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HBase统计

HBase 统计方法

使用 Hive 统计

  1. 建一张 Hive 表映射 HBase 表

    CREATE EXTERNAL TABLE LJKTEST(
    ID STRING ,
    AGE STRING ,
    NAME STRING ,
    COMPANY STRING ,
    SCHOOL STRING
    )STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
    WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" = ":key,0:AGE,0:NAME,0:COMPANY,0:SCHOOL")
    TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "LJKTEST");
  2. 执行 hive 统计 sql 即可

    这边使用 COUNT(1) 和 COUNT(*) 都不起作用,统计出来是 0. 只能使用 COUNT(字段)。应该跟映射机制有关系。

    SELECT COUNT(ID) FROM LJKTEST;

使用 phoenix 统计

SELECT COUNT(1) FROM LJKTEST;

使用 HBase 原生接口统计

HADOOP_CLASSPATH=`hbase classpath` hadoop jar /usr/hdp/current/hbase-client/lib/hbase-server.jar rowcounter LJKTEST

使用 spark 统计

spark 统计 hbase

pom 文件引入依赖,<font color=”red”> 必须加上 exclusion,否则会报错 class “javax.servlet.FilterRegistration”‘s signer information does not match signer information of other classes in the same package</font>

<dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>1.1.2.2.5.0.0-1245</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>servlet-api</artifactId>
                    <groupId>javax.servlet</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <artifactId>jetty</artifactId>
                    <groupId>org.mortbay.jetty</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <artifactId>jetty-util</artifactId>
                    <groupId>org.mortbay.jetty</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <artifactId>servlet-api-2.5</artifactId>
                    <groupId>org.mortbay.jetty</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
            <version>1.6.2.2.5.0.0-1245</version>
        </dependency>

写 spark 统计 HBase 代码

@Test
  def sparkCountHBase(): Unit = {val sc = new SparkContext("local","hbase-test")

    val conf = HBaseConfiguration.create()

    conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "LJKTEST")

    val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf,classOf[TableInputFormat],
      classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],
      classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])

    val count = hbaseRDD.count()
    println(s"总共有 $count 条数据!")
  }

Spark 统计 Phoenix

pom 引入依赖

<dependency>
            <groupId>org.apache.phoenix</groupId>
            <artifactId>phoenix-spark</artifactId>
            <version>4.7.0-HBase-1.1</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <artifactId>servlet-api</artifactId>
                    <groupId>javax.servlet</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <artifactId>jetty</artifactId>
                    <groupId>org.mortbay.jetty</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <artifactId>jetty-util</artifactId>
                    <groupId>org.mortbay.jetty</groupId>
                </exclusion>
                <exclusion>
                    <artifactId>servlet-api-2.5</artifactId>
                    <groupId>org.mortbay.jetty</groupId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <!--https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.phoenix/phoenix-spark-->

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
            <version>1.6.2.2.5.0.0-1245</version>
        </dependency>

spark 统计 Phoenix 代码

@Test
  def sparkCountPhoenix(): Unit = {val sc = new SparkContext("local","phoenix-test")
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    val df = sqlContext.load(
      "org.apache.phoenix.spark",
      Map("table" -> "LJKTEST", "zkUrl" -> "dn1:2181")
    )
//    df.show()
    println(s"总共有 ${df.count} 条数据!")
  }

附录

  • HBase 表映射到 hive 表
  • Phoenix Apache Spark Plugin
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