Hbase--6 Hbase协处理器

6. Hbase协处理器

6.1 协处理器简介

HBase作为列数据库，最经常被人诟病的特性包括：

1.无法轻易建立“二级索引”

2.难以执行求和、计数、排序等操作

比如,在旧版本的(<0.92)Hbase中,统计数据表的总行数,需要使用Counter方法,执行一次 MapReduce Job才能得到。虽然HBase在数据存储层中集成了MapReduce,能够有效用于数据表的分布式计算。

然而在很多情况下,做一些简単的相加或者聚合计算的时候,如果直接将计算过程放置在server端,能够减少通讯开销,从而掀得很好的性能提升。于是, HBase在0.92之后引入了协处理器(coprocessors),实现一些激动人心的新特性:
能够轻易建立二次索引、复杂过滤器(谓词下推)以及访问控制等。

HBase协处理器的灵感来自子 Jeff Dean 09年的演讲( P66-67),它根据该演讲实现了类似于 bigtable 的协处理器,包括以下特性：

1 )每个表服务器的任意子表都可以运行代码

2)客户端的高层调用接口(客户端能够直接访问数据表的行地址, 多行读写会自动分片成多

3)提供一个非常灵活的、可用于建立分布式服务的数据模型

4)能够自动化扩展、负裁均衡、应用请求路由

HBase的协处理器灵感来白bigtable,但是实现细节不尽相同, HBase建立了一个框架，它为用户提供类库和运行时环境,使得他们的代码能够在HBase region server和masterr 上处理

协处理器分两种类型：

系统协处理器可以全局导入region server上的所有数据表

表协处理器使用户可以指定一张表使用协处理器

协处理器框架为了更好支持其行为的灵活性, 提供了两个不同方面的插件：

一个是观察者(observer) ,类似于关系数据库的触发器；
另一个是终端(endpoint),动态的终端有点像存储过程。

observer

观察者的设计意图是允许用户通过插入代码来重载协处理器框架的upcall方法, 而具体的事件触发的callback方法由HBase的核心代码来执行。协处理器框架处理所有的callback调用细节, 协处理器自身只需要插入添加或者改变的功能。

以HBase0.92版本为例, 它提供了三种观察者接口:

RegionObserver—提供客户端的数据操纵事件钩子: Get、 Put、 Delete、 Scan等。

WALObserver— 提供WAL相关操作钩子。

MasterObserver —提供DDL一类型的操作钩子。如创建、 删除、修改数据表等。

这些接口可以同时使用在同一个地方, 按照不同优先级顺序执行.用户可以任意基于协处理器实现复杂的HBase功能层。 HBase有很多种事件可以触发观察者方法,这些事件与方法从HBase0.92版本起,都会集成在HBaseAPl中。不过这些APl可能会由子各种原因有所改动, 不同版本的接口改动比较大。

observer模型

　　终端是动态RPC插件的接口，它的实现代码被安装在服务器端，从而能够通过HBase RPC唤醒。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终端，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.

终端的使用,如下面流程所示:

- 定义一个新的protocol接口, 必须继承CoprocessorProtocol.
- 实现终端接口, 该实现会被导入region环境执行
- 继承抽象类BaseEndPiontCoprocessor
- 在客户端，终端可以被两个新的HBase Client API调用。
- 单个region:
　HTableInterface.coprocessorProxy(Class protocol,byte[] row)。
- regions区域：
　HTableInterface.coprocessorExec(Class protocol,byte[] startKey,byte[] endKey,Batch.Call

EndPiont

有三个方法对EndPiont进行设置：

A.启动全局aggreation，能过操纵所有的表上的数据。通过修改hbase-site.xml这个文件来实现，只需要添加如下代码：

<property>    <name>hbase.coprocessor.user.region.classes</name>    <value>org.apache.hadoop,coprocessor.RowCountEndPiont</value></property>

(注：完成之后需要重启hbase集群)

B.启用表aggregation，只对特定的表生效。通过Hbase Shell来实现：

1）disable指定表。

hbase > disable 'mytable'

2)添加aggregation

hbase > alter 'mytable',METHOD=>'table_att','coprocessor'=>'|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.RowCountEndPiont||'

3)重启指定表

hbase > enable 'mytable'

C.API调用

    HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor("testTable")    htd.setValue("COPROCESSOR$1",path.toString+"|"+RowCountEndPiont.class.getCanonicalName()+"|"+Coprocessor.Priority.USER);

几点说明

1.协处理器配置的加载顺序：先加载配置文件中定义的协处理器、后加载表描述符中的协处理器

2.COPROCESSOR$<number>中的number定义了加载的顺序

3.协处理器的加载格式


这里的三个竖线‘1|2 |3 |4’划分了4个区域，各代表的含义：
1：协处理器所调用jar文件的路径
2：执行协处理器的类
3：协处理器的执行优先级顺序，如果不写的话，代表默认的值
4：传递给协处理器的参数

学以致用1–添加自定义的EndPiont协处理器：

找一个现成的Observer测试一下：

在$HBASE_HOME/hbase-server/src/main/java/org/apache/hadoop/hbase/coprocessor目录下,有很多协处理器的Java类

我们查看一下

在这个目录下，放置的都是Observer和EndPiont等实现类
RegionObserver是一个接口，如果想要自定义一个Observer协处理器，那么就应该实现RegionObserver这个接口。
我们可以看到，这个接口中的函数有：preOpen、postOpen、perGet、postGet、preBulkLoadHFile、postBulkLoadHFile等方法

Observer类似于触发器，在某些特定操作的前后触发它定义的钩子函数，比如preGet(Get)、postGet(Get)等方法。

相比Observer，使用Endpiont更加灵活，因为它类似于存储过程，在需要调用的时候就可以通过代码调用

通过官方例子RowCountEndPiont.java认识EndPiont

这里简要介绍一下hbase源码中提供的例子RowCountEndPiont.java的使用方法：

这个类实现的方法是对某个表进行 -‘行统计’

首先使用linux查找命令

RowCountEndPiont.java位于$HBASE_HOME/hbase-server/hbase-examples/src/main/java/org/apache/hadoop/hbase/coprocessor/example/目录下。

在Server端：
RowCountEndPiont类 继承了 ExampleProtos.RowCountService 实现了 Coprocessor和CoprocessorService两个接口

重写getService()方法和getRowCount()方法

接下来，我们看看客户端是怎么实现的？

同样的，在example/目录下，我们找到TestRowCountEndPiont.java，是客户端测试代码。

 public void testEndpoint() throws Throwable {    HTable table = new HTable(CONF, TEST_TABLE);    // insert some test rows    for (int i=0; i<5; i++) {      byte[] iBytes = Bytes.toBytes(i);      Put p = new Put(iBytes);      p.add(TEST_FAMILY, TEST_COLUMN, iBytes);      table.put(p);    }    final ExampleProtos.CountRequest request = ExampleProtos.CountRequest.getDefaultInstance();    Map<byte[],Long> results = table.coprocessorService(ExampleProtos.RowCountService.class,        null, null,        new Batch.Call<ExampleProtos.RowCountService,Long>() {          public Long call(ExampleProtos.RowCountService counter) throws IOException {            ServerRpcController controller = new ServerRpcController();            BlockingRpcCallback<ExampleProtos.CountResponse> rpcCallback =                new BlockingRpcCallback<ExampleProtos.CountResponse>();            counter.getRowCount(controller, request, rpcCallback);            ExampleProtos.CountResponse response = rpcCallback.get();            if (controller.failedOnException()) {              throw controller.getFailedOn();            }            return (response != null && response.hasCount()) ? response.getCount() : 0;          }        });    // should be one region with results    assertEquals(1, results.size());    Iterator<Long> iter = results.values().iterator();    Long val = iter.next();    assertNotNull(val);    assertEquals(5l, val.longValue());  }

测试：

我们对一张表students加载 EndPiont 协处理器：
注：一定要照着规矩来，3个步骤一个都不能少！不然hbase集群极易崩溃

1.首先disable表students

   > disable ‘students’

2.加载协处理器

>alter ’students’, ’coprocessor’=>’|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.example.RowCountEndpoint||’

3.enable表

> enable ‘students’

通过浏览器查看一下协处理器有没有加载成功：

4.接下来编写java客户端测试代码：
这个代码是仿照官方给出的例子代码，后面统计做了些小的改动

package com.hbase.coprosessor;import java.io.IOException;import java.util.Map;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.Batch;import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.example.generated.ExampleProtos;import org.apache.hadoop.hbase.ipc.BlockingRpcCallback;import org.apache.hadoop.hbase.ipc.ServerRpcController;import com.google.protobuf.ServiceException;public class CoprocessorRowCount {    public static void main(String[] args) throws ServiceException, Throwable {        //获取连接        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();        //设置连接到zookeeper集群        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "itcast05:2181, itcast06:2181, itcast07:2181");        //创建一个HTable对象，用于对'students'表进行操作        HTable table = new HTable(conf, "students");      final ExampleProtos.CountRequest request = ExampleProtos.CountRequest.getDefaultInstance();      Map<byte[],Long> results = table.coprocessorService(ExampleProtos.RowCountService.class,            null, null,            //回调函数            new Batch.Call<ExampleProtos.RowCountService,Long>() {              public Long call(ExampleProtos.RowCountService counter) throws IOException {                ServerRpcController controller = new ServerRpcController();                BlockingRpcCallback<ExampleProtos.CountResponse> rpcCallback =                    new BlockingRpcCallback<ExampleProtos.CountResponse>();                //getRowCount真正是在server端进行实现的                counter.getRowCount(controller, request, rpcCallback);                ExampleProtos.CountResponse response = rpcCallback.get();                if (controller.failedOnException()) {                  throw controller.getFailedOn();                }                return (response != null && response.hasCount()) ? response.getCount() : 0;              }            });      /**       * 统计表对应的所有Region的行数       */      long sum = 0; //累加表的行数      int count = 0; //统计region的个数      for(Long l : results.values()){          sum += l;          count++;      }      //输出行统计数      System.out.println("row count = " + sum );      //输出region的统计数      System.out.println("region count = " + count);    }}

先看看students表中的内容：

hbase(main):007:0> scan 'students'ROW                   COLUMN+CELL                                                 Jack                 column=basicInfo:age, timestamp=1469016354122, value=15     Jack                 column=moreinfo:tel, timestamp=1469016354378, value=555     Jim                  column=basicInfo:age, timestamp=1468998811470, value=28     Jim                  column=moreinfo:tel, timestamp=1468998811470, value=119     Jones                column=basicInfo:age, timestamp=1469016354466, value=20     Jones                column=moreinfo:tel, timestamp=1469016356173, value=666     Tom                  column=basicInfo:age, timestamp=1468998811470, value=27     Tom                  column=moreinfo:tel, timestamp=1468998811470, value=110     Tony                 column=basicInfo:age, timestamp=1469016428778, value=16     Tony                 column=moreinfo:tel, timestamp=1469016429653, value=999    5 row(s) in 4.2800 seconds

测试代码的运行结果：

row count = 5region count = 1

很明显的看出，这样的统计结果是正确的

小结：

相对于MapReduce，使用hbase中的协处理器用来对表进行统计，效率是高很多的，因为统计工作是完全在server端执行的，client只是接收了最终的统计结果；

而MapReduce需要将数据读到客户端，然后在客户端进行汇总，会相当慢！！

学以致用2–添加自定义的Observer协处理器：

1.首先来写一个协处理器的处理代码 RegionObeserverTest .java：

package com.hbase.coprosessor;import java.io.IOException;import java.util.List;import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.BaseRegionObserver;import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.ObserverContext;import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.RegionCoprocessorEnvironment;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;public class RegionObeserverTest extends BaseRegionObserver {    private static byte[] fixed_rowkey = Bytes.toBytes("Jack");    /**     * 如果rowkey检索到Jack,篡改jack信息后输出,其他非Jack的行原样输出     */    @Override    public void preGet(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> c,            Get get, List<KeyValue> result) throws IOException {        //比较rowkey是否和自己定义的“Jack”匹配        if(Bytes.equals(get.getRow(), fixed_rowkey)){            //构造一组返回数值:  key-"Jack" family-"time" qualifier-"time" value-当前时间戳            KeyValue kv = new KeyValue(get.getRow(),Bytes.toBytes("time"),Bytes.toBytes("time")                    ,Bytes.toBytes(System.currentTimeMillis()));            result.add(kv);        }    }}

2.加载这个协处理器之前，先移除之前上一个例子中的Coprocessor：
在hbase shell 中执行如下的命令：

在表描述信息中看到，’students’表的协处理器配置信息如下：

{TABLE_ATTRIBUTES => {coprocessor$1 => '|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.example.RowCountEndpoint||'}     

输入如下的命令移除这个协处理器

> alter 'students',METHOD =>'table_att_unset',NAME => 'coprocessor$1'

这里输入协处理器的名称 coprocessor$1 ，只要匹配就能成功删除。

3.上传刚才导出的jar文件到hdfs上：

> hadoop fs -put myCoprocessor.jar /

4.加载新的协处理器

> disable 'students'> alter 'students', 'coprocessor'=>'hdfs://ns1/myCoprocessor.jar|com.hbase.coprocessor.RegionObserverTest||'> enable 'students'

5.查看是否加载成功


6.使用客户端读取table ‘students’

由于自定义的Observer协处理器是在Get方法执行时触发的，所以在client端，我们需要通过get(RowKey)方法来获取表中的值

hbase(main):010:0> get 'students','Jack'COLUMN                CELL                                                        time:time            timestamp=9223372036854775807, value=\x00\x00\x01V!\xE9$    basicInfo:age        timestamp=1469016354122, value=15                           moreinfo:tel         timestamp=1469016354378, value=555                         3 row(s) in 0.8950 seconds与"Jack"匹配的行，在输出前多了一条信息，这条信息就是是在自定义Observer时指定的hbase(main):011:0> get 'students','Tom'COLUMN                CELL                                                        basicInfo:age        timestamp=1468998811470, value=27                           moreinfo:tel         timestamp=1468998811470, value=110   2 row(s) in 0.0830 seconds与"Jack"不匹配的行，按照原样输出

使用java实现get方法的代码如下：

    public Result getData(String tableName,String rowKey){        try {            HTableInterface table = hConn.getTable(tableName);            Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));            return table.get(get);        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }        return null;    }    public void format(Result result){        String rowkey = Bytes.toString(result.getRow());        KeyValue[] kvs = result.raw();        for(KeyValue kv:kvs){            String family = Bytes.toString(kv.getFamily());            String qualifier = Bytes.toString(kv.getQualifier());            String value = Bytes.toString(kv.getValue());            System.out.println("rowkey->"+rowkey+"   Family->"+family                    +"   qualifier->"+qualifier+"  value->"+value);        }    }

main 方法中

        初始化连接        Result result = conn.getData("students", "Jack");        conn.format(result);        Result result1 = conn.getData("students", "Tom");        conn.format(result1);

运行结果：

rowkey->Jack   Family->time   qualifier->time  value->\x00\x00\x01V!\xE9$ rowkey->Jack   Family->basicInfo   qualifier->age  value->15rowkey->Jack   Family->moreinfo   qualifier->tel  value->555rowkey->Tom   Family->basicInfo   qualifier->age  value->27rowkey->Tom   Family->moreinfo   qualifier->tel  value->110

当检索 ‘Jack’的时候，信息被成功篡改，后续输出Jack的原数据（如果不想输出原数据，可以在定义Observer的时候， result.add(kv);一句后面加入c.bypass(); 来跳过这些信息的输出）
非 ‘Jack’行原样输出