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zhangxiong0301
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HBASE COPROCESSOR EndPoint实例

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问题导读:
1、统计总行数,理想的方式应该是怎样?
2、什么是Endpoint,怎样去实现它 ?
3、有哪几种方式去部署 ?




前言:
如果要统对hbase中的数据,进行某种统计,比如统计某个字段最大值,统计满足某种条件的记录数,统计各种记录特点,并按照记录特点分类(类似于sql的group by)~

常规的做法就是把hbase中整个表的数据scan出来,或者稍微环保一点,加一个filter,进行一些初步的过滤(对于rowcounter来说,就加了FirstKeyOnlyFilter),但是这么做来说还是会有很大的副作用,比如占用大量的网络带宽(当标级别到达千万级别,亿级别之后)尤为明显,RPC的量也是不容小觑的。

理想的方式应该是怎样?
拿row counter这个简单例子来说,我要统计总行数,如果每个region 告诉我他又多少行,然后把结果告诉我,我再将他们的结果汇总一下,不就行了么?
现在的问题是hbase没有提供这种接口,来统计每个region的行数,那是否我们可以自己来实现一个呢?
没错,正如本文标题所说,我们可以自己来实现一个Endpoint,然后让hbase加载起来,然后我们远程调用即可。

什么是Endpoint?
先弄清楚什么是hbase coprocessor

hbase有两种coprocessor,一种是Observer(观察者),类似于关系数据库的trigger(触发器),另外一种就是EndPoint,类似于关系数据库的存储过程。

观察者这里就多做介绍了,这里介绍Endpoint。

EndPoint是动态RPC插件的接口,它的实现代码被部署在服务器端(regionServer),从而能够通过HBase RPC调用。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EndPoint,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。

怎么实现一个EndPoint
1. 定义一个新的protocol接口,必须继承CoprocessorProtocol.
2. 实现终端接口,继承抽象类BaseEndpointCoprocessor,改实现代码需要部署到
3. 在客户端,终端可以被两个新的HBase Client API调用 。单个region:HTableInterface.coprocessorProxy(Class<T> protocol, byte[] row) 。rigons区域:HTableInterface.coprocessorExec(Class<T> protocol, byte[] startKey, byte[] endKey, Batch.Call<T,R> callable),这里的region是通过一个row来标示的,就是说,改row落到那个region,RPC就发给哪个region,对于start-end的,[start,end)范围内的region都会受到RPC调用。


如下图所示:
<ignore_js_op style="word-wrap: break-word; color: rgb(68, 68, 68); font-family: Tahoma, 'Microsoft Yahei', Simsun; font-size: 14.3999996185303px; line-height: 16.7999992370605px;"> 


  1. public interface CounterProtocol extends CoprocessorProtocol {
  2.         public long count(byte[] start, byte[] end) throws IOException;
  3. }
复制代码
  1. public class CounterEndPoint extends BaseEndpointCoprocessor implements CounterProtocol {
  2.         @Override
  3.         public long count(byte[] start, byte []end) throws IOException {
  4.                 // aggregate at each region
  5.                 Scan scan = new Scan();
  6.                 long numRow = 0;
  7.                 InternalScanner scanner = ((RegionCoprocessorEnvironment) getEnvironment()).getRegion()
  8.                                 .getScanner(scan);
  9.                 try {
  10.                         List<KeyValue> curVals = new ArrayList<KeyValue>();
  11.                         boolean hasMore = false;
  12.                         do {
  13.                                 curVals.clear();
  14.                                 hasMore = scanner.next(curVals);
  15.                                 if (Bytes.compareTo(curVals.get(0).getRow(), start)<0) {
  16.                                         continue;
  17.                                 }
  18.                                 if (Bytes.compareTo(curVals.get(0).getRow(), end)>= 0) {
  19.                                         break;
  20.                                 }
  21.                                 numRow++;
  22.                         } while (hasMore);
  23.                 } finally {
  24.                         scanner.close();
  25.                 }
  26.                 return numRow;
  27.         }
  28. }
复制代码
  1. public class CounterEndPointDemo {
  2.         public static void main(String[] args) throws IOException, Throwable {
  3.                 final String startRow = args[0];
  4.                 final String endRow = args[1];
  5.                 @SuppressWarnings("resource")
  6.                 HTableInterface table = new HTable(HBaseConfiguration.create(), "tc");
  7.                 Map<byte[], Long> results;
  8.                 // scan: for all regions
  9.                 results = table.coprocessorExec(CounterProtocol.class, startRow.getBytes(),
  10.                                 endRow.getBytes(), new Batch.Call<CounterProtocol, Long>() {
  11.                                         public Long call(CounterProtocol instance) throws IOException {
  12.                                                 return instance.count(startRow.getBytes(), endRow.getBytes());
  13.                                         }
  14.                                 });
  15.                 long total = 0;
  16.                 for (Map.Entry<byte[], Long> e : results.entrySet()) {
  17.                         System.out.println(e.getValue());
  18.                         total += e.getValue();
  19.                 }
  20.                 System.out.println("total:" + total);
  21.         }
  22. }
复制代码

整个程序的框架其实又是另外一个mapreduce,只是运行在region server上面,reduce运行在客户端,其中map计算量较大,reduce计算量很小!

另外需要提醒的是:
protocol的返回类型,可以是基本类型。
如果是一个自定义的类型需要实现org.apache.hadoop.io.Writable接口。
关于详细的支持类型,请参考代码hbase源码:org.apache.hadoop.hbase.io.HbaseObjectWritable

怎么部署?
1. 通过hbase-site.xml增加

  1. <property>
  2.   <name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
  3.   <value>xxxx.CounterEndPoint </value>
  4. </property>
复制代码

1、如果要配置多个,就用逗号(,)分割。
2、包含此类的jar必须位于hbase的classpath
3、这种coprocessor是作用于所有的表,如果你只想作用于部分表,请使用下面一种方式。

2、 通过shell方式
增加:

  1. hbase(main):005:0> alter 't1', METHOD => 'table_att',
  2. 'coprocessor'=>'hdfs:///foo.jar|com.foo.FooRegionObserver|1001|arg1=1,arg2=2'
  3. Updating all regions with the new schema...
  4. 1/1 regions updated.
  5. Done.
  6. 0 row(s) in 1.0730 seconds
复制代码


coprocessor格式为:
[FilePath]|ClassName|Priority|arguments
arguments: k=v[,k=v]+

其中FilePath是hdfs路径,例如/tmp/zhenhe/cp/zhenhe-1.0.jar
ClassNameEndPoint实现类的全名
Priority为,整数,框架会根据这个数据决定多个cp的执行顺序
Arguments,传给cp的参数
如果hbase的classpath包含改类,FilePath可以留空


卸载:
先describe “tableName‘,查看你要卸载的cp的编号
然后alter 't1', METHOD => 'table_att_unset', NAME=> 'coprocessor$3',coprocessor$3可变。
应用场景
这是一个最简单的例子,另外还有很多统计场景,可以用在这种方式实现,有如下好处:


节省网络带宽
减少RPC调用(scan的调用随着CacheSzie的变小而线性增加),减轻hbase压力
可以提高统计效率,那我之前写过的一个groupby类型的例子来说,大约可以提高50%以上的统计速度。
其他应用场景?

一个保存着用户信息的表,可以统计每个用户信息(counter job)
统计最大值,最小值,平均值,参考:官网
批量删除记录,批量删除某个时间戳的记录

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