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文档简介
通过MapReduce对HBase数据进行统计分析目录一、概述 1二、应用场景 1三、Map程序 2四、Reduce程序 2五、Combiner程序 3六、作业执行 3一、概述HBase作为一种kv数据库,能够很好的面对高吞吐率的在线数据读写服务,尤其是写操作,但是在非rowkey多条件查询、数据分析、统计等场景下,HBase表现的就不是很好了,这些场景下就比较适合MapReduce出场了。二、应用场景这里就通过一个示例程序,一步一步带着大家学习MapReduce的开发。假设我们有一张业务表(biz_detail),它有一列是业务发生日期(ts),每行数据就是一条业务发生,现在我们要统计业务发生日期每天的业务量(数据行数),对于这样一个简单统计需求,我们可以通过MapReduce程序来实现。三、Map程序TableAnalyzeMap继承HBase的TableMapper基类,把ts看做文本,行数自然是整数,所以key-value输出类型自然是<Text,IntWritable>,具体代码如下:四、Reduce程序TableAnalyzeReduce继承HBase的TableReducer基类,这里我们把最终聚合后的结果写到目标表中,rowkey对应ts,行数对应目标表的cf:count列,具体代码如下:五、Combiner程序分析map程序,我们可以看到,map阶段处理后的数据是没有任何合并的,key为日期,value都是1,这样的话,如果直接进入reduce阶段,要分发的数据量还是比较大的,会造成网络负担,针对这个问题,我们可以在map阶段后,做一下本地reduce,这样进入reduce的阶段的数据量会大大减少。六、作业执行程序接收四个参数,依次为:业务表名称、日期字段列族、日期字段列名、目标表名。当然你也可以使用ApacheCommonsCLI类解析命令行参数,这里就不做说明了。其中scan.setCaching(500)设置每次读取行数,根据实际情况进行配置,scan.setCacheBlocks(false)告诉HBase本次扫描的数据不要放入缓存中,其他就不再详述,通过代码就能够看明白。这样,整个mapreduce程序我们已经开发完成,生成相应jar包后,我
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