《HBase协处理器实战》学习笔记

<h2>一、HBase协处理器实战</h2>
大纲：

协处理器介绍

协处理器的分类

演示endpoint对表中某个列进行计数服务端编写

<h3>1.1 协处理器介绍</h3>
定义：HBase可以让用户的部分逻辑在数据存放端及hbase服务端进行计算的机制(框架)。协处理器允许用户在hbase服务端上运行自己的代码。

HBase作为列数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。

比如，在旧版本(<0.92)的Hbase中，统计数据表的总行数，需要使用Counter方法，执行一次MapReduce Job才能得到。

虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce，能够有效用于数据表的分布式计算。然而在很多情况下，做一些简单的相加或者聚合计算的时候，如果直接将计算过程放置在server端，能够减少通讯开销，从而获得很好的性能提升。于是， HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors)。

协处理器实现了一些激动人心的新特性：能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。

HBase协处理器的灵感来自于Jeff Dean 09年的演讲。它根据该演讲实现了类似于bigtable的协处理器，包括以下特性:
<ol>
 	<li>每个表服务器的任意子表都可以运行代码。</li>
 	<li>客户端的高层调用接口 (客户端能够直接访问数据表的行地址，多行读写会自动分片成多个并行的RPC调用)。</li>
 	<li>提供一个非常灵活的、可用于建立分布式服务的数据模型。</li>
 	<li>能够自动化扩展、负载均衡、应用请求路由。</li>
</ol>
HBase的协处理器灵感来自 bigtable，但是实现细节不尽相同。 HBase建立了一个框架，它为用户提供类库和运行时环境，使得他们的代码能够在HBase region server和master上处理。
<h3>1.2 协处理器的分类</h3>
分类：协处理器框架为了更好支持其行为的灵活性，提供了两个不同方面的插件。

一个是观察者（observer），类似于关系数据库的触发器。

另一个是终端（endpoint），动态的终端有点像存储过程。
<h4>1.2.1 Observer</h4>
分为RegionObserver、RegionServerObserver、MasterObserver、WalObserver。

观察者的设计意图是允许用户通过插入代码来重载协处理器框架的upcall方法，而具体的事件触发的callback方法由HBase的核心代码来执行。

协处理器框架处理所有的callback调用细节，协处理器自身只需要插入添加或者改变的功能。

以HBase0.92版本为例，它提供了三种观察者接口：

RegionObserver：提供客户端的数据操纵事件钩子： Get、 Put、 Delete、Scan等。

WALObserver：提供WAL相关操作钩子。

MasterObserver：提供DDL-类型的操作钩子。如创建、删除、修改数据表等。

这些接口可以同时使用在同一个地方，按照不同优先级顺序执行。用户可以任意基于协处理器实现复杂的HBase功能层。 HBase有很多种事件可以触发观察者方法，这些事件与方法从HBase0.92版本起，都会集成在HBase API中。不过这些API可能会由于各种原因有所改动，不同版本的接口改动比较大。

RegionObserver工作原理:

<img class="size-full wp-image-4140 aligncenter" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/1-2.png" alt="1" width="821" height="503" />
<h4>1.2.2 EndPoint</h4>
终端是动态RPC插件的接口，它的实现代码被安装在服务器端，从而能够通过HBase RPC唤醒。客户端类库提供了非常方便的方法来调用这些动态接口，它们可以在任意时候调用一个终端，它们的实现代码会被目标region远程执行，结果会返回到终端。用户可以结合使用这些强大的插件接口，为HBase添加全新的特性。

终端的使用如下面流程所示：

定义一个新的protocol接口，必须继承CoprocessorProtocol。

实现终端接口，该实现会被导入region环境执行。

继承抽象类BaseEndpointCoprocessor。

在客户端，终端可以被两个新的HBase Client API调用。

单个region：

<code>HTableInterface.coprocessorProxy(Class<T> protocol, byte[] row)</code>

regions区域：

<code>HTableInterface.coprocessorExec(Class<T> protocol, byte[] startKey, byte[] endKey, Batch.Call<T,R> callable)</code>

整体的EndPoint调用过程范例，如图所示：

官方给的示例程序大体流程：

对Endpoint进行设置的三个方法：

A. 启动全局aggregation，能过操纵所有的表上的数据。通过修改hbase-site.xml这个文件来实现，只需要添加如下代码：
<pre class="lang:default decode:true "><property>
    <name>hbase.coprocessor.user.region.classes</name>
    <value>
        org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.RowCountEndpoint
    </value>
</property></pre>
B. 启用表aggregation，只对特定的表生效。通过HBase Shell 来实现。

(1)disable指定表。

<code>hbase> disable 'mytable'</code>

(2)添加aggregation 。

<code>hbase> alter 'mytable','coprocessor'=>'|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.example.RowCountEndpoint ||'</code>

(3)重启指定表 。

<code>hbase> enable 'mytable'</code>

C. API调用
<pre class="lang:default decode:true ">HTableDescriptor htd=new HTableDescriptor("testTable");
htd.setValue("CORPROCESSOR$1" , 
path.toString+"|"+RowCountEndpoint.class.getCanonicalName()+"|"+Coprocessor.Priority.USER);</pre>
其中path为jar在HDFS中的路径。

Demo1：

<img class="aligncenter wp-image-4145 size-full" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/6-2.png" alt="6" width="903" height="247" />
<pre class="lang:default decode:true ">package Coprocessor;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.Batch;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.example.generated.ExampleProtos;
import org.apache.hadoop.hbase.ipc.BlockingRpcCallback;
import org.apache.hadoop.hbase.ipc.ServerRpcController;

import com.google.protobuf.ServiceException;

public class CoprocessorRowCounter 
{

private String rootDir;
    private String zkServer;
    private String port;
    private Configuration conf; 
    private HConnection hConn = null;

private CoprocessorRowCounter(String rootDir,String zkServer,String port) throws IOException{
        this.rootDir = rootDir;
        this.zkServer = zkServer;
        this.port = port;

conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", rootDir);
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", zkServer);
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", port);

hConn = HConnectionManager.createConnection(conf);  
    }

public static void main(String[] args) throws ServiceException, Throwable 
    {

String rootDir = "hdfs://hadoop1:8020/hbase";
        String zkServer = "hadoop1";
        String port = "2181";

CoprocessorRowCounter conn = new CoprocessorRowCounter(rootDir,zkServer,port);

//Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

HTable table = new HTable(conn.conf, "students"); 
        //发送请求
        final ExampleProtos.CountRequest request = ExampleProtos.CountRequest.getDefaultInstance();

//回调函数 call方法
        Map<byte[],Long> results = table.coprocessorService(ExampleProtos.RowCountService.class,
            null, null,
            new Batch.Call<ExampleProtos.RowCountService,Long>() 
        {

public Long call(ExampleProtos.RowCountService counter) throws IOException 
            {
                ServerRpcController controller = new ServerRpcController();

BlockingRpcCallback<ExampleProtos.CountResponse> rpcCallback =
                    new BlockingRpcCallback<ExampleProtos.CountResponse>();

//实现在server端
                counter.getRowCount(controller, request, rpcCallback);

ExampleProtos.CountResponse response = rpcCallback.get();

if (controller.failedOnException()) {
                  throw controller.getFailedOn();
                }
                //返回
                return (response != null && response.hasCount()) ? response.getCount() : 0;
            }
        });

int sum = 0;
        int count = 0;
       /* Iterator<Long> iter = results.values().iterator();
        Long val = iter.next();*/
        for (Long  l : results.values()) {
            sum += l;
            count++;
        }
        System.out.println("row count = " + sum);
        System.out.println("region count = " + count);

}
}</pre>
运行结果：
<pre class="lang:default decode:true ">row count = 4
region count = 1</pre>
<strong>注意：</strong>
<ol>
 	<li>协处理器配置的加载顺序：先加载配置文件中定义的协处理器，后加载表描述符中的协处理器。</li>
 	<li><code>COPROCESSOR$<number></code>中的number定义了加载的顺序。</li>
 	<li>协处理器配置格式</li>
</ol>
<img class="size-full wp-image-4146 aligncenter" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/7-2.png" alt="7" width="835" height="132" />

<strong>移除协处理器 </strong>

Demo2：

<img class="size-full wp-image-4149 aligncenter" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/10-1.png" alt="10" width="1023" height="134" />
<pre class="lang:default decode:true ">package Coprocessor;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.BaseRegionObserver;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.ObserverContext;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.RegionCoprocessorEnvironment;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class RegionObserver extends BaseRegionObserver{

private static byte[] fixed_rowkey = Bytes.toBytes("Ivy");

//preGetOp代替preGet
    /*public void preGetOp(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e,
            Get get, List<Cell> results) throws IOException {
        if (Bytes.equals(get.getRow(), fixed_rowkey)) {
            //行键  列族 列
            Cell cell = new KeyValue(get.getRow(), Bytes.toBytes("time"), 
                    Bytes.toBytes("time"));
            results.add(cell);
        }
    }*/

@Override
    public void preGet(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> c,
            Get get, List<KeyValue> result) throws IOException {
        if (Bytes.equals(get.getRow(), fixed_rowkey)) 
        {

//行键  列族 列
            KeyValue kv = new KeyValue(get.getRow(), Bytes.toBytes("time"), 
                        Bytes.toBytes("time"),Bytes.toBytes(System.currentTimeMillis()));
            result.add(kv);
        }
    }
}</pre>
打成jar包，上传到hdfs上面。

增加协处理器
<pre class="lang:default decode:true ">disable 'students'
alter 'students','coprocessor'=>'hdfs://nameservice1/liguodong/coprocessor.jar|Coprocessor.RegionObserver||'
enable 'students'</pre>
<img class="size-large wp-image-4151 aligncenter" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/12-1-1024x82.png" alt="12" width="620" height="50" />
<pre class="lang:default decode:true">package HbaseAPI;

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException;
import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTableInterface;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.compress.Compression.Algorithm;
import org.apache.hadoop.hbase.io.encoding.DataBlockEncoding;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class HBaseConnection {
    private String rootDir;
    private String zkServer;
    private String port;
    private Configuration conf; 
    private HConnection hConn = null;

private HBaseConnection(String rootDir,String zkServer,String port) throws IOException{
        this.rootDir = rootDir;
        this.zkServer = zkServer;
        this.port = port;

conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", rootDir);
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", zkServer);
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", port);

hConn = HConnectionManager.createConnection(conf);  
    }

//获取数据
    public Result getData(String tableName,String rowkey) throws IOException{

HTableInterface table = hConn.getTable(tableName);

//用来获取单个行的相关信息
        Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowkey));

return table.get(get);
    }

public void format(Result result){
        //行键
        String rowkey = Bytes.toString(result.getRow());

//Return an cells of a Result as an array of KeyValues
        KeyValue[] kvs = result.raw();

for (KeyValue kv : kvs) {
            //列族名
            String family = Bytes.toString(kv.getFamily());
            //列名
            String qualifier = Bytes.toString(kv.getQualifier());

//String value = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier)));
            String value = Bytes.toString(kv.getValue());

System.out.println("rowkey->"+rowkey+", family->"
            +family+", qualifier->"+qualifier);
            System.out.println("value->"+value);    
        }
    }

public static void main(String[] args) throws IOException {
        String rootDir = "hdfs://hadoop1:8020/hbase";
        String zkServer = "hadoop1";
        String port = "2181";
        //初始化
        HBaseConnection conn = new HBaseConnection(rootDir,zkServer,port);

//输出结果
        Result result = conn.getData("students", "Ivy");
        conn.format(result);

result = conn.getData("students", "Tom");
        conn.format(result);
    }
}</pre>

<h2>一、HBase协处理器实战</h2>
大纲：

协处理器介绍

协处理器的分类

演示endpoint对表中某个列进行计数服务端编写

HBase作为列数据库最经常被人诟病的特性包括：无法轻易建立“二级索引”，难以执行求和、计数、排序等操作。

比如，在旧版本(&lt;0.92)的Hbase中，统计数据表的总行数，需要使用Counter方法，执行一次MapReduce Job才能得到。

协处理器实现了一些激动人心的新特性：能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。

一个是观察者（observer），类似于关系数据库的触发器。

另一个是终端（endpoint），动态的终端有点像存储过程。
<h4>1.2.1 Observer</h4>
分为RegionObserver、RegionServerObserver、MasterObserver、WalObserver。

观察者的设计意图是允许用户通过插入代码来重载协处理器框架的upcall方法，而具体的事件触发的callback方法由HBase的核心代码来执行。

协处理器框架处理所有的callback调用细节，协处理器自身只需要插入添加或者改变的功能。

以HBase0.92版本为例，它提供了三种观察者接口：

RegionObserver：提供客户端的数据操纵事件钩子： Get、 Put、 Delete、Scan等。

WALObserver：提供WAL相关操作钩子。

MasterObserver：提供DDL-类型的操作钩子。如创建、删除、修改数据表等。

RegionObserver工作原理:

<img class="size-full wp-image-4140 aligncenter" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/1-2.png" alt="1" width="821" height="503"  style="">
<h4>1.2.2 EndPoint</h4>
终端是动态RPC插件的接口，它的实现代码被安装在服务器端，从而能够通过HBase RPC唤醒。客户端类库提供了非常方便的方法来调用这些动态接口，它们可以在任意时候调用一个终端，它们的实现代码会被目标region远程执行，结果会返回到终端。用户可以结合使用这些强大的插件接口，为HBase添加全新的特性。

终端的使用如下面流程所示：

定义一个新的protocol接口，必须继承CoprocessorProtocol。

实现终端接口，该实现会被导入region环境执行。

继承抽象类BaseEndpointCoprocessor。

在客户端，终端可以被两个新的HBase Client API调用。

单个region：

<code>HTableInterface.coprocessorProxy(Class&lt;T&gt; protocol, byte[] row)</code>

regions区域：

<code>HTableInterface.coprocessorExec(Class&lt;T&gt; protocol, byte[] startKey, byte[] endKey, Batch.Call&lt;T,R&gt; callable)</code>

整体的EndPoint调用过程范例，如图所示：

官方给的示例程序大体流程：

对Endpoint进行设置的三个方法：

A. 启动全局aggregation，能过操纵所有的表上的数据。通过修改hbase-site.xml这个文件来实现，只需要添加如下代码：
<pre class="lang:default decode:true ">&lt;property&gt;
    &lt;name&gt;hbase.coprocessor.user.region.classes&lt;/name&gt;
    &lt;value&gt;
        org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.RowCountEndpoint
    &lt;/value&gt;
&lt;/property&gt;</pre>
B. 启用表aggregation，只对特定的表生效。通过HBase Shell 来实现。

(1)disable指定表。

<code>hbase&gt; disable 'mytable'</code>

(2)添加aggregation 。

<code>hbase&gt; alter 'mytable','coprocessor'=&gt;'|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.example.RowCountEndpoint ||'</code>

(3)重启指定表 。

<code>hbase&gt; enable 'mytable'</code>

Demo1：

<img class="aligncenter wp-image-4145 size-full" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/6-2.png" alt="6" width="903" height="247"  style="">
<pre class="lang:default decode:true ">package Coprocessor;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;

import com.google.protobuf.ServiceException;

public class CoprocessorRowCounter 
{

private String rootDir;
    private String zkServer;
    private String port;
    private Configuration conf; 
    private HConnection hConn = null;

private CoprocessorRowCounter(String rootDir,String zkServer,String port) throws IOException{
        this.rootDir = rootDir;
        this.zkServer = zkServer;
        this.port = port;

conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", rootDir);
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", zkServer);
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", port);

hConn = HConnectionManager.createConnection(conf);  
    }

public static void main(String[] args) throws ServiceException, Throwable 
    {

String rootDir = "hdfs://hadoop1:8020/hbase";
        String zkServer = "hadoop1";
        String port = "2181";

CoprocessorRowCounter conn = new CoprocessorRowCounter(rootDir,zkServer,port);

//Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

HTable table = new HTable(conn.conf, "students"); 
        //发送请求
        final ExampleProtos.CountRequest request = ExampleProtos.CountRequest.getDefaultInstance();

//回调函数 call方法
        Map&lt;byte[],Long&gt; results = table.coprocessorService(ExampleProtos.RowCountService.class,
            null, null,
            new Batch.Call&lt;ExampleProtos.RowCountService,Long&gt;() 
        {

public Long call(ExampleProtos.RowCountService counter) throws IOException 
            {
                ServerRpcController controller = new ServerRpcController();

BlockingRpcCallback&lt;ExampleProtos.CountResponse&gt; rpcCallback =
                    new BlockingRpcCallback&lt;ExampleProtos.CountResponse&gt;();

//实现在server端
                counter.getRowCount(controller, request, rpcCallback);

ExampleProtos.CountResponse response = rpcCallback.get();

if (controller.failedOnException()) {
                  throw controller.getFailedOn();
                }
                //返回
                return (response != null &amp;&amp; response.hasCount()) ? response.getCount() : 0;
            }
        });

int sum = 0;
        int count = 0;
       /* Iterator&lt;Long&gt; iter = results.values().iterator();
        Long val = iter.next();*/
        for (Long  l : results.values()) {
            sum += l;
            count++;
        }
        System.out.println("row count = " + sum);
        System.out.println("region count = " + count);

}
}</pre>
运行结果：
<pre class="lang:default decode:true ">row count = 4
region count = 1</pre>
<strong>注意：</strong>
<ol>
 	<li>协处理器配置的加载顺序：先加载配置文件中定义的协处理器，后加载表描述符中的协处理器。</li>
 	<li><code>COPROCESSOR$&lt;number&gt;</code>中的number定义了加载的顺序。</li>
 	<li>协处理器配置格式</li>
</ol>
<img class="size-full wp-image-4146 aligncenter" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/7-2.png" alt="7" width="835" height="132"  style="">

<strong>移除协处理器 </strong>

Demo2：

<img class="size-full wp-image-4149 aligncenter" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/10-1.png" alt="10" width="1023" height="134"  style="">
<pre class="lang:default decode:true ">package Coprocessor;

import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class RegionObserver extends BaseRegionObserver{

private static byte[] fixed_rowkey = Bytes.toBytes("Ivy");

//preGetOp代替preGet
    /*public void preGetOp(ObserverContext&lt;RegionCoprocessorEnvironment&gt; e,
            Get get, List&lt;Cell&gt; results) throws IOException {
        if (Bytes.equals(get.getRow(), fixed_rowkey)) {
            //行键  列族 列
            Cell cell = new KeyValue(get.getRow(), Bytes.toBytes("time"), 
                    Bytes.toBytes("time"));
            results.add(cell);
        }
    }*/

@Override
    public void preGet(ObserverContext&lt;RegionCoprocessorEnvironment&gt; c,
            Get get, List&lt;KeyValue&gt; result) throws IOException {
        if (Bytes.equals(get.getRow(), fixed_rowkey)) 
        {

增加协处理器
<pre class="lang:default decode:true ">disable 'students'
alter 'students','coprocessor'=&gt;'hdfs://nameservice1/liguodong/coprocessor.jar|Coprocessor.RegionObserver||'
enable 'students'</pre>
<img class="size-large wp-image-4151 aligncenter" src="http://www.xiaoten.com/usr/uploads/2016/10/12-1-1024x82.png" alt="12" width="620" height="50"  style="">
<pre class="lang:default decode:true">package HbaseAPI;

public class HBaseConnection {
    private String rootDir;
    private String zkServer;
    private String port;
    private Configuration conf; 
    private HConnection hConn = null;

private HBaseConnection(String rootDir,String zkServer,String port) throws IOException{
        this.rootDir = rootDir;
        this.zkServer = zkServer;
        this.port = port;

conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", rootDir);
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", zkServer);
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", port);

hConn = HConnectionManager.createConnection(conf);  
    }

//获取数据
    public Result getData(String tableName,String rowkey) throws IOException{

HTableInterface table = hConn.getTable(tableName);

//用来获取单个行的相关信息
        Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowkey));

return table.get(get);
    }

public void format(Result result){
        //行键
        String rowkey = Bytes.toString(result.getRow());

//Return an cells of a Result as an array of KeyValues
        KeyValue[] kvs = result.raw();

for (KeyValue kv : kvs) {
            //列族名
            String family = Bytes.toString(kv.getFamily());
            //列名
            String qualifier = Bytes.toString(kv.getQualifier());

//String value = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier)));
            String value = Bytes.toString(kv.getValue());

System.out.println("rowkey-&gt;"+rowkey+", family-&gt;"
            +family+", qualifier-&gt;"+qualifier);
            System.out.println("value-&gt;"+value);    
        }
    }

//输出结果
        Result result = conn.getData("students", "Ivy");
        conn.format(result);

result = conn.getData("students", "Tom");
        conn.format(result);
    }
}</pre>
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《HBase协处理器实战》学习笔记

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