HBase表数据分页处理
HBase表数据分页处理
HBase是Hadoop大数据生态技术圈中的一项关键技术，是一种用于分布式存储大数据的列式数据库，关于HBase更加详细的介绍和技术细节，朋友们可以在网络上进行搜寻，笔者本人在接下来的日子里也会写一个HBase方面的技术专题，有兴趣的朋友们可以稍微的期待一下。不过本章节的重点是介绍下HBase表数据的分页处理，其他的就不多说了。
首先说一下表数据分页中不可回避的一个指标：总记录数。在关系数据库中很容易统计出记录总数，但在HBase中，这却是一个大难题，至少在目前，朋友们根本不要奢望能够通过类似“SELECT COUNT(*) FROM TABLE”的方式统计出一个表的总行数。HBase本身提供的表行数统计功能是一个MapReduce任务，极为耗时，所以在对HBase表数据进行分页处理时，我们只能忽略总记录数这个统计指标了。
如果总记录数不确定，那么总分页数也是不确定的，是否存在下一页也是未知的，以及由此引发的其他问题，都是我们在进行HBase表数据分页处理时需要特别注意的。
1、HBase表数据分页模型类
import java.io.Serializable;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
/**
* Description: HBase表数据分页模型类。<br>
* 利用此类可管理多个HBaseQualifierModel对象。
* Copyright: Copyright (c) 2014<br>
* Company: 河南电力科学研究院智能电网所<br>
* @author shangbingbing 2014-01-01编写
* @version 1.0
*/
public class HBasePageModel implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 330410716100946538L;
private int pageSize = 100;
private int pageIndex = 0;
private int prevPageIndex = 1;
private int nextPageIndex = 1;
private int pageCount = 0;
private int pageFirstRowIndex = 1;
private byte[] pageStartRowKey = null;
private byte[] pageEndRowKey = null;
private boolean hasNextPage = true;
private int queryTotalCount = 0;
private long startTime = System.currentTimeMillis();
private long endTime = System.currentTimeMillis();
private List<Result> resultList = new ArrayList<Result>();
public HBasePageModel(int pageSize) {
this.pageSize = pageSize;
}
/**
* 获取分页记录数量
* @return
*/
public int getPageSize() {
return pageSize;
}
/**
* 设置分页记录数量
* @param pageSize
*/
public void setPageSize(int pageSize) {
this.pageSize = pageSize;
}
/**
* 获取当前页序号
* @return
*/
public int getPageIndex() {
return pageIndex;
}
/**
* 设置当前页序号
* @param pageIndex
*/
public void setPageIndex(int pageIndex) {
this.pageIndex = pageIndex;
}
/**
* 获取分页总数
* @return
*/
public int getPageCount() {
return pageCount;
}
/**
* 设置分页总数
* @param pageCount
*/
public void setPageCount(int pageCount) {
this.pageCount = pageCount;
}
/**
* 获取每页的第一行序号
* @return
*/
public int getPageFirstRowIndex() {
this.pageFirstRowIndex = (this.getPageIndex() - 1) * this.getPageSize() + 1;
return pageFirstRowIndex;
}
/**
* 获取每页起始行键
* @return
*/
public byte[] getPageStartRowKey() {
return pageStartRowKey;
}
/**
* 设置每页起始行键
* @param pageStartRowKey
*/
public void setPageStartRowKey(byte[] pageStartRowKey) {
this.pageStartRowKey = pageStartRowKey;
}
/**
* 获取每页结束行键
* @return
*/
public byte[] getPageEndRowKey() {
return pageEndRowKey;
}
/**
* 设置每页结束行键
* @param pageStartRowKey
*/
public void setPageEndRowKey(byte[] pageEndRowKey) {
this.pageEndRowKey = pageEndRowKey;
}
/**
* 获取上一页序号
* @return
*/
public int getPrevPageIndex() {
if(this.getPageIndex() > 1) {
this.prevPageIndex = this.getPageIndex() - 1;
} else {
this.prevPageIndex = 1;
}
return prevPageIndex;
}
/**
* 获取下一页序号
* @return
*/
public int getNextPageIndex() {
this.nextPageIndex = this.getPageIndex() + 1;
return nextPageIndex;
}
/**
* 获取是否有下一页
* @return
*/
public boolean isHasNextPage() {
//这个判断是不严谨的，因为很有可能剩余的数据刚好够一页。
if(this.getResultList().size() == this.getPageSize()) {
this.hasNextPage = true;
} else {
this.hasNextPage = false;
}
return hasNextPage;
}
/**
* 获取已检索总记录数
*/
public int getQueryTotalCount() {
return queryTotalCount;
}
/**
* 获取已检索总记录数
* @param queryTotalCount
*/
public void setQueryTotalCount(int queryTotalCount) {
this.queryTotalCount = queryTotalCount;
}
/**
* 初始化起始时间（毫秒）
*/
public void initStartTime() {
this.startTime = System.currentTimeMillis();
}
/**
* 初始化截止时间（毫秒）
*/
public void initEndTime() {
this.endTime = System.currentTimeMillis();
}
/**
* 获取毫秒格式的耗时信息
* @return
*/
public String getTimeIntervalByMilli() {
return String.valueOf(this.endTime - this.startTime) + "毫秒";
}
/**
* 获取秒格式的耗时信息
* @return
*/
public String getTimeIntervalBySecond() {
double interval = (this.endTime - this.startTime)/1000.0;
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##");
return df.format(interval) + "秒";
}
/**
* 打印时间信息
*/
public void printTimeInfo() {
LogInfoUtil.printLog("起始时间：" + this.startTime);
LogInfoUtil.printLog("截止时间：" + this.endTime);
LogInfoUtil.printLog("耗费时间：" + this.getTimeIntervalBySecond());
}
/**
* 获取HBase检索结果集合
* @return
*/
public List<Result> getResultList() {
return resultList;
}
/**
* 设置HBase检索结果集合
* @param resultList
*/
public void setResultList(List<Result> resultList) {
this.resultList = resultList;
}
}
综上所述，我们没有对总记录数和总页数进行统计处理，并且用“已检索记录数”代替了“总记录数”。另外，对每次检索的耗时信息进行了统计记录，便于开发人员调试统计效率。
2、HBase表数据分页检索方法
就像关系数据库Oracle那样，我们进行数据检索时往往附带有很多的检索条件，HBase表数据检索也不例外。HBase表数据检索条件通常有以下几种：RowKey行键范围（如果不确定范围的话则面向全表）、过滤器、数据版本。所以，当我们决定要设计一个比较通用的数据分页检索接口方法时，就不得不考虑以上几种检索条件。
/**
* 分页检索表数据。<br>
* （如果在创建表时为此表指定了非默认的命名空间，则需拼写上命名空间名称，格式为【namespace:tablename】）。
* @param tableName 表名称(*)。
* @param startRowKey 起始行键(可以为空，如果为空，则从表中第一行开始检索)。
* @param endRowKey 结束行键(可以为空)。
* @param filterList 检索条件过滤器集合(不包含分页过滤���；可以为空)。
* @param maxVersions 指定最大版本数【如果为最大整数值，则检索所有版本；如果为最小整数值，则检索最新版本；否则只检索指定的版本数】。
* @param pageModel 分页模型(*)。
* @return 返回HBasePageModel分页对象。
*/
public static HBasePageModel scanResultByPageFilter(String tableName, byte[] startRowKey, byte[] endRowKey, FilterList filterList, int maxVersions, HBasePageModel pageModel) {
if(pageModel == null) {
pageModel = new HBasePageModel(10);
}
if(maxVersions <= 0 ) {
//默认只检索数据的最新版本
maxVersions = Integer.MIN_VALUE;
}
pageModel.initStartTime();
pageModel.initEndTime();
if(StringUtils.isBlank(tableName)) {
return pageModel;
}
HTable table = null;
try {
//根据HBase表名称，得到HTable表对象，这里用到了笔者本人自己构建的一个表信息管理类。
table = HBaseTableManageUtil.getHBaseTable(tableName);
int tempPageSize = pageModel.getPageSize();
boolean isEmptyStartRowKey = false;
if(startRowKey == null) {
//则读取表的第一行记录，这里用到了笔者本人自己构建的一个表数据操作类。
Result firstResult = HBaseTableDataUtil.selectFirstResultRow(tableName, filterList);
if(firstResult.isEmpty()) {
return pageModel;
}
startRowKey = firstResult.getRow();
}
if(pageModel.getPageStartRowKey() == null) {
isEmptyStartRowKey = true;
pageModel.setPageStartRowKey(startRowKey);
} else {
if(pageModel.getPageEndRowKey() != null) {
pageModel.setPageStartRowKey(pageModel.getPageEndRowKey());
}
//从第二页开始，每次都多取一条记录，因为第一条记录是要删除的。
tempPageSize += 1;
}
Scan scan = new Scan();
scan.setStartRow(pageModel.getPageStartRowKey());
if(endRowKey != null) {
scan.setStopRow(endRowKey);
}
PageFilter pageFilter = new PageFilter(pageModel.getPageSize() + 1);
if(filterList != null) {
filterList.addFilter(pageFilter);
scan.setFilter(filterList);
} else {
scan.setFilter(pageFilter);
}
if(maxVersions == Integer.MAX_VALUE) {
scan.setMaxVersions();
} else if(maxVersions == Integer.MIN_VALUE) {
} else {
scan.setMaxVersions(maxVersions);
}
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
List<Result> resultList = new ArrayList<Result>();
int index = 0;
for(Result rs : scanner.next(tempPageSize)) {
if(isEmptyStartRowKey == false && index == 0) {
index += 1;
continue;
}
if(!rs.isEmpty()) {
resultList.add(rs);
}
index += 1;
}
scanner.close();
pageModel.setResultList(resultList);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
table.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
int pageIndex = pageModel.getPageIndex() + 1;
pageModel.setPageIndex(pageIndex);
if(pageModel.getResultList().size() > 0) {
//获取本次分页数据首行和末行的行键信息
byte[] pageStartRowKey = pageModel.getResultList().get(0).getRow();
byte[] pageEndRowKey = pageModel.getResultList().get(pageModel.getResultList().size() - 1).getRow();
pageModel.setPageStartRowKey(pageStartRowKey);
pageModel.setPageEndRowKey(pageEndRowKey);
}
int queryTotalCount = pageModel.getQueryTotalCount() + pageModel.getResultList().size();
pageModel.setQueryTotalCount(queryTotalCount);
pageModel.initEndTime();
pageModel.printTimeInfo();
return pageModel;
}
顺便贴出“获取HBase表第一行数据”的接口方法。
/**
* 检索指定表的第一行记录。<br>
* （如果在创建表时为此表指定了非默认的命名空间，则需拼写上命名空间名称，格式为【namespace:tablename】）。
* @param tableName 表名称(*)。
* @param filterList 过滤器集合，可以为null。
* @return
*/
public static Result selectFirstResultRow(String tableName,FilterList filterList) {
if(StringUtils.isBlank(tableName)) return null;
HTable table = null;
try {
table = HBaseTableManageUtil.getHBaseTable(tableName);
Scan scan = new Scan();
if(filterList != null) {
scan.setFilter(filterList);
}
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
Iterator<Result> iterator = scanner.iterator();
int index = 0;
while(iterator.hasNext()) {
Result rs = iterator.next();
if(index == 0) {
scanner.close();
return rs;
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
table.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return null;
}
3、HBase表数据分页检索应用实例
HBasePageModel pageModel = new HBasePageModel(pageSize);
pageModel = scanResultByPageFilter(“DLQX:SZYB_DATA”,null,null,null,pageModel);
if(pageModel.getResultList().size() == 0) {
//本页没有数据，说明已经是最后一页了。
return;
}
Hadoop+HBase搭建云存储总结 PDF http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/83844.htm
HBase 结点之间时间不一致造成regionserver启动失败 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86655.htm
Hadoop+ZooKeeper+HBase集群配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86347.htm
Hadoop集群安装&HBase实验环境搭建 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-04/83560.htm
基于Hadoop集群的HBase集群的配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-03/80815.htm‘
Hadoop安装部署笔记之-HBase完全分布模式安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-12/76947.htm
单机版搭建HBase环境图文教程详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-10/72959.htm
