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hbase连接java(转载)

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1、需要的jar包:

commons-codec-1.4.jar

commons-logging-1.0.4.jar

hadoop-0.20.2-core.jar

hbase-0.20.6.jar

log4j-1.2.15.jar

zookeeper-3.2.2.jar

 

2、已有表结构:

1、表名:scores

2、列族:

course:art

course:math

grade:

 

3、scan 'scores'的内容:

ROW                          COLUMN+CELL                                                                      
 Jerry                       column=course:art, timestamp=1301294630194, value=80                             
 Jerry                       column=course:math, timestamp=1301294630132, value=100                           
 Jerry                       column=grade:, timestamp=1301294630073, value=2                                  
 Jim                         column=course:art, timestamp=1301294630363, value=97                             
 Jim                         column=course:math, timestamp=1301294630305, value=100                           
 Jim                         column=grade:, timestamp=1301294630247, value=3                                  
 Tom                         column=course:art, timestamp=1301294630015, value=97                             
 Tom                         column=course:math, timestamp=1301294629987, value=87                            
 Tom                         column=grade:, timestamp=1301294629931, value=1

 

package org.myhbase;


import java.io.IOException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;

import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp;

import org.apache.hadoop.hbase.io.Cell;

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;


public class HBaseBasic03 {

private static HBaseConfiguration hbaseConfig=null;

static{

Configuration config=new Configuration();

config.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.10.149,192.168.10.44,192.168.10.49");

config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");

hbaseConfig=new HBaseConfiguration(config);

}

/**

* get方式,通过rowKey查询

* @param tablename

* @param rowKey

* @throws IOException

*/

public static void selectByRowKey(String tablename,String rowKey) throws IOException{

HTable table=new HTable(hbaseConfig,tablename);

Get g = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));

Result r=table.get(g);

for(KeyValue kv:r.raw()){

System.out.println("column: "+new String(kv.getColumn()));

System.out.println("value: "+new String(kv.getValue()));

}

}

/**

* get方式,通过rowKey、column查询

* @param tablename

* @param rowKey

* @param column

* @throws IOException

*/

public static void selectByRowKeyColumn(String tablename,String rowKey,String column) throws IOException{

HTable table=new HTable(hbaseConfig,tablename);

Get g = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));

g.addColumn(Bytes.toBytes(column));

Result r=table.get(g);

for(KeyValue kv:r.raw()){

System.out.println("column: "+new String(kv.getColumn()));

System.out.println("value: "+new String(kv.getValue()));

}

}

public static void selectByFilter(String tablename,List<String> arr) throws IOException{

HTable table=new HTable(hbaseConfig,tablename);

FilterList filterList = new FilterList();

Scan s1 = new Scan();

for(String v:arr){ // 各个条件之间是“与”的关系

String [] s=v.split(",");

filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(s[0]),

                                        Bytes.toBytes(s[1]),

                                        CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes(s[2])

                                        )

);

// 添加下面这一行后,则只返回指定的cell,同一行中的其他cell不返回

// s1.addColumn(Bytes.toBytes(s[0]), Bytes.toBytes(s[1]));

}

s1.setFilter(filterList);

ResultScanner ResultScannerFilterList = table.getScanner(s1);

for(Result rr=ResultScannerFilterList.next();rr!=null;rr=ResultScannerFilterList.next()){

for(KeyValue kv:rr.list()){

System.out.println("row : "+new String(kv.getRow()));

System.out.println("column : "+new String(kv.getColumn()));

System.out.println("value : "+new String(kv.getValue()));

}

}

}

public static void main(String [] args) throws IOException{

// 按rowkey查询,查询Tom行的所有cell

HBaseBasic03.selectByRowKey("scores","Tom");

// 按rokey 和 column 来查询,查询Tom行course列族的所有列值

HBaseBasic03.selectByRowKeyColumn("scores","Tom","course");

// Filter多条件查询,条件:查询 course列族中art列值为97 ,且 course列族中math列值为100的行

List<String> arr=new ArrayList<String>();

arr.add("course,art,97");

arr.add("course,math,100");

HBaseBasic03.selectByFilter("scores",arr);

}

}



1.连接HBase中的表testtable,用户名:root,密码:root

public void ConnectHBaseTable()
 {
  Configuration conf = new Configuration();       
        conf.set("hadoop.job.ugi", "root,root");      
  HBaseConfiguration config = new HBaseConfiguration();
  try
  {
   table = new HTable(config, "testtable");
  }catch(Exception e){e.printStackTrace();}
 }

2.根据行名name获得一行数据,存入Result.注意HBase中的表数据是字节存储的。

   下面的例子表示获得行名为name的行的famA列族col1列的数据。

      String rowId = "name";
      Get get = new Get(rowId);
      Result result = hTable.get(get);
      byte[] value = result.getValue(famA, col1);
      System.out.println(Bytes.toString(value));

3.向表中存数据

      下面的例子表示写入一行。行名为abcd,famA列族col1列的数据为"hello world!"。

      byte[] rowId = Bytes.toBytes("abcd");
      byte[] famA = Bytes.toBytes("famA");
      byte[] col1 = Bytes.toBytes("col1");
      Put put = new Put(rowId).
         add(famA, col1, Bytes.toBytes("hello world!"));
      hTable.put(put);

4.扫描的用法(scan):便于获得自己需要的数据,相当于SQL查询。

      byte[] famA = Bytes.toBytes("famA");
      byte[] col1 = Bytes.toBytes("col1");  

      HTable hTable = new HTable("test");

      //表示要查询的行名是从a开始,到z结束。
      Scan scan = new Scan(Bytes.toBytes("a"), Bytes.toBytes("z"));

      //用scan.setStartRow(Bytes.toBytes(""));设置起始行

      //用scan.setStopRow(Bytes.toBytes(""));设置终止行

 

      //表示查询famA族col1列

      scan.addColumn(famA, col1);

      //注意,下面是filter的写法。相当于SQL的where子句

      //表示famA族col1列的数据等于"hello world!"
      SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilterA = new SingleColumnValueFilter(
           famA, col1, CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("hello world!"));
      singleColumnValueFilterA.setFilterIfMissing(true);

      //表示famA族col1列的数据等于"hello hbase!"
      SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilterB = new SingleColumnValueFilter(
           famA, col1, CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("hello hbase!"));
      singleColumnValueFilterB.setFilterIfMissing(true);

      //表示famA族col1列的数据是两者中的一个
      FilterList filter = new FilterList(Operator.MUST_PASS_ONE, Arrays
           .asList((Filter) singleColumnValueFilterA,
                singleColumnValueFilterB));  

      scan.setFilter(filter);  

      ResultScanner scanner = hTable.getScanner(scan);  
      //遍历每个数据
      for (Result result : scanner) {
         System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(famA, col1)));
      }

5.上面的代码容易出错的地方在于,需要导入HBase的类所在的包。导入时需要选择包,由于类可能出现在HBase的各个子包中,所以要选择好,下面列出常用的包。尽量用HBase的包

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList.Operator;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

 

6.下面列出HBase常用的操作

(1)时间戳到时间的转换.单一的时间戳无法给出直观的解释。

public String GetTimeByStamp(String timestamp)
 {

  long datatime= Long.parseLong(timestamp); 
     Date date=new Date(datatime);   
     SimpleDateFormat   format=new   SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:MM:ss");   
     String timeresult=format.format(date);
     System.out.println("Time : "+timeresult);
     return timeresult;
 }

(2)时间到时间戳的转换。注意时间是字符串格式。字符串与时间的相互转换,此不赘述。

public String GetStampByTime(String time)
 {
  String Stamp="";
  SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
  Date date;
  try
  {
   date=sdf.parse(time);
   Stamp=date.getTime()+"000";
   System.out.println(Stamp);
  }catch(Exception e){e.printStackTrace();}
  return Stamp;

 } 

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    UDQsinepwm_1p_UPFC

    spring-ai-zhipuai-1.0.0-M6.jar中文文档.zip

    # 压缩文件中包含: 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字: jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压最外层zip,再解压其中的zip包,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件;

    3dmax插件LMExporter.ms

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    基于MATLAB的多目标遗传算法在分布式电源选址定容中的应用与优化

    内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB实现多目标遗传算法(MOGA)解决分布式电源选址定容问题的方法。首先,通过建立33节点配电网模型,采用稀疏矩阵表示线路连接关系,简化了存储结构。接着定义了三个主要目标函数:降低网损、减少总容量成本以及提高电压稳定性。为了加快算法收敛速度,在种群初始化时引入了定向变异策略,并在交叉变异过程中加入局部搜索。此外,针对不同场景采用了前推回代法和牛顿拉夫逊法相结合的潮流计算方法,确保计算精度的同时提高了效率。最后,通过Pareto前沿曲线展示了多种可行解之间的权衡关系,帮助决策者根据实际情况做出最佳选择。 适用人群:从事电力系统规划、分布式能源管理和智能电网研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要综合考虑电网损耗、投资成本和电压稳定性的分布式电源选址定容项目。旨在寻找最优的电源安装位置及其容量配置方案,从而提升整个配电系统的性能。 其他说明:文中提到的技术细节如稀疏矩阵的应用、混合潮流计算方法等对于提高算法效率至关重要;而Pareto前沿曲线则有助于直观地理解和比较不同的设计方案。

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