MapReduce 批量加载HBase数据并生成本地二级索引

步骤1：准备数据

确保你的数据已经准备好，并且按照适当的格式存储，MapReduce作业会从HDFS或其他分布式文件系统中读取数据。

步骤2：编写MapReduce程序

Mapper类

创建一个继承自org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper的Mapper类，用于处理输入数据并将其转换为键值对（keyvalue pairs）。

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class HBaseBulkLoadMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析输入数据，例如CSV格式
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String rowKey = fields[0]; // 假设第一列是行键
        String columnFamily = fields[1]; // 假设第二列是列族
        String columnQualifier = fields[2]; // 假设第三列是列限定符
        String cellValue = fields[3]; // 假设第四列是单元格值
        // 输出键值对，其中键是行键，值是列族：列限定符=单元格值
        context.write(new Text(rowKey), new Text(columnFamily + ":" + columnQualifier + "=" + cellValue));
    }
}

Reducer类

创建一个继承自org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer的Reducer类，用于将Mapper输出的键值对聚合为最终的键值对。

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class HBaseBulkLoadReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 遍历所有值并将它们连接在一起，用换行符分隔
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Text value : values) {
            sb.append(value).append("n");
        }
        // 输出键值对，其中键是行键，值是完整的单元格信息
        context.write(key, new Text(sb.toString()));
    }
}

步骤3：配置和运行MapReduce作业

在提交MapReduce作业之前，需要设置作业的配置参数，包括输入路径、输出路径、Mapper类、Reducer类等。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class HBaseBulkLoadJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "HBase Bulk Load and Secondary Index Generation");
        job.setJarByClass(HBaseBulkLoadJob.class);
        job.setMapperClass(HBaseBulkLoadMapper.class);
        job.setReducerClass(HBaseBulkLoadReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); // 输入路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); // 输出路径
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

步骤4：导入数据到HBase

使用HBase提供的ImportTsv工具将MapReduce作业的输出导入到HBase表中，确保你已经创建了相应的表结构。

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv Dimporttsv.columns="HBASE_ROW_KEY,COLUMN_FAMILY:COLUMN_QUALIFIER,CELL_VALUE" /path/to/output/from/mapreduce

步骤5：生成本地二级索引

为了生成本地二级索引，你需要在HBase中创建一个新的表，该表包含你想要索引的列，你可以使用HBase的协处理器（coprocessor）功能来生成索引，具体实现取决于你的需求和使用的HBase版本。