hbase shell命令扩展（转自http://www.netfoucs.com/cuirong1986/article/details/7986900）
也许你还不清楚我在说什么，看一下下面的截图你就明白了：
好吧，如果您感兴趣，可以继续看下去了。
hbase是以字节数组的形式存储数据的，当你直接用API或通过hbase 自带的shell端去查询数据时，实际显示的是二进制数据的byteString的形式，就像这样：\xE5\x94\xAE\xE5\x90\x8E，当然，这肯定不是你想看到的结果。不过没办法，因为rowkey和value是用户自己定义的，包括类型，长度等，又因为存的是二进制数据，所以hbase自身api不可能解析出真实的数据，因为它不知道存取的规则。
我们要做的，就是要制定这种数据存储的规则，比如：rowkey由几个字段构成，每一个的类型，value的类型。值得一提的是几种数值型一旦类型一定，长度就定了，但string类型比较特殊，长度不是固定的。这里先使用一个字节存储长度，再紧跟着具体string串，当然这只是一种方式。value使用一个columfamily，因为官方也不建议使用太多。
以上的规则作为元数据放在xml配置文件里再好不过了，以后增加了hbase表，只需修改配置文件。
根据上面的规则写几个包含处理逻辑的类是必须的，包括读元数据，类型之间的转换方法等等。有了这些方法，就能在任何地方输出想要的数据，比如web前端。下面是以scan为例的hbase shell客户端具体实现思路：
1. 首先要在ruby/shell/commands下增加一个命令，姑且叫做superscan吧，直接对应一个JRuby脚本，定义一个Superscan类继承自Command，接收结果集并格式化输出。
内容如下：
module Shell module Commands class Superscan < Command def help return <<-EOF此处省略若干打印的帮助信息
EOF end def command(table, args = {}) now = Time.now formatter.header(["READABLE_ROW", "READABLE(COLUMN+CELL)"]) count = table(table).superscan(args) do |row, cells| formatter.row([ row, cells ]) end formatter.footer(now, count) end end endend
2.shell.rb脚本中的dml命令组里要添加上面定义的命令。
3.下面主要是对ruby/hbase/table.rb脚本的修改，添加相应的方法：
因为我的api里用到了表的名字，所以要在初始化方法里加个tablename变量：
def initialize(configuration, table_name, formatter) @table = org.apache.hadoop.hbase.client.HTable.new(configuration, table_name) @tableName = table_name end
superscan方法：
#---------------------------------------------------------------------------------------------- # superScans whole table or a range of keys and returns rows matching specific criterias def superscan(args = {}) unless args.kind_of?(Hash) raise ArgumentError, "Arguments should be a hash. Failed to parse #{args.inspect}, #{args.class}" end limit = args.delete("LIMIT") || -1 maxlength = args.delete("MAXLENGTH") || -1 if args.any? filter = args["FILTER"] startrow = args["STARTROW"] || '' stoprow = args["STOPROW"] timestamp = args["TIMESTAMP"] columns = args["COLUMNS"] || args["COLUMN"] || get_all_columns cache = args["CACHE_BLOCKS"] || true versions = args["VERSIONS"] || 1 timerange = args[TIMERANGE] # Normalize column names columns = [columns] if columns.class == String unless columns.kind_of?(Array) raise ArgumentError.new("COLUMNS must be specified as a String or an Array") end scan = if stoprow org.apache.hadoop.hbase.client.Scan.new(startrow.to_java_bytes, stoprow.to_java_bytes) else org.apache.hadoop.hbase.client.Scan.new(startrow.to_java_bytes) end columns.each do |c| family, qualifier = parse_column_name(c.to_s) if qualifier scan.addColumn(family, qualifier) else scan.addFamily(family) end end unless filter.class == String scan.setFilter(filter) else scan.setFilter(org.apache.hadoop.hbase.filter.ParseFilter.new.parseFilterString(filter)) end scan.setTimeStamp(timestamp) if timestamp scan.setCacheBlocks(cache) scan.setMaxVersions(versions) if versions > 1 scan.setTimeRange(timerange[0], timerange[1]) if timerange else scan = org.apache.hadoop.hbase.client.Scan.new end # Start the scanner scanner = @table.getScanner(scan) count = 0 res = {} iter = scanner.iterator # Iterate results while iter.hasNext if limit > 0 && count >= limit break end row = iter.next key = org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes::toStringBinary(row.getRow) #\00\x01这种形式 byteKey = row.getRow #add rowType = com.cuirong.bi.data.hbase.reader.MetaConfig::getRowKeyType(@tableName) stringKey = com.cuirong.bi.data.hbase.inf.CommonUtil::bytes2String(byteKey,rowType) #endadd row.list.each do |kv| family = String.from_java_bytes(kv.getFamily) #字节数组转string qualifier = org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes::toStringBinary(kv.getQualifier) column = "#{family}:#{qualifier}" cell = to_strings(column, kv, byteKey, maxlength) if block_given? yield(stringKey, "column=#{column}, #{cell}") else res[stringKey] ||= {} res[stringKey][column] = cell end end # One more row processed count += 1 end return ((block_given?) ? count : res) end
上面的方法用到了to_strings方法：
# Make a String of the passed kv # Intercept cells whose format we know such as the info:regioninfo in .META. def to_strings(column, kv, byteKey, maxlength = -1) if is_meta_table? if column == 'info:regioninfo' or column == 'info:splitA' or column == 'info:splitB' hri = org.apache.hadoop.hbase.util.Writables.getHRegionInfoOrNull(kv.getValue) return "timestamp=%d, value=%s" % [kv.getTimestamp, hri.toString] end if column == 'info:serverstartcode' if kv.getValue.length > 0 str_val = org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes.toLong(kv.getValue) else str_val = org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes.toStringBinary(kv.getValue) end return "timestamp=%d, value=%s" % [kv.getTimestamp, str_val] end end #add reader = com.cuirong.bi.data.hbase.reader.HBaseReader.new(@tableName) row = reader.getRow(byteKey) #endadd #val = "timestamp=#{kv.getTimestamp}, value=#{org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes::toStringBinary(kv.getValue)}" val = "timestamp=#{kv.getTimestamp}, value=#{row.getColumn(column)}" (maxlength != -1) ? val[0, maxlength] : val end
上面代码中有几个java类是自己定义的，跟据名字应该能猜出做了哪些工作。
可能有些人还不清楚hbase，ruby，JRuby，java之间的关系，下面简单介绍下：
hbase当然是用java实现的开源数据库。
我们常说的ruby是一门Matz（此人跟苍老师同一国籍)设计的C语言实现解释器的语言，ruby on rails，可以用于web开发。
JRuby是一个用纯java实现了ruby语法解释器的语言，表面上在写ruby脚本，实际运行的还是在jvm上运行字节码文件。JRuby API里面有一个org.jruby.Main 类，作为ruby脚本的入口。
在hbase中， bin/hirb.rb就是入口脚本，它会加载其它ruby脚本，被JRuby API编译成符合jvm规范的字节码文件执行。也许很多工作很久的java工程师都不太清楚的一点：java语言和jvm虚拟机是两个不同的规范，概念。
所谓的Jython，groove都跟JRuby是类似的。
