大数据项目之_15_电信客服分析平台_01&02_项目背景+项目架构+项目实现+数据生产+数据采集/消费(存储)
内容导读
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内容图文
一、项目背景 二、项目架构 三、项目实现 3.1、数据生产 3.1.1、数据结构 3.1.2、编写代码 3.1.3、打包测试 3.2、数据采集/消费(存储) 3.2.1、数据采集：采集实时产生的数据到 kafka 集群 3.2.2、编写代码：数据消费（HBase） 3.2.3、编写测试单元：范围查找数据（本方案已弃用，但需掌握） 3.2.4、运行测试：HBase 消费数据 3.2.5、编写代码：优化数据存储方案 3.2.6、运行测试：协处理器 3.2.7、编写测试单元：范围查找数据
一、项目背景
??通信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如：通话记录，短信记录，彩信记录，第三方服务资费等等繁多信息。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。例如：当日话单，月度话单，季度话单，年度话单，通话详情，通话记录等等。我们以此为背景，寻找一个切入点，
学习其中的方法论。
二、项目架构
三、项目实现
系统环境：
| 系统 | 版本 |
|---|---|
| windows 10 | 专业版(建议) |
| linux | CentOS 6.8 or CentOS 7.2(1611 内核) |
开发工具：
| 工具 | 版本 |
|---|---|
| idea | 2017.2.5 旗舰版 |
| maven | 3.3.9 |
| JDK | 1.8+ |
尖叫提示：idea2017.2.5 必须使用 maven3.3.9，不要使用 maven3.5，有部分兼容性问题。
集群环境（CDH版）：尖叫提示：学习的时候使用的普通版本的，企业开发中使用的是 CDH 版本的。
| 框架 | 版本 |
|---|---|
| hadoop | cdh5.3.6-2.5.0 |
| zookeeper | cdh5.3.6-3.4.5 |
| hbase | cdh5.3.6-0.98 |
| hive | cdh5.3.6-0.13.1 |
| flume | cdh5.3.6-1.5.0（学习使用版本 1.7.0） |
| kafka | kafka_2.10-0.8.2.1（学习使用版本 2.11-0.11.0.2） |
硬件环境：
| 硬件 | hadoop102 | hadoop103 | hadoop104 |
|---|---|---|---|
| 内存 | 4G | 2G | 2G |
| CPU | 2核 | 1核 | 1核 |
| 硬盘 | 50G | 50G | 50G |
3.1、数据生产
??此情此景，对于该模块的业务，即数据生产过程，一般并不会让你来进行操作，数据生产是一套完整且严密的体系，这样可以保证
数据的鲁棒性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。
3.1.1、数据结构
??我们将在 HBase 中存储两个电话号码，以及通话建立的时间和通话持续时间，最后再加上一个 flag 作为判断第一个电话号码是否为主叫。姓名字段的存储我们可以放置于另外一张表做关联查询，当然也可以插入到当前表中。如下图所示：
数据结构如下：
| 列名 | 解释 | 举例 |
|---|---|---|
| call1 | 第一个手机号码 | 15369468720 |
| call1_name | 第一个手机号码人姓名(非必须) |
李雁 |
| call2 | 第二个手机号码 | 19920860202 |
| call2_name | 第二个手机号码人姓名(非必须) |
卫艺 |
| build_time | 建立通话的时间 | 20171017081520 |
| build_time_ts | 建立通话的时间（时间戳形式） | 毫秒数 |
| duration | 通话持续时间（秒） | 0600 |
| flag | 用于标记本次通话第一个字段(call1)是主叫还是被叫 | 1为主叫，0为被叫 |
3.1.2、编写代码
思路：
??a) 创建 Java 集合类存放模拟的电话号码和联系人；
??b) 随机选取两个手机号码当做“主叫”与“被叫”（注意判断两个手机号不能重复），产出 call1 与 call2 字段数据；
??c) 创建随机生成通话建立时间的方法，可指定随机范围，最后生成通话建立时间，产出 date_time 字段数据；
??d) 随机一个通话时长，单位：秒，产出 duration 字段数据；
??e) 将产出的一条数据拼接封装到一个字符串中；
??f) 使用 IO 操作将产出的一条通话数据写入到本地文件中。（一定要手动 flush，这样能确保每条数据写入到文件一次）
新建 module 项目：ct_producer
pom.xml 文件配置：
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.12.4</version>
<configuration>
<!-- 设置打包时跳过test包里面的代码 -->
<skipTests>true</skipTests>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
1) 随机输入一些手机号码以及联系人，保存于 Java 的集合中。
??新建类：ProductLog
/**
* @author chenmingjun
* 2019-03-13 13:35
*/
public class ProductLog {
/**
* 生产数据
*/
private String startTime = "2017-01-01";
private String endTime = "2017-12-31";
// 用于存放待随机的联系人电话
private List<String> phoneList = new ArrayList<>();
// 用于存放联系人电话与姓名的映射
private Map<String, String> phoneNameMap = new HashMap<>();
/**
* 初始化随机的电话号码和姓名
*/
public void initPhone() {
phoneList.add("13242820024");
phoneList.add("14036178412");
phoneList.add("16386074226");
phoneList.add("13943139492");
phoneList.add("18714767399");
phoneList.add("14733819877");
phoneList.add("13351126401");
phoneList.add("13017498589");
phoneList.add("16058589347");
phoneList.add("18949811796");
phoneList.add("13558773808");
phoneList.add("14343683320");
phoneList.add("13870632301");
phoneList.add("13465110157");
phoneList.add("15382018060");
phoneList.add("13231085347");
phoneList.add("13938679959");
phoneList.add("13779982232");
phoneList.add("18144784030");
phoneList.add("18637946280");
phoneNameMap.put("13242820024", "李雁");
phoneNameMap.put("14036178412", "卫艺");
phoneNameMap.put("16386074226", "仰莉");
phoneNameMap.put("13943139492", "陶欣悦");
phoneNameMap.put("18714767399", "施梅梅");
phoneNameMap.put("14733819877", "金虹霖");
phoneNameMap.put("13351126401", "魏明艳");
phoneNameMap.put("13017498589", "华贞");
phoneNameMap.put("16058589347", "华啟倩");
phoneNameMap.put("18949811796", "仲采绿");
phoneNameMap.put("13558773808", "卫丹");
phoneNameMap.put("14343683320", "戚丽红");
phoneNameMap.put("13870632301", "何翠柔");
phoneNameMap.put("13465110157", "钱溶艳");
phoneNameMap.put("15382018060", "钱琳");
phoneNameMap.put("13231085347", "缪静欣");
phoneNameMap.put("13938679959", "焦秋菊");
phoneNameMap.put("13779982232", "吕访琴");
phoneNameMap.put("18144784030", "沈丹");
phoneNameMap.put("18637946280", "褚美丽");
}
2) 创建随机生成通话时间的方法：randomBuildTime()
??该时间生成后的格式为：yyyy-MM-dd HH:mm:ss，并使之可以根据传入的起始时间和结束时间来随机生成。
/**
* 根据传入的时间区间，在此范围内随机产生通话建立的时间
* 公式：startDate.getTime() + (endDate.getTime() - startDate.getTime()) * Math.random()
*
* @param startTime
* @param endTime
* @return
*/
public String randomBuildTime(String startTime, String endTime) {
try {
SimpleDateFormat sdf1 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Date startDate = sdf1.parse(startTime);
Date endDate = sdf1.parse(endTime);
if (endDate.getTime() <= startDate.getTime()) {
return null;
}
long randomTS = startDate.getTime() + (long) ((endDate.getTime() - startDate.getTime()) * Math.random());
Date resultDate = new Date(randomTS);
SimpleDateFormat sdf2 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String resultTimeString = sdf2.format(resultDate);
return resultTimeString;
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
3) 创建生产日志一条日志的方法：productLog()
??随机抽取两个电话号码，随机产生通话建立时间，随机通话时长，将这几个字段拼接成一个字符串，然后return，便可以产生一条通话的记录。需要注意的是，如果随机出的两个电话号码一样，需要重新随机（随机过程可优化，但并非此次重点）。通话时长的随机为30分钟以内，即：60秒 * 30，并格式化为4位数字，例如：0600(10分钟)。
/**
* 生产数据的形式：13651311090,18611213803,2017-10-17 08:15:20,0360
*/
public String productLog() {
String caller = null;
String callee = null;
String callerName = null;
String calleeName = null;
// 随机获取主叫手机号
int callerIndex = (int) (Math.random() * phoneList.size()); // [0, 20)
caller = phoneList.get(callerIndex);
callerName = phoneNameMap.get(caller);
// 随机获取被叫手机号
while (true) {
int calleeIndex = (int) (Math.random() * phoneList.size()); // [0, 20)
callee = phoneList.get(calleeIndex);
calleeName = phoneNameMap.get(callee);
if (!caller.equals(callee)) {
break;
}
}
// 随机获取通话建立的时间
String buildTime = randomBuildTime(startTime, endTime);
// 随机获取通话的时长
DecimalFormat df = new DecimalFormat("0000");
String duration = df.format((int) (30 * 60 * Math.random()));
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(caller + ",").append(callee + ",").append(buildTime + ",").append(duration);
return sb.toString();
// System.out.println(caller + "," + callerName + "," + callee + "," + calleeName + "," + buildTime + "," + duration);
}
4) 创建写入日志方法：writeLog()
??productLog() 方法每产生一条日志，便将日志写入到本地文件中，所以建立一个专门用于日志写入的方法，需要涉及到 IO 操作，需要注意的是，输出流每次写一条日之后需要 flush，不然可能导致积攒多条数据才输出一次。最后需要将 productLog() 方法放置于 while 死循环中执行。
/**
* 将数据写入到文件中
*/
public void writeLog(String filePath) {
try {
OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(filePath), "UTF-8");
while (true) {
Thread.sleep(200);
String log = productLog();
System.out.println(log);
osw.write(log + "\n");
osw.flush(); // 一定要手动flush，这样能确保每条数据写入到文件一次
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
5) 在主函数中初始化以上逻辑，并测试：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
if (args == null || args.length <= 0) {
System.out.println("No arguments");
return;
}
ProductLog productLog = new ProductLog();
productLog.initPhone();
productLog.writeLog(args[0]);
// 测试
// String logPath = "d:\\temp\\ct_log\\log.csv";
// productLog.writeLog(logPath);
}
3.1.3、打包测试
1) 打包方式
如果在 eclipse 中，则需要如下 maven 参数进行打包：
-P local clean package：不打包第三方依赖
-P dev clean package install：打包第三方依赖
如果在 idea 中，则需要在 maven project 视图中一次选择如下按钮进行打包：详细操作请参看课堂演示
LifeCycle --> package(双击)
分别在 Windows 上和 Linux 中进行测试：
Windows：
java -cp ct_producer-1.0-SNAPSHOT.jar producer.ProductLog /本地目录/callLog.csv
2) 为日志生成任务编写 bash 脚本：productLog.sh，文件内容如下，该文件放在 /opt/module/flume/job/ct/ 目录下，并授予执行权限。
#
!/bin/bash
java -cp /opt/module/flume/job/ct/ct_producer-1.0-SNAPSHOT.jar com.china.producer.ProductLog /opt/module/flume/job/ct/calllog.csv
3.2、数据采集/消费(存储)
??欢迎来到数据采集模块（消费），在企业中你要清楚流式数据采集框架 flume 和 kafka 的定位是什么。我们在此需要将实时数据通过 flume 采集到 kafka 然后供给给 hbase 消费。
flume：Cloudera 公司研发
??适合采集文件中的数据；
??适合下游数据消费者不多的情况；
??适合数据安全性要求不高的操作；
??适合与 Hadoop 生态圈对接的操作。
kafka：Linkedin 公司研发
??适合数据下游消费众多的情况；
??适合数据安全性要求较高的操作（支持 replication(副本)）。
HBase：实时保存一条一条流入的数据（万金油）
情景：
??适用于在线业务
??适用于离线业务
??适用于非结构化数据
??适用于结构化数据
因此我们常用的一种模型是：
??线上数据 --> flume --> kafka --> flume(根据情景增删该流程) --> HDFS （最常用）
??线上数据 --> flume --> kafka --> 根据kafka的API自己写 --> HDFS
??线上数据 --> kafka --> HDFS
??线上数据 --> kafka --> Spark/Storm
消费存储模块流程图：
公司中的业务情景：
??1、公司已经设计好架构了，耐心了解每一个框架应对的是哪一个业务的功能，之后按照框架进行分层。
??2、公司没有架构，需要自己搭建，需要按照客户的需求，先对需求进行分层，根据需求用对应的框架实现，之后对框架进行分层。（架构师的思想：宏观格局，5万的月薪，这样才刺激！）
3.2.1、数据采集：采集实时产生的数据到 kafka 集群
思路：
??a) 配置 kafka，启动 zookeeper 和 kafka 集群；
??b) 创建 kafka 主题；
??c) 启动 kafka 控制台消费者（此消费者只用于测试使用）；
??d) 配置 flume，监控日志文件；
??e) 启动 flume 监控任务；
??f) 运行日志生产脚本；
??g) 观察测试。
1) 配置 kafka
使用新版本 kafka_2.11-0.11.0.2，不使用老版本 kafka_2.10-0.8.2.1。
新旧版本的区别：
新：能配置 delete.topic.enable=true 删除topic功能使能，老版本没有，不过配置了也生效。
旧：需要配置 port=9092，host.name=hadoop102，新版本的不需要。
新：设置读取偏移地址的位置 auto.offset.reset 默认值是 latest，还可以填写 earliest。
旧：设置读取偏移地址的位置 auto.offset.reset 默认值是 largest，还可以填写 smallest。
server.properties
######
######
######
######
##### Server Basics ###
######
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######
######
##
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=0
# Switch to enable topic deletion or not, default value is false（此处的配置打开）
delete.topic.enable=true
############################# Socket Server Settings #############################
# The address the socket server listens on. It will get the value returned from
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
# FORMAT:
# listeners = listener_name://host_name:port
# EXAMPLE:
# listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092
#listeners=PLAINTEXT://:9092
# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set,
# it uses the value for "listeners" if configured. Otherwise, it will use the value
# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
#advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092
# Maps listener names to security protocols, the default is for them to be the same. See the config documentation for more details
#listener.security.protocol.map=PLAINTEXT:PLAINTEXT,SSL:SSL,SASL_PLAINTEXT:SASL_PLAINTEXT,SASL_SSL:SASL_SSL
# The number of threads that the server uses for receiving requests from the network and sending responses to the network
num.network.threads=3
# The number of threads that the server uses for processing requests, which may include disk I/O
num.io.threads=8
# The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
socket.send.buffer.bytes=102400
# The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
socket.receive.buffer.bytes=102400
# The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
socket.request.max.bytes=104857600
############################# Log Basics #############################
# A comma seperated list of directories under which to store log files （此处的配置写具体的路径）
# log.dirs=/tmp/kafka-logs
log.dirs=/opt/module/kafka/logs
# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
num.partitions=1
# The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
# This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
num.recovery.threads.per.data.dir=1
############################# Internal Topic Settings #############################
# The replication factor for the group metadata internal topics "__consumer_offsets" and "__transaction_state"
# For anything other than development testing, a value greater than 1 is recommended for to ensure availability such as 3.
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
############################# Log Flush Policy #############################
# Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
# the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
# There are a few important trade-offs here:
# 1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
# 2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
# 3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks.
# The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
# every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
# The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
#log.flush.interval.messages=10000
# The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
#log.flush.interval.ms=1000
############################# Log Retention Policy #############################
# The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
# be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
# A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
# from the end of the log.
# The minimum age of a log file to be eligible for deletion due to age
log.retention.hours=168
# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
# segments don‘t drop below log.retention.bytes. Functions independently of log.retention.hours.
#log.retention.bytes=1073741824
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000
############################# Zookeeper #############################
# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
# zookeeper.connect=localhost:2181 （此处的配置写集群的地址）
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181
# Timeout in ms for connecting to zookeeper（此处的时间配置大一些）
zookeeper.connection.timeout.ms=60000
############################# Group Coordinator Settings #############################
# The following configuration specifies the time, in milliseconds, that the GroupCoordinator will delay the initial consumer rebalance.
# The rebalance will be further delayed by the value of group.initial.rebalance.delay.ms as new members join the group, up to a maximum of max.poll.interval.ms.
# The default value for this is 3 seconds.
# We override this to 0 here as it makes for a better out-of-the-box experience for development and testing.
# However, in production environments the default value of 3 seconds is more suitable as this will help to avoid unnecessary, and potentially expensive, rebalances during application startup.
group.initial.rebalance.delay.ms=0
配置环境变量，并使得配置后的环境变量生效
[atguigu@hadoop102 module]$ sudo vim /etc/profile
#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
[atguigu@hadoop102 module]$ source /etc/profile
分发安装包或者同步复制到 hadoop103 和 hadoop104
[atguigu@hadoop102 module]$ xsync /opt/module/kafka/
或者
[atguigu@hadoop102 module]$ scp -r /opt/module/kafka/ hadoop103:/opt/module/
[atguigu@hadoop102 module]$ scp -r /opt/module/kafka/ hadoop104:/opt/module/
注意：分发之后记得配置其他机器的环境变量。
分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件 /opt/module/kafka/config/server.properties 中的 broker.id=1、broker.id=2注意：broker.id 不得重复。
2) 先启动 zookeeper 集群 (kafka 集群 依赖于 zookeeper 集群)，再启动 kafka 集群（即启动 3 台 kafka 的 broker 服务）
[atguigu@hadoop102 kafka]$ /opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh /opt/module/kafka/config/server.properties &
[atguigu@hadoop103 kafka]$ /opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh /opt/module/kafka/config/server.properties &
[atguigu@hadoop104 kafka]$ /opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh /opt/module/kafka/config/server.properties &
3) 创建 kafka 主题
$ /opt/module/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 \
--create --replication-factor 1 --partitions 3 --topic calllog
检查一下是否创建主题成功：
$ /opt/module/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --list
删除topic
$ /opt/module/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 \
--delete --topic calllog
注意：需要 server.properties 中设置 delete.topic.enable=true 否则只是标记删除或者直接重启。
4) 启动 kafka 控制台消费者，等待 flume 信息的输入
$ /opt/module/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop102:2181 \
--topic calllog --from-beginning
5) 配置 flume(flume-kafka.conf)
在 hadoop102 的 /opt/module/flume/job 目录下创建一个 ct 文件夹，进入该文件夹，创建一个文件 flume-kafka.conf，文件内容如下：
# define
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# source
a1.sources.r1.type = exec
a1.sources.r1.command = tail -F -c +0 /opt/module/flume/job/ct/calllog.csv
a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c
# sink
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
a1.sinks.k1.kafka.topic = calllog
a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20
a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1
a1.sinks.k1.kafka.producer.linger.ms = 1
# channel
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
# bind
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1
注意：需要使用新版本的 flume 的配置文件参考案列。（版本：apache-flume-1.7.0）
6) 进入 flume 根目录下，启动 flume
$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a1 --conf-file ./job/ct/flume-kafka.conf
7) 运行生产日志的任务脚本，观察 kafka 控制台消费者是否成功显示产生的数据
$ sh productlog.sh
3.2.2、编写代码：数据消费（HBase）
??如果以上操作均成功，则开始编写操作 HBase 的代码，用于消费数据，将产生的数据实时存储在 HBase 中。
思路：
??a) 编写 kafka 消费者(使用新API)，读取 kafka 集群中缓存的消息，并打印到控制台以观察是否成功；
??b) 既然能够读取到 kafka 中的数据了，就可以将读取出来的数据写入到 HBase 中，所以编写调用 HBase API 相关方法，将从 Kafka 中读取出来的数据写入到 HBase；
??c) 以上两步已经足够完成消费数据，存储数据的任务，但是涉及到解耦，所以过程中需要将一些属性文件外部化，HBase 通用性方法封装到某一个类中。
创建新的 module 项目：ct_consumer
pom.xml 文件配置：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.china</groupId>
<artifactId>ct_consumer</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-clients -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.11.0.2</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-client -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>1.3.1</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-server -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>1.3.1</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.12.4</version>
<configuration>
<!-- 设置打包时跳过test包里面的代码 -->
<skipTests>true</skipTests>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
1) 新建类：HBaseConsumer
该类主要用于读取 kafka 中缓存的数据，然后调用 HBase API，持久化数据。
package com.china.kafka;
import com.china.hbase.HBaseDao;
import com.china.utils.PropertiesUtil;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.util.Arrays;
/**
* @author chenmingjun
* 2019-03-14 20:38
*/
public class HBaseConsumer {
public static void main(String[] args) {
// 编写 kafka 消费者，读取 kafka 集群中缓存的消息，并打印到控制台以观察是否成功
KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(PropertiesUtil.properties);
kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList(PropertiesUtil.getProperty("kafka.topics")));
HBaseDao hBaseDao = new HBaseDao();
while (true) {
// 读取数据，读取超时时间为100ms
ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(100);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
// 测试
System.out.println(record.value());
// 将从 Kafka 中读取出来的数据写入到 HBase
String oriValue = record.value();
hBaseDao.put(oriValue);
}
}
}
}
2) 新建类：PropertiesUtil
该类主要用于将常用的项目所需的参数外部化，解耦，方便配置。
package com.china.utils;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.Properties;
/**
* @author chenmingjun
* 2019-03-14 23:22
*/
public class PropertiesUtil {
public static Properties properties = null;
static {
// 加载配置文件的属性
InputStream is = ClassLoader.getSystemResourceAsStream("kafka.properties");
properties = new Properties();
try {
properties.load(is);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static String getProperty(String key) {
return properties.getProperty(key);
}
}
3) 创建 kafka.properties 文件，并放置于 resources 目录下
# 设置 kafka 服务的地址，不需要将所有 broker 指定上
bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
# 设置消费者所属的消费者组
group.id=hbase_consumer_group
# 设置是否自动确认 offset
enable.auto.commit=true
# 设置自动确认 offset 的时间间隔
auto.commit.interval.ms=30000
# 设置 key 和 value 的反序列化类的全类名
key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
########## 以下为自定义的属性设置##########
# 设置本次消费的主题
kafka.topics=calllog
# 设置 HBase 的一些变量
hbase.calllog.namespace=ns_ct
hbase.calllog.tableName=ns_ct:calllog
hbase.calllog.regions.count=6
4) 将 hdfs-site.xml、core-site.xml、hbase-site.xml、log4j.properties 放置于 resources 目录
5) 新建类：HBaseUtil
该类主要用于封装一些 HBase 的常用操作，比如：创建命名空间、创建表等等。
package com.china.utils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.NamespaceDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.Iterator;
import java.util.TreeSet;
/**
* @author chenmingjun
* 2019-03-15 12:26
*/
public class HBaseUtil {
/**
* 判断 HBase 表是否存在（使用新 HBase 的 API）
* 小知识：当前代码块对该异常没有处理能力(业务处理能力)的时候，我们就要抛出去。
*
* @param conf HBaseConfiguration
* @param tableName
* @return
*/
public static boolean isExistTable(Configuration conf, String tableName) throws IOException {
Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Admin admin = conn.getAdmin();
boolean result = admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName));
admin.close();
conn.close();
return result;
}
/**
* 初始化命名空间
*
* @param conf
* @param namespace
*/
public static void initNamespace(Configuration conf, String namespace) throws IOException {
Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Admin admin = conn.getAdmin();
// 命名空间类似于关系型数据库中的 schema，可以想象成文件夹
// 创建命名空间描述器
NamespaceDescriptor nd = NamespaceDescriptor
.create(namespace)
.addConfiguration("CREATE_TIME", String.valueOf(System.currentTimeMillis()))
.addConfiguration("AUTHOR", "chenmingjun")
.build();
admin.createNamespace(nd);
admin.close();
conn.close();
}
/**
* 创建表+预分区键
*
* @param conf
* @param tableName
* @param regions
* @param columnFamily
* @throws IOException
*/
public static void creatTable(Configuration conf, String tableName, int regions, String... columnFamily) throws IOException {
Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Admin admin = conn.getAdmin();
if (isExistTable(conf, tableName)) {
System.out.println("表 " + tableName + " 已存在！");
return;
}
// 创建表描述器（即通过表名实例化表描述器）
HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName));
// 添加列族
for (String cf : columnFamily) {
// 创建列族描述器
HColumnDescriptor hcd = new HColumnDescriptor(cf);
// 可以设置保存的版本个数，默认是1个
// hcd.setMaxVersions(3);
htd.addFamily(hcd);
}
// 创建表操作（简单表）
// admin.createTable(htd);
// 为该表设置协处理器
// htd.addCoprocessor("com.china.hbase.CalleeWriteObserver");
// 创建表操作（加预分区）
admin.createTable(htd, genSplitKeys(regions));
System.out.println("表" + tableName + "创建成功！");
admin.close();
conn.close();
}
/**
* 生成预分区键
* 例如：{"00|", "01|", "02|", "03|", "04|", "05|"}
*
* @param regions
* @return
*/
public static byte[][] genSplitKeys(int regions) {
// 定义一个存放预分区键的数组
String[] keys = new String[regions];
// 这里默认不会超过两位数的分区，如果超过，需要变更设计
// 假设我们的 region 个数不超过两位数，所以 region 的预分区键我们格式化为两位数字所代表的字符串
DecimalFormat df = new DecimalFormat("00");
for (int i = 0; i < regions; i++) {
// 例如：如果 regions = 6，则：{"00|", "01|", "02|", "03|", "04|", "05|"}
keys[i] = df.format(i) + "|";
}
// 测试
// System.out.println(Arrays.toString(keys));
byte[][] splitKeys = new byte[regions][];
// 生成 byte[][] 类型的预分区键的时候，一定要先保证预分区键是有序的
TreeSet<byte[]> treeSet = new TreeSet<>(Bytes.BYTES_COMPARATOR);
for (int i = 0; i < regions; i++) {
treeSet.add(Bytes.toBytes(keys[i]));
}
// 将排序好的预分区键放到 splitKeys 中，使用迭代器方式
Iterator<byte[]> splitKeysIterator = treeSet.iterator();
int index = 0;
while (splitKeysIterator.hasNext()) {
byte[] b = splitKeysIterator.next();
splitKeys[index++] = b;
}
/*// 测试
for (byte[] a : splitKeys) {
System.out.println(Arrays.toString(a));
}*/
return splitKeys;
}
/**
* 生成 RowKey
* 形式为：regionCode_call1_buildTime_call2_flag_duration
*
* @param regionCode
* @param call1
* @param buildTime
* @param call2
* @param flag
* @param duration
* @return
*/
public static String genRowKey(String regionCode, String call1, String buildTime, String call2, String flag, String duration) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(regionCode + "_")
.append(call1 + "_")
.append(buildTime + "_")
.append(call2 + "_")
.append(flag + "_")
.append(duration);
return sb.toString();
}
/**
* 生成分区号
* 手机号：15837312345
* 通话建立的时间：2017-01-10 11:20:30 -> 201701
*
* @param call1
* @param buildTime
* @param regions
* @return
*/
public static String genRegionCode(String call1, String buildTime, int regions) {
int len = call1.length();
// 取出手机号码后四位
String lastPhone = call1.substring(len - 4);
// 取出通话建立时间的年月即可，例如：201701
String ym = buildTime.replaceAll("-", "").substring(0, 6);
// 离散操作1
Integer x = Integer.valueOf(lastPhone) ^ Integer.valueOf(ym);
// 离散操作2
int y = x.hashCode();
// 生成分区号操作，与初始化设定的 region 个数求模
int regionCode = y % regions;
// 格式化分区号
DecimalFormat df = new DecimalFormat("00");
return df.format(regionCode);
}
/*public static void main(String[] args) {
// 测试生成预分区键
// genSplitKeys(6);
}*/
}
工作经验小结：针对于一张表，一台服务器(regionServer)维护2到3个region。
1百万条数据大小50M到100M。假设我们取平均值75M。
1个region维护的数据量是1G到10G。假设我们取1G。1024/75=14百万条数据=1千4百万条数据。
假设数据量有10亿条，那么需要region的数量是：10/0.14=72个。数据量大小大约是72G。
一般而言，我们的region不超过2位数，即一共能有100个region。则能处理的数据量是：100G到1000G。对于 flume 而言，数据处理速度要小于 50M/s，flume 就会非常稳定，大于 70M/s flume 就会开始丢包，大于 100M/s 的时候 flume 就没法用了，此时需要修改 flume 源码。
6) 新建类：HBaseDAO（完成以下内容后，考虑数据 put 的效率如何优化）
该类主要用于执行具体的保存数据的操作，rowkey 的生成规则等等。
package com.china.hbase;
import com.china.utils.HBaseUtil;
import com.china.utils.PropertiesUtil;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
/**
* @author chenmingjun
* 2019-03-15 12:24
*/
public class HBaseDao {
public static Configuration conf;
private Connection conn;
private Table table;
private String namespace;
private String tableName;
private int regions;
private SimpleDateFormat sdf1 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
private SimpleDateFormat sdf2 = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
static {
conf = HBaseConfiguration.create();
}
public HBaseDao() {
try {
// 获取配置文件
namespace = PropertiesUtil.getProperty("hbase.calllog.namespace");
tableName = PropertiesUtil.getProperty("hbase.calllog.tableName");
regions = Integer.valueOf(PropertiesUtil.getProperty("hbase.calllog.regions.count"));
// 实例化 Connection 对象
conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
// 实例化表对象
table = conn.getTable(TableName.valueOf(tableName));
if (!HBaseUtil.isExistTable(conf, tableName)) {
HBaseUtil.initNamespace(conf, namespace);
HBaseUtil.creatTable(conf, tableName, regions, "f1", "f2");
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 将当前数据put到HTable中
*
* 原始数据 oriValue 形式：13231085347,18637946280,2017-06-18 20:47:26,0616
* RowKey 形式：01_13231085347_20170618204726_18637946280_1_0616
* HBase 表的列的形式：call1 call2 build_time build_time_ts flag duration
*
* @param oriValue
*/
public void put(String oriValue) {
try {
// 切割原始数据
String[] splitOri = oriValue.split(",");
// 取值赋值
String call1 = splitOri[0];
String call2 = splitOri[1];
String buildTime = splitOri[2]; // 2017-06-18 20:47:26
String duration = splitOri[3];
// 将 2017-06-18 20:47:26 转换为 20170618204726
String buildTimeRep = sdf2.format(sdf1.parse(buildTime));
String flag = "1";
// 生成时间戳
String buildTime_ts = String.valueOf(sdf1.parse(buildTime).getTime());
// 生成分区号
String regionCode = HBaseUtil.genRegionCode(call1, buildTime, regions);
// 拼接数据，生成 RowKey
String rowKey = HBaseUtil.genRowKey(regionCode, call1, buildTimeRep, call2, flag, duration);
// 向 HBase 表中插入该条数据
Put callerPut = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
callerPut.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("call1"), Bytes.toBytes(call1));
callerPut.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("call2"), Bytes.toBytes(call2));
callerPut.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("build_time"), Bytes.toBytes(buildTime));
callerPut.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("build_time_ts"), Bytes.toBytes(buildTime_ts));
callerPut.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("flag"), Bytes.toBytes(flag));
callerPut.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("duration"), Bytes.toBytes(duration));
table.put(callerPut);
// 向 HBase 表中插入数据（被叫）
// Put calleePut = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
// ......
// table.put(calleePut);
// 这种方法不好，我们使用协处理器
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
注意：生成的时间戳要是 string 类型的。不能是 long 类型的。注意："xxx".getBytes(); 与 Bytes.toBytes("xxx"); 有区别，
Bytes.toBytes("xxx"); 的底层默认是 "xxx".getBytes(UTF8_CHARSET);，
而 "xxx".getBytes(); 底层默认是 "xxx".getBytes(ISO-8859-1_CHARSET);
二者编码不一样，混着用，就会出现中文乱码！！！
3.2.3、编写测试单元：范围查找数据（本方案已弃用，但需掌握）
??使用 scan 查看 HBase 中是否正确存储了数据，同时尝试使用过滤器查询扫描指定通话时间点的数据。进行该单元测试前，需要先运行数据采集任务，确保 HBase 中已有数据存在。
新建工具过滤器工具类：HBaseFilterUtil
package com.china.utils;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.util.Collection;
/**
* @author chenmingjun
* 2019-03-18 14:05
*/
public class HBaseFilterUtil {
/**
* 获得相等过滤器。相当于SQL的 [字段] = [值]
*
* @param cf 列族名
* @param col 列名
* @param val 值
* @return 过滤器
*/
public static Filter eqFilter(String cf, String col, byte[] val) {
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, val);
f.setLatestVersionOnly(true);
f.setFilterIfMissing(true);
return f;
}
/**
* 获得大于过滤器。相当于SQL的 [字段] > [值]
*
* @param cf 列族名
* @param col 列名
* @param val 值
* @return 过滤器
*/
public static Filter gtFilter(String cf, String col, byte[] val) {
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.GREATER, val);
f.setLatestVersionOnly(true);
f.setFilterIfMissing(true);
return f;
}
/**
* 获得大于等于过滤器。相当于SQL的 [字段] >= [值]
*
* @param cf 列族名
* @param col 列名
* @param val 值
* @return 过滤器
*/
public static Filter gteqFilter(String cf, String col, byte[] val) {
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.GREATER_OR_EQUAL, val);
f.setLatestVersionOnly(true);
f.setFilterIfMissing(true);
return f;
}
/**
* 获得小于过滤器。相当于SQL的 [字段] < [值]
*
* @param cf 列族名
* @param col 列名
* @param val 值
* @return 过滤器
*/
public static Filter ltFilter(String cf, String col, byte[] val) {
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.LESS, val);
f.setLatestVersionOnly(true);
f.setFilterIfMissing(true);
return f;
}
/**
* 获得小于等于过滤器。相当于SQL的 [字段] <= [值]
*
* @param cf 列族名
* @param col 列名
* @param val 值
* @return 过滤器
*/
public static Filter lteqFilter(String cf, String col, byte[] val) {
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL, val);
f.setLatestVersionOnly(true);
f.setFilterIfMissing(true);
return f;
}
/**
* 获得不等于过滤器。相当于SQL的 [字段] != [值]
*
* @param cf 列族名
* @param col 列名
* @param val 值
* @return 过滤器
*/
public static Filter neqFilter(String cf, String col, byte[] val) {
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL, val);
f.setLatestVersionOnly(true);
f.setFilterIfMissing(true);
return f;
}
/**
* 和过滤器 相当于SQL的 的 and
*
* @param filters 多个过滤器
* @return 过滤器
*/
public static Filter andFilter(Filter... filters) {
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
if (filters != null && filters.length > 0) {
if (filters.length > 1) {
for (Filter f : filters) {
filterList.addFilter(f);
}
}
if (filters.length == 1) {
return filters[0];
}
}
return filterList;
}
/**
* 和过滤器 相当于SQL的 的 and
*
* @param filters 多个过滤器
* @return 过滤器
*/
public static Filter andFilter(Collection<Filter> filters) {
return andFilter(filters.toArray(new Filter[0]));
}
/**
* 或过滤器 相当于SQL的 or
*
* @param filters 多个过滤器
* @return 过滤器
*/
public static Filter orFilter(Filter... filters) {
FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE);
if (filters != null && filters.length > 0) {
for (Filter f : filters) {
filterList.addFilter(f);
}
}
return filterList;
}
/**
* 或过滤器 相当于SQL的 or
*
* @param filters 多个过滤器
* @return 过滤器
*/
public static Filter orFilter(Collection<Filter> filters) {
return orFilter(filters.toArray(new Filter[0]));
}
/**
* 非空过滤器 相当于SQL的 is not null
*
* @param cf 列族
* @param col 列
* @return 过滤器
*/
public static Filter notNullFilter(String cf, String col) {
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL, new NullComparator());
filter.setFilterIfMissing(true);
filter.setLatestVersionOnly(true);
return filter;
}
/**
* 空过滤器 相当于SQL的 is null
*
* @param cf 列族
* @param col 列
* @return 过滤器
*/
public static Filter nullFilter(String cf, String col) {
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new NullComparator());
filter.setFilterIfMissing(false);
filter.setLatestVersionOnly(true);
return filter;
}
/**
* 子字符串过滤器 相当于SQL的 like ‘%[val]%‘
*
* @param cf 列族
* @param col 列
* @param sub 子字符串
* @return 过滤器
*/
public static Filter subStringFilter(String cf, String col, String sub) {
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator(sub));
filter.setFilterIfMissing(true);
filter.setLatestVersionOnly(true);
return filter;
}
/**
* 正则过滤器 相当于SQL的 rlike ‘[regex]‘
*
* @param cf 列族
* @param col 列
* @param regex 正则表达式
* @return 过滤器
*/
public static Filter regexFilter(String cf, String col, String regex) {
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(cf), Bytes.toBytes(col), CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator(regex));
filter.setFilterIfMissing(true);
filter.setLatestVersionOnly(true);
return filter;
}
}
新建单元测试类：HBaseScanTest1（这是个当前情景被废弃的方案，现用方案：HBaseScanTest2 后续讲解）
package com.china;
import com.china.utils.ConnectionInstance;
import com.china.utils.HBaseFilterUtil;
import com.china.utils.PropertiesUtil;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
/**
* @author chenmingjun
* 2019-03-18 14:05
*/
public class HBaseScanTest1 {
private static Configuration conf = null;
private Connection conn;
private HTable hTable;
static {
conf = HBaseConfiguration.create();
}
@Test
public void scanTest() throws IOException {
// 实例化 Connection 对象
conn = ConnectionInstance.getConnection(conf);
// 实例化表对象（注意：此时必须是 HTable）
hTable = (HTable) conn.getTable(TableName.valueOf(PropertiesUtil.getProperty("hbase.calllog.tableName")));
Scan scan = new Scan();
SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
String startTimePoint = null;
String endTimePoint = null;
try {
startTimePoint = String.valueOf(simpleDateFormat.parse("2017-01-1").getTime());
endTimePoint = String.valueOf(simpleDateFormat.parse("2017-03-01").getTime());
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
Filter filter1 = HBaseFilterUtil.gteqFilter("f1", "date_time_ts", Bytes.toBytes(startTimePoint));
Filter filter2 = HBaseFilterUtil.ltFilter("f1", "date_time_ts", Bytes.toBytes(endTimePoint));
Filter filterList = HBaseFilterUtil.andFilter(filter1, filter2);
scan.setFilter(filterList);
ResultScanner resultScanner = hTable.getScanner(scan);
// 每一个 rowkey 对应一个 result
for (Result result : resultScanner) {
// 每一个 rowkey 里面包含多个 cell
Cell[] cells = result.rawCells();
for (Cell c : cells) {
// System.out.println("行：" + Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(c)));
// System.out.println("列族：" + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(c)));
// System.out.println("列：" + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(c)));
// System.out.println("值：" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(c)));
System.out.println(Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(c))
+ ","
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(c))
+ ":"
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(c))
+ ","
+ Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(c)));
}
}
}
}
3.2.4、运行测试：HBase 消费数据
尖叫提示：请将 Linux 允许打开的文件个数和进程数进行优化，优化 RegionServer 与 Zookeeper 会话的超时时间。（参考 HBase 文档中优化章节）
项目成功后，则将项目打包后在 linux 中运行测试。
1) 打包 HBase 消费者代码
a) 在 windows 中，进入工程的 pom.xml 所在目录下（建议将该工程的 pom.xml 文件拷贝到其他临时目录中，例如我把 pom.xml 文件拷贝到了 C:\Users\bruce\Desktop\maven-lib 目录下），然后使用 mvn 命令下载工程所有依赖的 jar 包
mvn -DoutputDirectory=C:\Users\bruce\Desktop\maven-lib\lib -DgroupId=com.china -DartifactId=ct_consumer -Dversion=1.0-SNAPSHOT dependency:copy-dependencies
b) idea 中使用 maven 打包工程
c) 测试执行该 jar 包（在两种环境下测试）
方案一：推荐使用 * 通配符，将所有依赖加入到 classpath 中，不可使用 *.jar的方式。尖叫提示：如果是在 Linux 中测试运行，注意文件夹之间的分隔符。自己的工程要单独在 cp 中指定，不要直接放在依赖的 /lib 目录下（即在 Linux 环境下，工程 ct_consumer-1.0-SNAPSHOT.jar 与所依赖的 jar 不能放在同一的目录中）。
当工程 ct_consumer-1.0-SNAPSHOT.jar 与所依赖的 jar 分别放在不同的目录中
java -cp C:\Users\bruce\Desktop\maven-lib\ct_consumer-1.0-SNAPSHOT.jar;C:\Users\bruce\Desktop\maven-lib\lib\* com.china.kafka.HBaseConsumer
当工程 ct_consumer-1.0-SNAPSHOT.jar 与所依赖的 jar 放在同一的目录中
java -cp C:\Users\bruce\Desktop\maven-lib\lib\* com.china.kafka.HBaseConsumer
方案二：最最推荐，使用 java.ext.dirs 参数将所有依赖的目录添加进 classpath 中。注意：在 Linux 环境下：-Djava.ext.dirs=属性后边的路径必须使用绝对路径。
在 windows 环境下：
java -Djava.ext.dirs=C:\Users\bruce\Desktop\maven-lib\lib\ -cp C:\Users\bruce\Desktop\maven-lib\ct_consumer-1.0-SNAPSHOT.jar com.china.kafka.HBaseConsumer
在 Linux 环境下：
java -Djava.ext.dirs=/opt/module/flume/job/ct/lib/ -cp /opt/module/flume/job/ct/ct_consumer-1.0-SNAPSHOT.jar com.china.kafka.HBaseConsumer
方案三：不推荐，将所有依赖的 jar 包直接以绝对路径的方式添加进 classpath 中，以下 为 windows 中的示例，linux 中需要把分号替换为冒号。
示例部分使用的 CDH 版本的，内容过多，这里不作粘贴了。
3.2.5、编写代码：优化数据存储方案
??现在我们要使用 HBase 查找数据时，尽可能的使用 rowKey 去精准的定位数据位置，而非使用 ColumnValueFilter 或者 SingleColumnValueFilter，按照单元格 Cell 中的 Value 过滤数据，这样做在数据量巨大的情况下，效率是极低的！如果要涉及到全表扫描。所以尽量不要做这样可怕的事情。注意，这并非 ColumnValueFilter 就无用武之地。现在，我们将使用协处理器，将数据一分为二。
思路：
??a) 编写协处理器类，用于协助处理 HBase 的相关操作（增删改查）。
??b) 在协处理器中，一条主叫日志成功插入后，将该日志切换为被叫视角再次插入一次，放入到与主叫日志不同的列族中。
??c) 重新创建 hbase 表，并为该表注册协处理器。
??d) 编译项目，发布协处理器的 jar 包到 hbase 的 lib 目录下，并群发该 jar 包。
??e) 修改 hbase-site.xml 文件，设置协处理器，并群发该 hbase-site.xml 文件。
编码：
1) 新建协处理器类：CalleeWriteObserver，并覆写 postPut() 方法，该方法会在数据成功插入之后被回调
协处理器的使用步骤：
??1、编写代码 extends BaseRegionObserver
??2、打包jar
??3、重新创建表，将表在创建的时候，挂载(注册)该处理器。（如何挂载：即把协处理器的全类名添加到配置）
??4、表在挂载协处理器的时候，会去HBase的根目录下的lib目录下的jar包里，找到相应的协处理器类的路径
package com.china.hbase;
import com.china.utils.HBaseUtil;
import com.china.utils.PropertiesUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Durability;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
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.regionserver.wal.WALEdit;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
/**
* 在协处理器中，一条主叫日志成功插入后，将该日志切换为被叫视角再次插入一次，放入到与主叫日志不同的列族中。
*
* @author chenmingjun
* 2019-03-16 0:07
*/
public class CalleeWriteObserver extends BaseRegionObserver {
@Override
public void postPut(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> e, Put put, WALEdit edit, Durability durability)
throws IOException {
super.postPut(e, put, edit, durability);
// 1、获取你想要操作的目标表的名称
String targetTableName = PropertiesUtil.getProperty("hbase.calllog.tableName");
// 2、获取当前操作的表的表名
String currentTableName = e.getEnvironment().getRegion().getRegionInfo().getTable().getNameAsString();
// 3、判断需要操作的表是否就是当前表，如果不是，则直接 return
if (!targetTableName.equals(currentTableName)) {
return;
}
// 4、得到当前插入数据的值并封装新的数据，
// oriRowkey举例：01_15369468720_20170727081033_13720860202_1_0180
String oriRowkey = Bytes.toString(put.getRow());
String[] splits = oriRowkey.split("_");
// 如果当前插入的是被叫数据，则直接返回(因为默认提供的数据全部为主叫数据)，
// 又因为我们使用的协处理器的方法是postPut()，即每次插入一条主叫数据后，都会调用该方法插入一条被叫数据。
// 插入一条被叫数据后，又会继续调用该方法，此时插入的数据是被叫数据，需要及时停掉，否则会形成死循环！
String oldFlag = splits[4];
if (oldFlag.equals("0")) {
return;
}
// 组装新的数据所在分区号
int regions = Integer.valueOf(PropertiesUtil.getProperty("hbase.calllog.regions.count"));
String call1 = splits[1];
String call2 = splits[3];
String buildTime = splits[2];
String duration = splits[5];
String newFlag = "0";
// 生成时间戳
String buildTime_ts = null;
try {
buildTime_ts = String.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss").parse(buildTime).getTime());
} catch (ParseException e1) {
e1.printStackTrace();
}
// 生成新的分区号
String regionCode = HBaseUtil.genRegionCode(call2, buildTime, regions);
// 拼接数据，生成新的 RowKey
// 新 RowKey 形式：03_13720860202_20170727081033_15369468720_0_0180
String rowKey = HBaseUtil.genRowKey(regionCode, call2, buildTime, call1, newFlag, duration);
// 向 HBase 表中插入数据（被叫）
Put calleePut = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
calleePut.addColumn(Bytes.toBytes("f2"), Bytes.toBytes("call1"), Bytes.toBytes(call2));
calleePut.addColumn(Bytes.toBytes("f2"), Bytes.toBytes("call2"), Bytes.toBytes(call1));
calleePut.addColumn(Bytes.toBytes("f2"), Bytes.toBytes("build_time"), Bytes.toBytes(buildTime));
calleePut.addColumn(Bytes.toBytes("f2"), Bytes.toBytes("build_time_ts"), Bytes.toBytes(buildTime_ts));
calleePut.addColumn(Bytes.toBytes("f2"), Bytes.toBytes("flag"), Bytes.toBytes(newFlag));
calleePut.addColumn(Bytes.toBytes("f2"), Bytes.toBytes("duration"), Bytes.toBytes(duration));
Table table = e.getEnvironment().getTable(TableName.valueOf(targetTableName));
table.put(calleePut);
table.close();
}
}
在执行代码之前，我们先手动删除 hbase 上的表 和 命名空间，命令如下：
hbase(main):002:0> disable ‘ns_ct:calllog‘
hbase(main):003:0> drop ‘ns_ct:calllog‘
hbase(main):005:0> drop_namespace ‘ns_ct‘
2) 执行代码：重新创建 hbase 表，并为该表注册协处理器。在“表描述器”中调用 addCoprocessor() 方法进行协处理器的设置，大概是这样的：（你需要找到你的建表的那部分代码，添加如下逻辑）
// 为该表设置协处理器
htd.addCoprocessor("com.china.hbase.CalleeWriteObserver");
3.2.6、运行测试：协处理器
重新编译项目，发布 jar 包到 hbase 的 lib 目录下（注意需群发）：
$ scp /opt/module/hbase/lib/ct_consumer-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop103:/opt/module/hbase/lib/
$ scp /opt/module/hbase/lib/ct_consumer-1.0-SNAPSHOT.jar hadoop104:/opt/module/hbase/lib/
重新修改hbase-site.xml：
<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>com.china.hbase.CalleeWriteObserver</value>
</property>
修改后群发：
$ scp -r /opt/module/hbase/conf hadoop103:/opt/module/hbase/
$ scp -r /opt/module/hbase/conf hadoop104:/opt/module/hbase/
完成以上步骤后，重新消费数据进行测试。
3.2.7、编写测试单元：范围查找数据
思路：
??a) 已知要查询的手机号码以及起始时间节点和结束时间节点，查询该节点范围内的该手机号码的通话记录。
??b) 拼装 startRowKey 和 stopRowKey，即扫描范围，要想拼接出扫描范围，首先需要了解 rowkey 组成结构，我们再来复习一下，举个大栗子：
rowkey：
分区号_手机号码1_通话建立时间_手机号码2_主(被)叫标记_通话持续时间
01_15837312345_20170527081033__1_0180
??c) 比如按月查询通话记录，则startRowKey举例：
regionCode_158373123456_201705010
stopRowKey举例：
regionCode_158373123456_201706010
如下图所示：
注意：startRowKey 和 stopRowKey 设计时，后面的部分已经被去掉。尖叫提示：rowKey 的扫描范围为前闭后开。尖叫提示：rowKey 默认是有序的，排序规则为字符的按位比较。
d) 如果查找所有的，需要多次 scan 表，每次 scan 设置为下一个时间窗口即可，该操作可放置于 for 循环中。
编码：
1) 新建工具类：ScanRowkeyUtil
该类主要用于根据传入指定的查询时间，生成若干组 startRowKey 和 stopRowKey
package com.china.utils;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.List;
/**
* 该类主要用于根据用户传入的手机号以及开始和结束时间点，按月生成多组 rowKey
*
* @author chenmingjun
* 2019-03-18 14:31
*/
public class ScanRowkeyUtil {
private String telephone;
private String startDateString;
private String stopDateString;
List<String[]> list = null;
int index = 0;
private SimpleDateFormat sdf1 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
private SimpleDateFormat sdf2 = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss");
public ScanRowkeyUtil(String telephone, String startDateString, String stopDateString) {
this.telephone = telephone;
this.startDateString = startDateString;
this.stopDateString = stopDateString;
list = new ArrayList<>();
genRowKeys();
}
// 01_15837312345_201711
// 15837312345 2017-01-01 2017-05-01
public void genRowKeys() {
int regions = Integer.valueOf(PropertiesUtil.getProperty("hbase.calllog.regions.count"));
try {
Date startDate = sdf1.parse(startDateString);
Date stopDate = sdf1.parse(stopDateString);
// b当前开始时间
Calendar currentStartCalendar = Calendar.getInstance();
currentStartCalendar.setTimeInMillis(startDate.getTime());
// 当前结束时间
Calendar currentStopCalendar = Calendar.getInstance();
currentStopCalendar.setTimeInMillis(startDate.getTime());
currentStopCalendar.add(Calendar.MONTH, 1);
while (currentStopCalendar.getTimeInMillis() <= stopDate.getTime()) {
String regionCode = HBaseUtil.genRegionCode(telephone, sdf2.format(new Date(currentStartCalendar.getTimeInMillis())), regions);
// 01_15837312345_201711
String startRowKey = regionCode + "_" + telephone + "_" + sdf2.format(new Date(currentStartCalendar.getTimeInMillis()));
String stopRowKey = regionCode + "_" + telephone + "_" + sdf2.format(new Date(currentStopCalendar.getTimeInMillis()));
String[] rowkeys = {startRowKey, stopRowKey};
list.add(rowkeys);
currentStartCalendar.add(Calendar.MONTH, 1);
currentStopCalendar.add(Calendar.MONTH, 1);
}
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 判断 list 集合中是否还有下一组 rowKey
*
* @return
*/
public boolean hasNext() {
if (index < list.size()) {
return true;
} else {
return false;
}
}
/**
* 取出 list 集合中存放的下一组 rowKey
*
* @return
*/
public String[] next() {
String[] rowkeys = list.get(index);
index++;
return rowkeys;
}
}
2) 新建测试单元类 ：HBaseScanTest2
package com.china;
import com.china.utils.ConnectionInstance;
import com.china.utils.PropertiesUtil;
import com.china.utils.ScanRowkeyUtil;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
/**
* @author chenmingjun
* 2019-03-18 14:37
*/
public class HBaseScanTest2 {
private static Configuration conf = null;
private Connection conn;
private HTable hTable;
static {
conf = HBaseConfiguration.create();
}
@Test
public void scanTest() throws IOException, ParseException {
String call = "14473548449";
String startPoint = "2017-01-01";
String stopPoint = "2017-09-01";
// 实例化 Connection 对象
conn = ConnectionInstance.getConnection(conf);
// 实例化表对象（注意：此时必须是 HTable）
hTable = (HTable) conn.getTable(TableName.valueOf(PropertiesUtil.getProperty("hbase.calllog.tableName")));
Scan scan = new Scan();
ScanRowkeyUtil scanRowkeyUtil = new ScanRowkeyUtil(call, startPoint, stopPoint);
while (scanRowkeyUtil.hasNext()) {
String[] rowKeys = scanRowkeyUtil.next();
scan.setStartRow(Bytes.toBytes(rowKeys[0]));
scan.setStopRow(Bytes.toBytes(rowKeys[1]));
System.out.println("时间范围" + rowKeys[0].substring(15, 21) + "---" + rowKeys[1].substring(15, 21));
ResultScanner resultScanner = hTable.getScanner(scan);
// 每一个 rowkey 对应一个 result
for (Result result : resultScanner) {
// 每一个 rowkey 里面包含多个 cell
Cell[] cells = result.rawCells();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(Bytes.toString(result.getRow())).append(",");
for (Cell c : cells) {
sb.append(Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(c))).append(",");
}
System.out.println(sb.toString());
}
}
}
}
3) 运行测试
观察是否已经按照时间范围查询出对应的数据。
开启集群顺序：
??1、开启 HDFS、Zookeeper 集群
??2、开启 Kafka 集群
??3、开启 Flume
??4、开启 HBase 集群
??5、开启数据生产
??6、开启 HBase 数据消费
在开启数据生产，执行 HBase 数据消费代码之前，我们先手动删除 hbase 上的表 和 命名空间，命令如下：
hbase(main):002:0> disable ‘ns_ct:calllog‘
hbase(main):003:0> drop ‘ns_ct:calllog‘
hbase(main):005:0> drop_namespace ‘ns_ct‘
原文：https://www.cnblogs.com/chenmingjun/p/10552330.html
内容总结
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