环境：windows10，centos7.9，hadoop3.2、hbase2.5.3和zookeeper3.8完全分布式；
环境搭建具体操作请参考以下文章：
CentOS7 Hadoop3.X完全分布式环境搭建
Hadoop3.x完全分布式环境搭建Zookeeper和Hbase
1. 集成MapReduce和Hbase
1）复制hbase-core.xml到$HADOOP_HOME/etc/hadop目录下
cp $HBASE_HOME/conf/hbase-core.xml $HADOOP_HOME/etc/hadoop/
注：如果是完全分布式环境，需要所有主机都要复制。包括下面的操作
2）编辑hadoop-core.xml，让HADOOP_CLASSPATH包含hbase的相关类，让mapreduce程序在运行时可以访问到这些库
vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh
# 在文件中写入如下内容
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/usr/local/hbase/lib/*
3）运行测试包hbase-server-2.5.3-tests.jar
cd $HBASE_HOME/lib
# test 为hbase数据库中的表
hadoop jar hbase-server-2.5.3-tests.jar org.apache.hadoop.hbase/mapreduce.RowCounter test
若运行成功如下：
测试成功。
2. 批量数据导入
将需要的数据导入到Hbase中。
2.1 将数据上传到HDFS中
首先需要将数据上传到HDFS中，为将数据批量导入Hbase做准备。
1）在HDFS中新建一个文件夹/input/music2
hadoop fs -mkdir -p /input/music2
2）将数据文件（music1.txt, music2.txt, music3.txt）上传到主机上
rz # 这里使用xshell上传文件，使用rz命令，选择对应的文件即可。
3）将文件上传到HDFS的input/music2文件夹下
hadoop fs -put music1.txt music2.txt, music3.txt /input/music2 # 上传文件
hadopp fs -ls /input/music2/ # 查看文件
2.2 将数据导入到Hbase中
1）利用importtsv将准备的数据生成HFile并建表
cd $HBASE_HOME/lib # 进入hbase的lib文件夹，其中存放的是各种jar包
hadoop jar hbase-server-2.5.3.jar org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.bulk.output=tmp -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:singer,info:gender,info:ryghme,info:terminal music /input/music2 -Dcreate.table=yes
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv -Dimporttsv.bulk.output=tmp -Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:singer,info:gender,info:ryghme,info:terminal music /input/music2 -Dcreate.table=yes
hbase-server-2.5.3.jar是HadoopMapReduce任务的jar包，它包含了用于将数据导入Hbase的importtsv类。
-Dimporttsv.bulk.output=tmp是一个系统属性，用于指定临时输出目录，默认是/tmp(HDFS下)，使用此选项时将生成的HFile文件的内部格式问文件，这时并不会写数据到Hbase中，而是放到指定临时输出目录中即/tmp。
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:singer,info:gender,info:ryghme,info:terminal music是指定要导入到Hbase中的列。每列由列族名和列限定符组成，二者通过冒号分隔。上面的命令指定了6列，包括HBASE_ROW_KEY（每行的唯一标识符）和其他几个信息列。/input/music2 即数据在HDFS中的位置。
-Dcreate.table=yes 表示自动创建表格。
正常执行完成的结果如下：
2）将HFile数据加载到Hbase中
hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.LoadIncrementalHFiles tmp music
正常执行完成的结果如下：
3）查看hbase中的music表内容
可以看到数据已经被加载到hbase的music表中。
3. 处理数据
关于HBase的存储单元cell
Hbase中的存储单元cell由一下字段组成：
1) row
2) column family
3) column qualifier
4) timestamp
5) type
6) MVCC version
7) value
3.1 项目程序源代码
3.1.1 HBaseConnect
package cn.music.TopMusic;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import java.io.IOException;
public class HBaseConnect {
// 设置静态属性hbase连接
public static Connection connection = null;
static {
try {
// 使用配置文件获取服务器
connection = ConnectionFactory.createConnection();
} catch (IOException e) {
System.out.println("连接获取失败");
e.printStackTrace();
}
}
public static void closeConnection() throws IOException {
if (connection != null) {
connection.close();
}
}
}
3.1.2 HBaseDDL
package cn.music.TopMusic;
import cn.Hbaseapi.HBaseConnect;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ColumnFamilyDescriptorBuilder;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptorBuilder;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
public class HBaseDDL {
// 添加静态属性connection指向单例连接
public static Connection connection = HBaseConnect.connection;
/**
* 判断表是否存在
*
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表名称
* @return 返回判断结果
* @throws IOException 异常
*/
public static boolean isTableExists(String namespace, String tableName) throws IOException {
// 获取admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 使用方法判断表格是否存在
boolean b = false;
try {
b = admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 关闭admin
admin.close();
return b;
}
/**
* 创建表
*
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表名称
* @param columnFamilies 列族名称
*/
public static void createTable(String namespace, String tableName, String... columnFamilies) throws IOException {
// 判断至少有一个列族
if (columnFamilies.length == 0) {
System.out.println("创建表格至少有一个列族");
return;
}
//判断表是否存在
if (isTableExists(namespace, tableName)) {
System.out.println("表格已经存在");
return;
}
// 获取admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 调用方法创建表
// 创建表格描述的建造者
// 只需要再建造者中各种添加参数即可，不用生成描述对象TableDescriptor或ColumnFamilyDescriptor添加参数
TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf(namespace, tableName));
//添加参数
for (String columnFamily : columnFamilies) {
//创建列族描述者的建造者
ColumnFamilyDescriptorBuilder columnFamilyDescriptorBuilder = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes(columnFamily));
// 对应当前的列族添加参数
columnFamilyDescriptorBuilder.setMaxVersions(5);
// 创建添加完参数的列族描述（setColumnFamily()也可以用来在修改表操作中添加列族）
tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(columnFamilyDescriptorBuilder.build());
}
// 创建对应的表格描述
try {
admin.createTable(tableDescriptorBuilder.build());
} catch (IOException e) {
// 因为之前已经判断过表是否存在了，所以再出现异常不会是表已经存在，直接输出栈追踪即可
e.printStackTrace();
}
// 关闭admin
admin.close();
}
/**
* 删除表
*
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表名称
* @return 删除成功返回1，否则0
*/
public static boolean deleteTable(String namespace, String tableName) throws IOException {
// 判断表格是否存在
if (!isTableExists(namespace, tableName)) {
System.out.println("表格不存在，无法删除");
return false;
}
// 获取admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 调用删除表方法
try {
// 删除表之前，需要先将表标记为不可用（disable）
TableName tableName1 = TableName.valueOf(namespace, tableName);
admin.disableTable(tableName1);
admin.deleteTable(tableName1);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 关闭admin
admin.close();
return true;
}
}
3.1.3 IntNumReducer
package cn.music.TopMusic;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import java.io.IOException;
class IntNumReducer extends TableReducer<Text, IntWritable, Text> {
@Override
/**
* 汇总每首歌曲播放总次数
*
* @param key // 歌名
* @param values // 播放频次集合{1, 1, 1, 1}
* @param context // 上下文
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 统计每首歌的播放次数
int playCount = 0;
for (IntWritable num : values) {
playCount += num.get();
}
// 为Put操作指定行键
Put put = new Put(Bytes.toBytes(key.toString()));
// 为Put操作指定列和值
put.addColumn(Bytes.toBytes("details"), Bytes.toBytes("rank"),
Bytes.toBytes(playCount));
context.write(key, put);
}
}
3.1.4 IntWritableDecreaseingComparator
package cn.music.TopMusic;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
/**
* 实现降序排序类
*/
class IntWritableDecreaseingComparator extends
IntWritable.Comparator {
@Override
public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
return -super.compare(a, b);// 比较结果取负数即可降序
}
@Override
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
return -super.compare(b1, s1, l1, b2, s2, l2);
}
}
3.1.5 ScanMusicMapper
package cn.music.TopMusic;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
/**
* 扫描每一行数据中的列info:name
*/
class ScanMusicMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {
@Override
/**
* 扫描文件内容，输出键值对<"歌名": 1>
* @param key // 行键
* @param value // 一个数据
* @param context // 上下文
* @throws IOException
* @throws InterruptedException
*/
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
List<Cell> cells = value.listCells();
for (Cell cell : cells) {
if (Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)).equals("info") &&
Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)).equals("name")) {
context.write(
new Text(Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))), // 歌名
new IntWritable(1));
}
}
}
}
3.1.6 ScanMusicNameMapper
package cn.music.TopMusic;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
/**
* 处理经过一次mapreduce后的数据
* 扫描全部歌曲名称并获得每首歌曲被播放次数
* 输出键/值:播放次数/歌名
* 输出目的地:HDSF文件
*/
class ScanMusicNameMapper extends TableMapper<IntWritable, Text> {
@Override
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
List<Cell> cells = value.listCells();
for (Cell cell : cells) {
context.write(
new IntWritable(Bytes.toInt(CellUtil.cloneValue(cell))), // 播放次数
new Text(Bytes.toString(key.get()))); // 歌名
}
}
}
3.1.7 TopMusic.java
package cn.music.TopMusic;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import cn.Hbaseapi.HBaseConnect;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
public class TopMusic {
static final String TABLE_MUSIC = "music";
static final String TABLE_NAMELIST = "namelist";
static final String OUTPUT_PATH = "hdfs://hadoop00:9000/output/topmusic";
// 设置Hbase的静态配置
static Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
/**
* 配置job作业：第一次mapreduce、统计每首歌曲播放的总次数
* @param args 命令行参数
* @return Job任务是否运行成功 0 1
* @throws IOException IO异常
* @throws ClassNotFoundException 未找到类异常
* @throws InterruptedException 阻塞方法收到中断请求的时候抛出的异常
*/
public static boolean musicCount(String[] args)
throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 设置Job实例
Job job = Job.getInstance(conf);
// MapReduce程序作业基本配置
job.setJarByClass(TopMusic.class);
// 设置两个ReduceTask
job.setNumReduceTasks(2);
// 设置扫描的列族：列名 即 info:name
Scan scan = new Scan();
scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"));
// 使用hbase提供的工具类来设置job
// 设置输入表名、扫描对象、Mapper的类型、输出的键值对类型、Job对象
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(TABLE_MUSIC, scan,
ScanMusicMapper.class, Text.class, IntWritable.class, job);
// 判断输出表是否存在，如果不存在，则创建表，如果存在，删除重名表后重新创建。
if (!HBaseDDL.isTableExists("default", TABLE_NAMELIST)) {
HBaseDDL.createTable("default", TABLE_NAMELIST, "details");
} else {
if (HBaseDDL.deleteTable("default", "namelist")) {
System.out.println("表删除成功");
HBaseDDL.createTable("default", "namelist", "details");
} else {
System.exit(0);
}
}
// 设置输出表名、Reducer的类型、Job对象
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(TABLE_NAMELIST,
IntNumReducer.class, job);
return job.waitForCompletion(true);
}
/**
* 配置job作业：第二次次mapreduce（只重写了map函数），自定义比较器，利用shuffle对数据进行降序排序
* @param args 命令行参数
* @return job实例是否成功运行 0 1
* @throws IOException IO异常
* @throws ClassNotFoundException 未找到类异常
* @throws InterruptedException 阻塞方法收到中断请求的时候抛出此异常
*/
public static boolean sortMusic(String[] args)
throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 设置Job实例
Job job = Job.getInstance(conf, "sort-music");
job.setJarByClass(TopMusic.class);
job.setNumReduceTasks(1);
// 设置比较器类
job.setSortComparatorClass(IntWritableDecreaseingComparator.class);
// 设置输出表、扫描对象、Mapper类、键值对类型、job实例
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(TABLE_NAMELIST, new Scan(),
ScanMusicNameMapper.class, IntWritable.class, Text.class, job);
// 将排序后的数据文件输出到指定路径下
Path output = new Path(OUTPUT_PATH);
if (FileSystem.get(conf).exists(output))
FileSystem.get(conf).delete(output, true);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, output);
return job.waitForCompletion(true);
}
/**
* 查看输出文件，获取最终的排名数据
* @throws IllegalArgumentException 非法参数异常
* @throws IOException IO异常
*/
public static void showResult() throws IllegalArgumentException, IOException{
// 获取文件系统对象
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
// 输出路径下的文件内容
InputStream in = null;
try {
in = fs.open(new Path(OUTPUT_PATH+"/part-r-00000"));
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
} finally {
IOUtils.closeStream(in);
}
}
// 主函数
public static void main(String[] args) throws IOException,
ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 关于GenericOptionsParser：是hadoop框架中解析命令行参数的基本类。
// 它能够辨别一些标准的命令行参数，能够使应用程序轻易地指定namenode，jobtracker，
// 以及其他额外的配置资源。
GenericOptionsParser gop = new GenericOptionsParser(conf, args);
String[] otherArgs = gop.getRemainingArgs(); // 获取命令行参数
// 如果musicCount()成功执行，那么执行sortMusic()，如果sortMusic执行成功，调用showResult()展示处理结果
if (musicCount(otherArgs)) {
if (sortMusic(otherArgs)) {
showResult();
}
}
}
}
3.2 运行结果
控制台输出结果如下：
输出结果存储到HDFS如下：
Hbase中namelist表内容如下：
至此，大数据开发项目–音乐排行榜项目完成。
![[嵌入式系统-33]：RT-Thread -18- 新手指南：三种不同的版本、三阶段学习路径](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8f13e2ae00a346afaf1720ea4c921455.png)