowCount = aggregationClient.rowCount(keyIndexTable, new LongColumnInterpreter(), scan);
     aggregationClient.close();
     count=rowCount.intValue();
    } catch (Throwable e) {
     e.printStackTrace();
    }
    return count;
    }

2 ，实现分页

  public  Map<String,String> getIndexTableInfo(Table table,String tableName, String nowTime,String startRow, Integer currentPage, Integer pageSize){
            Map<String,String> communtiyKeysMap=new TreeMap<String,String>();
            ResultScanner scanner = null;
            // 为分页创建的封装类对象，下面有给出具体属性
            try {
                // 获取最大返回结果数量
                if (pageSize == null || pageSize == 0L)
                    pageSize = 100;
                if (currentPage == null || currentPage == 0)
                    currentPage = 1;
                // 计算起始页和结束页
                Integer nowPageSize=pageSize+1;
                // MUST_PASS_ALL(条件 AND) MUST_PASS_ONE（条件OR）
                FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
                Filter filter1=new PageFilter(nowPageSize);
                filterList.addFilter(filter1);
//                if(tableName.equals("COMMUNITY_KEYS_INDEX")){
//                Filter filter2 = new QualifierFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("communitykey")));
//                filterList.addFilter(filter2);
//                }
                Scan scan = new Scan();
                scan.setFilter(filterList);
                scan.setMaxResultSize(nowPageSize);
                scan.setStartRow(Bytes.toBytes(startRow));
                if(!nowTime.equals("")){
                scan.setStopRow(nowTime.getBytes());
                }
                scanner = table.getScanner(scan);
                int i = 1;
                // 遍历扫描器对象， 并将需要查询出来的数据row key取出
                for (Result result : scanner) {
                     String row=new String(result.getRow());
                        for (Cell cell : result.rawCells()) {
//                            System.out.println("列族:"+new String(CellUtil.cloneQualifier(cell))+">>>"+new String(CellUtil.cloneValue(cell)));
                            if(i==nowPageSize){
                            communtiyKeysMap.put("nextStart", row.substring(0,row.lastIndexOf(":")));
                            break;
                            }
                            communtiyKeysMap.put(row, new String(CellUtil.cloneValue(cell)));
                        }
                i++;
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();

            } finally {

                if (scanner != null)
                    scanner.close();
            }
            return communtiyKeysMap;    
        }

3，该分页中处理和跳转下一页

for(int page=1;page<=pageNum;page++){                    //分页    
             List<String> pageList = new ArrayList<String>();   //子类调用具体分析
            //1.查出要分析的数据
            Map<String,String> communtiyKeysMap=getIndexTableInfo(hTable,hbaseIndexTabel,nowTime,startRow,page,pageSize);
             for(String communitykey:communtiyKeysMap.keySet()){
               String rowKeyIndex=communitykey;               
               String cellValue=communtiyKeysMap.get(rowKeyIndex);
               if(communitykey.equals("nextStart")){
                    startRow=cellValue;
                    continue;                        //下一页进行跳转
                }
             }
             
             //实现调用具体的分析
             //实现该分页处理
}  

该过程总共为三步，1.设置表的协处理器 Aggregation，使表能够实现统计功能。2.分页，每次取出1001条数据，每页数据为1000条，第1001条的rowkey为下一页的startrowkey，做为标志“nextStart” 。3分页之后进行查找关联数据和进行逻辑分析处理。