HBase數(shù)據(jù)庫應(yīng)用案例教程7HBase與MapReduce的集成項目項目導(dǎo)讀作為一個功能強大的面向列的分布式存儲系統(tǒng)，HBase廣泛用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和處理。然而，對于一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，僅僅依靠HBase本身提供的功能可能無法滿足需求。此時，可以將HBase與MapReduce結(jié)合起來使用，以更好地應(yīng)對復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，提高數(shù)據(jù)處理效率。知識目標了解HBase和MapReduce的關(guān)系。理解MapReduce的核心思想。了解MapReduce的應(yīng)用場景。熟悉HBaseMapReduce相關(guān)類。能力目標能夠根據(jù)實際需求編寫map方法和reduce方法。能夠使用MapReduce對HBase中的數(shù)據(jù)進行高效處理。素質(zhì)目標提高分析問題和解決問題的能力和自信心。增強積極思考、尋求解決方法的意識。項目分析在

HBase

中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，通常借助

MapReduce

來完成。本項目首先介紹MapReduce和HBase的關(guān)系，以及MapReduce的核心思想和應(yīng)用場景，然后介紹HBaseMapReduce相關(guān)類，最后通過使用MapReduce操作銷售記錄表，練習(xí)HBase與MapReduce集成的綜合應(yīng)用。項目導(dǎo)航MapReduce簡介1MapReduce核心思想2MapReduce應(yīng)用場景3HBaseMapReduce相關(guān)類401MapReduce簡介問題導(dǎo)入全班學(xué)生以

3～5

人為一組，各組選出組長。組長組織組員掃碼觀看“HBase和MapReduce”視頻，討論并回答下列問題。問題1：簡述HBase和MapReduce的關(guān)系。問題2：MapReduce在大數(shù)據(jù)處理方面有哪些優(yōu)勢和局限性?HBase和MapReduceMapReduce簡介MapReduce最早是由谷歌公司在2004年提出的一種編程模型和框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計算。MapReduce和HBase均是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的重要組件，它們各自扮演著不同的角色，但彼此之間又存在密切的關(guān)系。MapReduce

是一個分布式計算框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計算。HBase

是一個面向列的分布式數(shù)據(jù)庫，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。使用

MapReduce

可以對

HBase

中的數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的聚合、過濾、排序等操作。MapReduce

和

HBase

都運行在Hadoop之上，它們共享同一個文件系統(tǒng)（通常是

HDFS）和其他基礎(chǔ)服務(wù)?？偟膩碚f，MapReduce

和

HBase

雖然可以單獨使用，但兩者結(jié)合起來會構(gòu)成一個更加完美的解決方案，使得大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和處理變得更加高效和可靠。課堂檢測MapReduce是什么？HBase和MapReduce的有什么關(guān)聯(lián)？02MapReduce核心思想視頻導(dǎo)入MapReduce核心思想MapReduce通過map方法和reduce方法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并行計算問題，其核心思想是“分而治之”。使用MapReduce操作大規(guī)模數(shù)據(jù)需要經(jīng)過兩個階段，分別是Map（映射）階段和Reduce（歸約）階段。（1）Map階段。Map階段負責(zé)將待處理的數(shù)據(jù)拆分，即將復(fù)雜的任務(wù)拆分為若干個簡單的任務(wù)并分配給多個節(jié)點并行處理。每個節(jié)點會對

Map

任務(wù)執(zhí)行相同的操作，并生成鍵值對（key/value）形式的中間結(jié)果。（2）Reduce階段。Reduce階段負責(zé)將Map階段得到的中間結(jié)果進行全局匯總，具有相同鍵的鍵值對會被發(fā)送到同一個Reduce任務(wù)中，最終將大規(guī)模的數(shù)據(jù)匯總形成更小規(guī)模的數(shù)據(jù)。MapReduce核心思想【實例6-1】假設(shè)有一個文本文件（內(nèi)容如下），要求統(tǒng)計文本文件中每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)。HelloWorldHadoopMapReduceHelloWorld在該場景下，可以使用MapReduce進行并行計算。思路分析（1）Map階段。在Map階段，需要將文本文件分割成4行，每個Map任務(wù)讀取其中1行，并將內(nèi)容拆分成單詞，然后統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的次數(shù)，具體步驟如下。MapReduce核心思想①對文本文件的每行進行拆分，得到單詞列表，具體如下。//第1行拆分結(jié)果HelloWorld//第2行拆分結(jié)果Hadoop//第3行拆分結(jié)果MapReduce//第4行拆分結(jié)果HelloWorldMapReduce核心思想②針對文本文件中每行的每個單詞，生成鍵值對。其中，鍵是單詞，值是該單詞出現(xiàn)的次數(shù)，具體如下。//第1行鍵值對Hello：1World：1//第2行鍵值對Hadoop：1//第3行鍵值對MapReduce：1//第4行鍵值對Hello：1World:1③將生成的鍵值對輸出到中間文件。MapReduce核心思想（2）Reduce階段。在Reduce階段，需要將Map階段輸出的鍵值對進行合并和排序，并統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的總次數(shù)，具體步驟如下。①從中間文件中讀取Map階段輸出的鍵值對。②將具有相同鍵的值進行合并，即對于每個單詞，將其出現(xiàn)的次數(shù)相加，得到該單詞出現(xiàn)的總次數(shù)，然后按照鍵的字典順序?qū)Y(jié)果進行排序，具體如下。Hadoop：1Hello：2MapReduce：1World：2③將匯總后的結(jié)果輸出到最終文件。拓展閱讀MapReduce的核心思想是“分而治之”，也就是將復(fù)雜的問題拆分成更易解決的多個小問題，然后逐個解決。分而治之是一種通用的問題解決方法。當(dāng)遇到問題時，如果自身能力小于問題難度，則可以使用“分而治之”的思想來解決。正如哲學(xué)家、物理學(xué)家笛卡爾所說：“將面臨的所有問題盡可能地細分，細至能用最佳的方式將其解決為止。”課堂檢測MapReduce核心思想是什么？MapReduce操作大規(guī)模數(shù)據(jù)需要經(jīng)歷哪兩個階段，分別做哪些處理？03MapReduce應(yīng)用場景MapReduce應(yīng)用場景MapReduce應(yīng)用場景日志處理和分析1互聯(lián)網(wǎng)公司使用MapReduce來處理和分析大量的服務(wù)器日志，以了解系統(tǒng)性能、用戶行為和安全事件。搜索引擎索引構(gòu)建2搜索引擎公司使用MapReduce處理爬蟲抓取的網(wǎng)頁內(nèi)容，并通過提取其中的關(guān)鍵詞和鏈接構(gòu)建索引。社交網(wǎng)絡(luò)分析3社交媒體和社交網(wǎng)絡(luò)公司使用MapReduce分析用戶之間的關(guān)系和社交圖譜，這有助于廣告定位和社交網(wǎng)絡(luò)研究。MapReduce應(yīng)用場景金融交易分析4金融公司使用MapReduce處理大量的交易數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以進行風(fēng)險評估、投資分析和欺詐檢測。個性化推薦5電子商務(wù)網(wǎng)站使用MapReduce處理大規(guī)模的用戶行為數(shù)據(jù)，如用戶的搜索記錄、瀏覽記錄和購買記錄等，以生成個性化推薦。課堂檢測典型的MapReduce應(yīng)用場景有哪些？04HBaseMapReduce相關(guān)類問題導(dǎo)入提問回顧上節(jié)課知識點：MapReduce應(yīng)用場景有哪些？請舉例說明。7.4.1TableMapper類TableMapper類是HBase提供的一個工具類，用于處理與HBase表相關(guān)的Map階段的MapReduce任務(wù)。TableMapper類繼承自Hadoop的Mapper類，用于將HBase表中的數(shù)據(jù)映射為鍵值對，以便于后續(xù)Reduce階段處理。TableMapper類的泛型參數(shù)有兩個，具體如下。（1）ImmutableBytesWritablekey。該參數(shù)是HBase表中的行鍵。（2）Resultvalue。該參數(shù)是與行鍵對應(yīng)的值。7.4.1TableMapper類什么是泛型參數(shù)？它的作用是什么？課堂討論7.4.1TableMapper類在TableMapper類中可以定義一個或多個map方法，其語法格式如下。map(ImmutableBytesWritablekey,Resultvalue,Contextcontext)key參數(shù)是HBase表中的行鍵，用于保存行鍵的信息；value參數(shù)是HBase表中的一行數(shù)據(jù)，包含了所有列族和列限定符的信息；context

參數(shù)是一個接口，提供了很多有用的方法，其中最常用的是

write

方法。write

方法用于將處理后的數(shù)據(jù)輸出到Reduce階段，其語法格式如下。key參數(shù)用于指定輸出數(shù)據(jù)的鍵；value參數(shù)用于指定輸出數(shù)據(jù)的值。write(KEYOUTkey,VALUEOUTvalue)7.4.2TableReducer類TableReducer類是HBase提供的一個工具類，用于處理與HBase表相關(guān)的Reduce階段的MapReduce任務(wù)。TableReducer類繼承自Hadoop的Reducer類，用于將Map階段產(chǎn)生的中間結(jié)果匯總成最終結(jié)果。TableReducer類的泛型參數(shù)有兩個，具體如下。（1）KEYINkey。該參數(shù)是輸入的行鍵。（2）Iterable<VALUEIN>values。該參數(shù)是輸入的值。7.4.2TableReducer類在TableReducer類中可以定義一個或多個reduce方法，其語法格式如下。reduce(KEYINkey,Iterable<VALUEIN>values,Contextcontext)key

參數(shù)是輸入的行鍵，即

Map

階段定義的輸出的行鍵；values

參數(shù)是輸入的值，即

Map

階段定義的輸出的值；context

參數(shù)是一個接口，提供了很多有用的方法，其中最常用的是write方法。write方法用于將匯總后的結(jié)果輸出到最終文件，其語法格式如下。key參數(shù)用于指定輸出數(shù)據(jù)的鍵；value參數(shù)用于指定輸出數(shù)據(jù)的值。write(KEYOUTkey,VALUEOUTvalue)7.4.3TableMapReduceUtil類TableMapReduceUtil類是HBase提供的一個工具類，用于簡化HBase與MapReduce之間的交互過程。TableMapReduceUtil類提供了許多靜態(tài)方法，可以幫助開發(fā)者更容易地使用HBase進行MapReduce任務(wù)。（1）initTableMapperJob

方法。該方法用于初始化

Map

任務(wù)，它接收多個參數(shù)，包括存儲數(shù)據(jù)的HBase表名、Scan對象、TableMapper類的class對象、輸入和輸出類型的class對象及job對象等。（2）initTableReduceJob

方法。該方法用于初始化

Reduce

任務(wù)，它接收多個參數(shù)，包括寫入數(shù)據(jù)的HBase表名、TableReducer類的class對象及job對象等。7.4.3TableMapReduceUtil類Job類有什么作用？課堂討論7.4.3TableMapReduceUtil類【實例7-2】將employee表中列族basic和salary的數(shù)據(jù)導(dǎo)入stuff表（假設(shè)已經(jīng)創(chuàng)建了與employee表結(jié)構(gòu)相同的stuff表）。要將employee表的數(shù)據(jù)導(dǎo)入stuff表，可以使用MapReduce實現(xiàn)。在Map階段，讀取employee表的每行數(shù)據(jù)，并篩選出列族名為basic和salary的數(shù)據(jù)，同時將這些數(shù)據(jù)添加到Put對象中，然后輸出行鍵和Put對象。在Reduce階段，接收來自多個Map的Put對象，并將這些Put對象寫入stuff表。思路分析【參考代碼】//定義ReadMapper類，該類繼承TableMapper類publicstaticclassReadMapperextendsTableMapper<Text,Put>{//定義Text類型的變量mapOutputkey用于存儲行鍵privateTextmapOutputkey=newText();

……詳見教材。課堂檢測什么是MapReduce？MapReduce和

HBase有什么關(guān)系？MapReduce的核心思想是什么？MapReduce的應(yīng)用場景有哪些？HBaseMap