欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  数据库

HBase 利用Coprocessor实现聚合函数

程序员文章站 2022-06-09 22:08:39
...

HBase默认不支持聚合函数(sum,avg等)。可利用HBase的coprocessor特性实现。这样做的好处是利用regionserver在服务端进行运算。效率高,避免客户端取回大量数据,占用网络带宽,消耗大量内存等。 实现方式: 利用HBase提供的endPoint类型的AggregateImpleme

HBase默认不支持聚合函数(sum,avg等)。可利用HBase的coprocessor特性实现。这样做的好处是利用regionserver在服务端进行运算。效率高,避免客户端取回大量数据,占用网络带宽,消耗大量内存等。

实现方式:

利用HBase提供的endPoint类型的AggregateImplementation Coprocess,配合AggregationClient访问客户端实现RegionServer端的集合计算。AggregationClient访问代码如下:

aggregationClient.avg(Bytes. toBytes("TableName"), ci, scan);

scan即为要计算列的查询条件。这里有一个ColumnInterperter类型的参数ci。即列解释器,用于解析列中的值。HBase默认提供了LongColumnInterpreter。而我要处理的值是double类型的,所以先实现了一个DoubleColumnInterpreter。(从JIRA上看Doulbe类型的解释器好像正在开发中)。ColumnInterpreter接口的实现会在AggregateImplementation

/**
* Double类型的列解释器实现
*
 * @author OneCoder
*/
public class DoubleColumnInterpreter implements
           ColumnInterpreter {
     @Override
     public void write(DataOutput out) throws IOException {
     }
     @Override
     public void readFields(DataInput in) throws IOException {
     }
     @Override
     public Double getValue( byte[] colFamily, byte[] colQualifier, KeyValue kv)
                 throws IOException {
            if (kv == null)
                 return null;
            // 临时解决方案,如果采用Bytes.toDouble(kv.getValue())会报错,偏移量大于总长度。
            // toDouble(getBuffer(), getValueOffset),偏移量也不对。
            return Double. valueOf(new String(kv.getValue()));
     }
     @Override
     public Double add(Double l1, Double l2) {
            if (l1 == null ^ l2 == null) {
                 return l1 == null ? l2 : l1;
           } else if (l1 == null) {
                 return null;
           }
            return l1 + l2;
     }
     @Override
     public Double getMaxValue() {
            // TODO Auto-generated method stub
            return null;
     }
     @Override
     public Double getMinValue() {
            // TODO Auto-generated method stub
            return null;
     }
     @Override
     public Double multiply(Double o1, Double o2) {
            if (o1 == null ^ o2 == null) {
                 return o1 == null ? o2 : o1;
           } else if (o1 == null) {
                 return null;
           }
            return o1 * o2;
     }
     @Override
     public Double increment(Double o) {
            // TODO Auto-generated method stub
            return null;
     }
     @Override
     public Double castToReturnType(Double o) {
            return o.doubleValue();
     }
     @Override
     public int compare(Double l1, Double l2) {
            if (l1 == null ^ l2 == null) {
                 return l1 == null ? -1 : 1; // either of one is null.
           } else if (l1 == null)
                 return 0; // both are null
            return l1.compareTo(l2); // natural ordering.
     }
     @Override
     public double divideForAvg(Double o, Long l) {
            return (o == null || l == null) ? Double. NaN : (o.doubleValue() / l
                     .doubleValue());
     }
}

导出jar包上传到HBase Region节点的lib下。然后配置RegionServer的Coprocessor。在服务端hbase-site.xml中,增加

hbase.coprocessor.region.classes org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.AggregateImplementation 

重启服务,使配置和jar生效。然后调用AggregationClient中提供的avg, max等聚合函数,即可在region端计算出结果,返回。