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HBase Scan Filter 自定义 Comparator 比较器

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    最近项目需求需要完善Sqoop的更多功能点,其中一项是将Hbase的数据导出到hdfs或hive,重点是Hbase出来的数据需要支持条件过滤。类似于Sql中的什么 > ,< ,=,主要是针对数字类型的数据过滤 等。

    研究了关于Hbase的过滤只能通过Filter来进行,其中符合我们条件的Filter有一个:

     SingleColumnValueFilter

    这个Filter支持根据字段值进行过滤。

    但是Filter 的 Comparator 没有一个支持数字类型比较器,BinaryComparator,BitComparator这些比较器没法实现我们的需求,使用他们过滤出来的数据不准确。于是目前想到的有两种方案

    1.Scan出数据以后自己通过条件过滤每一行数据满不满足条件。(不雅观)

     2.自定义满足条件的Comparator 。

 

     最终选择自定义Comparator这种方案。

 

     在网上搜索了一下,并且看了HBase现有的Comparator的源码,自定义Comparator需要做以下这些事:

     

 1.定义protobuf文件

        protobuf文件定义可以参考hbase源码的hbase-protocol模块下面的protobuf文件夹下面的Comparator.proto文件。我是直接拷贝过来然后修改修改。

至于为什么需要定义proto文件,是因为hbase所有的rpc数据交互都是通过protobuf来完成的。

下面是我定义的proto文件:

 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------      

// This file contains protocol buffers that are used for filters

 

option java_package = "com.star.hbase.defined.comparator";

option java_outer_classname = "ComparatorProtos";

option java_generic_services = true;

option java_generate_equals_and_hash = true;

option optimize_for = SPEED;

 

// This file contains protocol buffers that are used for comparators (e.g. in filters)

message NumberComparator{

required bytes value = 1;    

required string fieldType = 2;

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

通过以下命令生产java类:前提是protoc.exe必须在当前目录

protoc --java_out=D:\proto NumberComparator.proto

 

具体protobuf的用法及其他我就不说了,网上搜一下即可。

我定义了一个NumberComparator的vo类,它下面有两个字段 ,第一个是需要进行过滤的值,第二个是需要将hbase的指定列转成对应的类型进行比较 ,比如 int double等 只支持数字类型。

 

//          

 

2.创建比较器java类并且该类继承ByteArrayComparable

 

具体代码如下:

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

package com.star.hbase.defined.comparator;

 

import com.google.protobuf.ByteString;

import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;

import org.apache.hadoop.hbase.exceptions.DeserializationException;

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

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

 

/**

 * Created with Intellij IDEA

 * User: star

 * Date: 2015-02-09

 * Time: 17:10

 * function:

 * To change this template use File | Settings | File Templates.

 */

public class NumberComparator extends ByteArrayComparable {

    private String fieldType;  

    private byte [] data;

 

    /**

     * Constructor

     * @param value value

     */

    public NumberComparator(byte[] value,String fieldType) {

        super(value);

        this.fieldType = fieldType;

        this.data = value;

    }

 

    @Override  //重写该方法

    public byte[] toByteArray() {

        ComparatorProtos.NumberComparator.Builder builder =

                ComparatorProtos.NumberComparator.newBuilder();

 

        builder.setValue(ByteString.copyFrom(this.data));

        builder.setFieldType(this.fieldType);

        return builder.build().toByteArray();

    }

    

   //定义该方法,用于对象反序列化操作

    public static NumberComparator parseFrom(final byte [] bytes) throws DeserializationException {

        ComparatorProtos.NumberComparator proto = null;

        try {

            proto = ComparatorProtos.NumberComparator.parseFrom(bytes);

        } catch (InvalidProtocolBufferException e) {

            throw new DeserializationException(e);

        }

        return new NumberComparator(proto.getValue().toByteArray(),proto.getFieldType());

    }

 

    @Override     //重写比较方法 里面就可以按照自己的意愿来实现自己的比较器

    public int compareTo(byte[] bytes, int offset, int length) {

        if(fieldType.equalsIgnoreCase("int") || fieldType.equalsIgnoreCase("integer")) {

            Integer paramValue = byteConvertObj(Integer.class,data);

            Integer currentValue = byteConvertObj(Integer.class,Bytes.copy(bytes, offset, length));

            return  paramValue.compareTo(currentValue);

        }else if(fieldType.equalsIgnoreCase("long") || fieldType.equalsIgnoreCase("bigint")){

            Long paramsValue =  byteConvertObj(Long.class,data);

            Long currentValue =  byteConvertObj(Long.class,Bytes.copy(bytes, offset, length));

            return paramsValue.compareTo(currentValue);

        }else if(fieldType.equalsIgnoreCase("float")){

            Float paramsValue =  byteConvertObj(Float.class,data);

            Float currentValue =  byteConvertObj(Float.class,Bytes.copy(bytes, offset, length));

            return paramsValue.compareTo(currentValue);

        }else if(fieldType.equalsIgnoreCase("double")){

            Double paramsValue =  byteConvertObj(Double.class,data);

            Double currentValue =  byteConvertObj(Double.class,Bytes.copy(bytes, offset, length));

            return paramsValue.compareTo(currentValue);

        }else if(fieldType.equalsIgnoreCase("short") || fieldType.equalsIgnoreCase("SMALLINT")){

            Short paramsValue =  byteConvertObj(Short.class,data);

            Short currentValue =  byteConvertObj(Short.class,Bytes.copy(bytes, offset, length));

            return paramsValue.compareTo(currentValue);

        }

        return 1;

    }

 

    private <T> T  byteConvertObj(Class<T> clazz,byte [] data){

        String clazzName  = clazz.getSimpleName();

        if(clazzName.equalsIgnoreCase("Integer")){

            Integer paramValue ;

            try {

                paramValue = Bytes.toInt(data);

            } catch (IllegalArgumentException  e) {

                paramValue = Integer.valueOf(Bytes.toString(data));

            }

            return (T)paramValue;

        }else if(clazzName.equalsIgnoreCase("Long")){

            Long paramValue ;

            try {

                paramValue = Bytes.toLong(data);

            } catch (IllegalArgumentException  e) {

                paramValue = Long.valueOf(Bytes.toString(data));

            }

            return (T)paramValue;

        }else if(clazzName.equalsIgnoreCase("Float")){

            Float paramValue ;

            try {

                paramValue = Bytes.toFloat(data);

            } catch (IllegalArgumentException  e) {

                paramValue = Float.valueOf(Bytes.toString(data));

            }

            return (T)paramValue;

        }else if(clazzName.equalsIgnoreCase("Double")){

            Double paramValue;

            try {

                paramValue = Bytes.toDouble(data);

            } catch (IllegalArgumentException  e) {

                paramValue = Double.valueOf(Bytes.toString(data));

            }

            return (T)paramValue;

        }else if(clazzName.equalsIgnoreCase("Short")){

            Short paramValue;

            try {

                paramValue = Bytes.toShort(data);

            } catch (IllegalArgumentException  e) {

                paramValue = Short.valueOf(Bytes.toString(data));

            }

            return (T)paramValue;

        }

        return null;

    }

}

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

  至此 比较器定义完成,接着需要将该protobuf生产的java类和我们定义的Comparator类打成jar包,然后放到Hbase目录下面的lib目录里面,这样才真正执行的时候才能找到该类。放进去后需要重启以下hbase集群。

 

最后我们写一个测试来看下我们的自定义比较器是否生效:局部代码:

 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------       

        Scan scan = new Scan();

        scan.addFamily(Bytes.toBytes("info"));

        FilterList filterList = new FilterList();

        NumberComparator comparator = new NumberComparator(Bytes.toBytes(1500),"int"); //自定义的比较器传入我们自己定义的两个参数

        SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("id"),

                CompareFilter.CompareOp.GREATER,comparator);

        filterList.addFilter(filter);

        scan.setFilter(filterList);

 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------  

最后成功实现该功能。

 

实现期间遇到的一个异常我在这里列出来 尤为深刻:

这个异常时因为自定义的Comparator里面出现了异常,然后数据传输遇到问题,数据一直传输不过去出现的问题。可能解释的不是特别好,希望大家可以完善,毕竟自身的对hbase还不是特别熟悉。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Failed after retry of OutOfOrderScannerNextException: was there a rpc timeout?

at org.apache.hadoop.hbase.client.AbstractClientScanner$1.hasNext(AbstractClientScanner.java:94)

at org.springframework.data.hadoop.hbase.RowMapperResultsExtractor.extractData(RowMapperResultsExtractor.java:46)

at org.springframework.data.hadoop.hbase.RowMapperResultsExtractor.extractData(RowMapperResultsExtractor.java:30)

at org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate$1.doInTable(HbaseTemplate.java:131)

at org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate.execute(HbaseTemplate.java:58)

at org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate.find(HbaseTemplate.java:126)

at org.springframework.data.hadoop.hbase.HbaseTemplate.find(HbaseTemplate.java:155)

at com.csx.hbase.HBaseServiceImpl.scan(HBaseServiceImpl.java:116)

at com.csx.hbase.TestHbaseServiceImpl.test(TestHbaseServiceImpl.java:24)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)

at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

at org.junit.runners.model.FrameworkMethod$1.runReflectiveCall(FrameworkMethod.java:47)

at org.junit.internal.runners.model.ReflectiveCallable.run(ReflectiveCallable.java:12)

at org.junit.runners.model.FrameworkMethod.invokeExplosively(FrameworkMethod.java:44)

at org.junit.internal.runners.statements.InvokeMethod.evaluate(InvokeMethod.java:17)

at org.springframework.test.context.junit4.statements.RunBeforeTestMethodCallbacks.evaluate(RunBeforeTestMethodCallbacks.java:74)

at org.springframework.test.context.junit4.statements.RunAfterTestMethodCallbacks.evaluate(RunAfterTestMethodCallbacks.java:82)

at org.springframework.test.context.junit4.statements.SpringRepeat.evaluate(SpringRepeat.java:72)

at org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner.runChild(SpringJUnit4ClassRunner.java:240)

at org.junit.runners.BlockJUnit4ClassRunner.runChild(BlockJUnit4ClassRunner.java:50)

at org.junit.runners.ParentRunner$3.run(ParentRunner.java:238)

at org.junit.runners.ParentRunner$1.schedule(ParentRunner.java:63)

at org.junit.runners.ParentRunner.runChildren(ParentRunner.java:236)

at org.junit.runners.ParentRunner.access$000(ParentRunner.java:53)

at org.junit.runners.ParentRunner$2.evaluate(ParentRunner.java:229)

at org.springframework.test.context.junit4.statements.RunBeforeTestClassCallbacks.evaluate(RunBeforeTestClassCallbacks.java:61)

at org.springframework.test.context.junit4.statements.RunAfterTestClassCallbacks.evaluate(RunAfterTestClassCallbacks.java:70)

at org.junit.runners.ParentRunner.run(ParentRunner.java:309)

at org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner.run(SpringJUnit4ClassRunner.java:180)

at org.junit.runner.JUnitCore.run(JUnitCore.java:160)

at com.intellij.junit4.JUnit4IdeaTestRunner.startRunnerWithArgs(JUnit4IdeaTestRunner.java:74)

at com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.prepareStreamsAndStart(JUnitStarter.java:211)

at com.intellij.rt.execution.junit.JUnitStarter.main(JUnitStarter.java:67)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)

at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)

at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(AppMain.java:134)

Caused by: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Failed after retry of OutOfOrderScannerNextException: was there a rpc timeout?

at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.next(ClientScanner.java:402)

at org.apache.hadoop.hbase.client.AbstractClientScanner$1.hasNext(AbstractClientScanner.java:91)

... 39 more

Caused by: org.apache.hadoop.hbase.exceptions.OutOfOrderScannerNextException: org.apache.hadoop.hbase.exceptions.OutOfOrderScannerNextException: Expected nextCallSeq: 1 But the nextCallSeq got from client: 0; request=scanner_id: 14 number_of_rows: 100 close_scanner: false next_call_seq: 0

at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.scan(HRegionServer.java:3098)

at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.ClientProtos$ClientService$2.callBlockingMethod(ClientProtos.java:29497)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:2012)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:98)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcScheduler.consumerLoop(SimpleRpcScheduler.java:168)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcScheduler.access$000(SimpleRpcScheduler.java:39)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcScheduler$1.run(SimpleRpcScheduler.java:111)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

 

at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)

at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)

at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)

at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:525)

at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.instantiateException(RemoteException.java:106)

at org.apache.hadoop.ipc.RemoteException.unwrapRemoteException(RemoteException.java:95)

at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.ProtobufUtil.getRemoteException(ProtobufUtil.java:285)

at org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallable.call(ScannerCallable.java:204)

at org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallable.call(ScannerCallable.java:59)

at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithRetries(RpcRetryingCaller.java:114)

at org.apache.hadoop.hbase.client.RpcRetryingCaller.callWithRetries(RpcRetryingCaller.java:90)

at org.apache.hadoop.hbase.client.ClientScanner.next(ClientScanner.java:354)

... 40 more

Caused by: org.apache.hadoop.hbase.ipc.RemoteWithExtrasException(org.apache.hadoop.hbase.exceptions.OutOfOrderScannerNextException): org.apache.hadoop.hbase.exceptions.OutOfOrderScannerNextException: Expected nextCallSeq: 1 But the nextCallSeq got from client: 0; request=scanner_id: 14 number_of_rows: 100 close_scanner: false next_call_seq: 0

at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegionServer.scan(HRegionServer.java:3098)

at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.ClientProtos$ClientService$2.callBlockingMethod(ClientProtos.java:29497)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:2012)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:98)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcScheduler.consumerLoop(SimpleRpcScheduler.java:168)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcScheduler.access$000(SimpleRpcScheduler.java:39)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.SimpleRpcScheduler$1.run(SimpleRpcScheduler.java:111)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

 

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcClient.call(RpcClient.java:1453)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcClient.callBlockingMethod(RpcClient.java:1657)

at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcClient$BlockingRpcChannelImplementation.callBlockingMethod(RpcClient.java:1715)

at org.apache.hadoop.hbase.protobuf.generated.ClientProtos$ClientService$BlockingStub.scan(ClientProtos.java:29900)

at org.apache.hadoop.hbase.client.ScannerCallable.call(ScannerCallable.java:174)

... 44 more

 

 

 

 

   

 

 

 

        

 

 

 

 

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    内容概要:本文详细介绍了无传感器永磁同步电机(PMSM)控制技术,特别是针对低速和中高速的不同控制策略。低速阶段采用I/F控制,通过固定电流幅值和斜坡加速的方式启动电机,确保平稳启动。中高速阶段则引入滑模观测器进行反电动势估算,从而精确控制电机转速。文中还讨论了两者之间的平滑切换逻辑,强调了参数选择和调试技巧的重要性。此外,提供了具体的伪代码示例,帮助读者更好地理解和实现这一控制方案。 适合人群:从事电机控制系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要降低成本并提高可靠性的应用场景,如家用电器、工业自动化设备等。主要目标是掌握无传感器PMSM控制的基本原理及其优化方法。 其他说明:文中提到的实际案例和测试数据有助于加深理解,同时提醒开发者注意硬件参数准确性以及调试过程中可能出现的问题。

    智能家居与物联网培训材料.ppt

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    Matlab实现车辆路径规划:基于TSP、CVRP、CDVRP、VRPTW的四大算法解析及应用

    内容概要:本文详细介绍了使用Matlab解决车辆路径规划问题的四种经典算法:TSP(旅行商问题)、CVRP(带容量约束的车辆路径问题)、CDVRP(带容量和距离双重约束的车辆路径问题)和VRPTW(带时间窗约束的车辆路径问题)。针对每个问题,文中提供了具体的算法实现思路和关键代码片段,如遗传算法用于TSP的基础求解,贪心算法和遗传算法结合用于CVRP的路径分割,以及带有惩罚函数的时间窗约束处理方法。此外,还讨论了性能优化技巧,如矩阵运算替代循环、锦标赛选择、2-opt局部优化等。 适合人群:具有一定编程基础,尤其是对物流调度、路径规划感兴趣的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于物流配送系统的路径优化,旨在提高配送效率,降低成本。具体应用场景包括但不限于外卖配送、快递运输等。目标是帮助读者掌握如何利用Matlab实现高效的路径规划算法,解决实际业务中的复杂约束条件。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码实现,还分享了许多实践经验,如参数设置、数据预处理、异常检测等。建议读者在实践中不断尝试不同的算法组合和优化策略,以应对更加复杂的实际问题。

    软考网络工程师2010-2014真题及答案

    软考网络工程师2010-2014真题及答案完整版 全国计算机软考 适合软考中级人群

    基于单片机的酒驾检测设计(51+1602+PCF8591+LED+BZ+KEY3)#0055

    包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、论文材料、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片; 2、采用1602液晶显示:测量酒精值、酒驾阈值、醉驾阈值; 3、采用PCF8591进行AD模数转换; 4、LED指示:正常绿灯、酒驾黄灯、醉驾红灯; 5、可通过按键修改酒驾醉驾阈值;

    基于MATLAB的拉格朗日函数与SQP二次规划方法实现约束最优化求解

    内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB实现约束最优化求解的方法,主要分为两大部分:无约束优化和带约束优化。对于无约束优化,作者首先讲解了梯度下降法的基本原理和实现技巧,如步长搜索和Armijo条件的应用。接着深入探讨了带约束优化问题,特别是序列二次规划(SQP)方法的具体实现,包括拉格朗日函数的Hesse矩阵计算、QP子问题的构建以及拉格朗日乘子的更新策略。文中不仅提供了详细的MATLAB代码示例,还分享了许多调参经验和常见错误的解决办法。 适合人群:具备一定数学基础和编程经验的研究人员、工程师或学生,尤其是对最优化理论和应用感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要解决各类优化问题的实际工程项目,如机械臂能耗最小化、化工过程优化等。通过学习本文,读者能够掌握如何将复杂的约束优化问题分解为更易处理的二次规划子问题,从而提高求解效率和准确性。 其他说明:文章强调了优化算法选择的重要性,指出不同的问题结构决定了最适合的算法。此外,作者还分享了一些实用的经验教训,如Hesse矩阵的正定性处理和惩罚因子的动态调整,帮助读者少走弯路。

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