hbase 聚合操作

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hbase本身提供了 聚合方法可以服务端聚合操作

hbase中的CoprocessorProtocol机制. 

CoprocessorProtocol的原理比较简单，近似于一个mapreduce框架。由client将scan分解为面向多个region的请求，并行发送请求到多个region，然后client做一个reduce的操作，得到最后的结果。 


先看一个例子，使用hbase的AggregationClient可以做到简单的面向单个column的统计。 

Java代码  

1. @Test  
2. public void testAggregationClient() throws Throwable {  
3.   
4.     LongColumnInterpreter columnInterpreter = new LongColumnInterpreter();  
5.   
6.     AggregationClient aggregationClient = new AggregationClient(  
7.             CommonConfig.getConfiguration());  
8.     Scan scan = new Scan();  
9.   
10.     scan.addColumn(ColumnFamilyName, QName1);  
11.   
12.     Long max = aggregationClient.max(TableNameBytes, columnInterpreter,  
13.             scan);  
14.     Assert.assertTrue(max.longValue() == 100);  
15.   
16.     Long min = aggregationClient.min(TableNameBytes, columnInterpreter,  
17.             scan);  
18.     Assert.assertTrue(min.longValue() == 20);  
19.   
20.     Long sum = aggregationClient.sum(TableNameBytes, columnInterpreter,  
21.             scan);  
22.     Assert.assertTrue(sum.longValue() == 120);  
23.   
24.     Long count = aggregationClient.rowCount(TableNameBytes,  
25.             columnInterpreter, scan);  
26.     Assert.assertTrue(count.longValue() == 4);  
27.   
28. }  

看下hbase的源码。AggregateImplementation 

Java代码  

1. @Override  
2.   public <T, S> T getMax(ColumnInterpreter<T, S> ci, Scan scan)  
3.       throws IOException {  
4.     T temp;  
5.     T max = null;  
6.     InternalScanner scanner = ((RegionCoprocessorEnvironment) getEnvironment())  
7.         .getRegion().getScanner(scan);  
8.     List<KeyValue> results = new ArrayList<KeyValue>();  
9.     byte[] colFamily = scan.getFamilies()[0];  
10.     byte[] qualifier = scan.getFamilyMap().get(colFamily).pollFirst();  
11.     // qualifier can be null.  
12.     try {  
13.       boolean hasMoreRows = false;  
14.       do {  
15.         hasMoreRows = scanner.next(results);  
16.         for (KeyValue kv : results) {  
17.           temp = ci.getValue(colFamily, qualifier, kv);  
18.           max = (max == null || (temp != null && ci.compare(temp, max) > 0)) ? temp : max;  
19.         }  
20.         results.clear();  
21.       } while (hasMoreRows);  
22.     } finally {  
23.       scanner.close();  
24.     }  
25.     log.info("Maximum from this region is "  
26.         + ((RegionCoprocessorEnvironment) getEnvironment()).getRegion()  
27.             .getRegionNameAsString() + ": " + max);  
28.     return max;  
29.   }  

这里由于 

Java代码  

1. byte[] colFamily = scan.getFamilies()[0];  
2. byte[] qualifier = scan.getFamilyMap().get(colFamily).pollFirst();  

所以，hbase自带的Aggregate函数，只能面向单列进行统计。 

当我们想对多列进行Aggregate，并同时进行countRow时，有以下选择。 
1 scan出所有的row，程序自己进行Aggregate和count。 
2 使用AggregationClient，调用多次，得到所有的结果。由于多次调用，有一致性问题。 
3 自己扩展CoprocessorProtocol。 

这个是github的hbase集成插件

这个功能集成到simplehbase里面了。
https://github.com/zhang-xzhi/simplehbase

hbase 聚合操作

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原文地址：http://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/6789113.html