当前位置:Gxlcms > mysql > Hbase0.98.4中部署用户自定义的ObserverCoprocessor

Hbase0.98.4中部署用户自定义的ObserverCoprocessor

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:37人阅读

Hbase自0.92之后开始支持Coprocessor(协处理器),旨在使用户可以将自己的代码放在regionserver上来运行,即将计算程序移动到数

Hbase自0.92之后开始支持Coprocessor(协处理器),旨在使用户可以将自己的代码放在regionserver上来运行,即将计算程序移动到数据所在的位置进行运算。这一点与MapReduce的思想一致。Hbase的Coprocess分为observer和endpoint两大类。简单说,observer相当于关系型数据库中的触发器,而endpoint则相当于关系型数据库中的存储过程。关于HBase Coprocessor的介绍网上有很多的文档,由于我也是刚刚学习,从很多好人贡献的文档上了解了很多。

这里记录一下自己在一个完全分布式系统上部署自定义的Coprocessor的过程,本文会介绍两种部署的方法:一种是在hbase-site.xml中配置;第二种是使用表描述符来配置(alter);前者会被所有的表的所有的region加载,而后者只会对指定的表的所有region加载。本文会结合自己的实验过程指出哪些地方为易错点。

Hadoop+HBase搭建云存储总结 PDF

HBase 结点之间时间不一致造成regionserver启动失败

Hadoop+ZooKeeper+HBase集群配置

Hadoop集群安装&HBase实验环境搭建

基于Hadoop集群的HBase集群的配置 ‘

Hadoop安装部署笔记之-HBase完全分布模式安装

单机版搭建HBase环境图文教程详解

首先,还是先来看下环境:

hadoop1.updb.com 192.168.0.101 Role:master
hadoop2.updb.com 192.168.0.102 Role:regionserver
hadoop3.updb.com 192.168.0.103 Role:regionserver
hadoop4.updb.com 192.168.0.104 Role:regionserver
hadoop5.updb.com 192.168.0.105 Role:regionserver

首先编码自定义的Coprocessor,该段代码摘自《Hbase权威指南》 PDF下载见 ,只是修改了package的名字:

/**
* coprocessor
* 当用户在使用get命令从表中取特定的row时,就会触发这个自定义的observer coprocessor
* 触发条件是用户使用get指定的rowkey与程序中指定的FIXED_ROW一致为@@@GETTIME@@@时
* 触发后的操作是程序会在服务端生成一个keyvalue实例,并将这个实例返回给客户端。这个kv实例是以
* @@@GETTIME@@@为rowkey,列族和列标识符均为@@@GETTIME@@@,列值为服务器端的时间
*/

package org.apache.hbase.kora.coprocessor;

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

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.BaseRegionObserver;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.ObserverContext;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.RegionCoprocessorEnvironment;
import org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class RegionObserverExample extends BaseRegionObserver {
public static final Log LOG = LogFactory.getLog(HRegion.class);
public static final byte[] FIXED_ROW = Bytes.toBytes("@@@GETTIME@@@");

@Override
public void preGet(ObserverContext c,
Get get, List result) throws IOException {
LOG.debug("Got preGet for row: " + Bytes.toStringBinary(get.getRow()));

if (Bytes.equals(get.getRow(), FIXED_ROW)) {
KeyValue kv = new KeyValue(get.getRow(), FIXED_ROW, FIXED_ROW,
Bytes.toBytes(System.currentTimeMillis()));
LOG.debug("Had a match, adding fake kv: " + kv);
result.add(kv);
}
}
}

编码完成后需要将该类编译并打成jar包,类名上右击--Export,弹出如下窗口

Hbase0.98.4中部署用户自定义的Observer Coprocessor

选择JAR file,然后Next,出现如下窗口

Hbase0.98.4中部署用户自定义的Observer Coprocessor

指定jar文件的保存路径,然后finish,就完成了RegionObserverExample类的编译和打包,接下来就需要将打好的jar文件使用ftp的方式上传到hbase集群的master服务器上,这里为hadoop1。

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容:

linux

人气教程排行