如何配置MapReduce以实现HBase的双读功能？

配置HBase双读功能

在大数据应用中，MapReduce和HBase的集成是常见的需求，HBase作为一种分布式、面向列的NoSQL数据库，与MapReduce框架结合可以实现高效的数据处理，本文将详细介绍如何在MapReduce任务中配置HBase双读功能，以提升系统的高可用性和读取效率。

HBase双读功能概述

HBase双读功能是一种提高集群系统高可用性的关键特性，适用于以下四种查询场景：使用Get读取数据、使用批量Get读取数据、使用Scan读取数据以及基于二级索引查询，通过双读机制，客户端可以同时从主备集群读取数据，从而减少查询毛刺，确保每一次读请求的成功率。

应用场景

1、高成功率：双并发读机制保证每次读请求的成功率。

2、可用性：单集群故障时，查询业务不中断，短暂的网络抖动也不会导致查询时间变长。

3、通用性：双读特性不支持双写，但不影响原有的实时写场景。

4、易用性：客户端封装处理，业务侧不感知。

配置步骤

1、准备配置文件：获取HBase主集群和备集群的配置文件（coresite.xml、hbasesite.xml、hdfssite.xml），并将它们分别放置在“src/main/resources/conf/active”和“src/main/resources/conf/standby”目录下。

2、创建hbasedual.xml文件：在“src/main/resources/conf”目录下创建hbasedual.xml文件，并添加以下内容：

   <configuration>
       <! 主集群配置文件目录 >
       <property>
           <name>hbase.dualclient.active.cluster.configuration.path</name>
           <value>{样例代码目录}\src\main\resources\conf\active</value>
       </property>
       <! 备集群配置文件目录 >
       <property>
           <name>hbase.dualclient.standby.cluster.configuration.path</name>
           <value>{样例代码目录}\src\main\resources\conf\standby</value>
       </property>
       <! 双读模式的Connection实现 >
       <property>
           <name>hbase.client.connection.impl</name>
           <value>org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseMultiClusterConnectionImpl</value>
       </property>
       <! 安全模式 >
       <property>
           <name>hbase.security.authentication</name>
           <value>kerberos</value>
       </property>
       <property>
           <name>hadoop.security.authentication</name>
           <value>kerberos</value>
       </property>
   </configuration>

3、加载双读配置：在Java代码中加载双读配置，例如在“com.huawei.bigdata.hbase.examples”包的“TestMain”类的init方法中添加如下代码片段：

   private static void init() throws IOException {
       // Default load from conf directory
       conf = HBaseConfiguration.create();
       //In Windows environment
       String userdir = TestMain.class.getClassLoader().getResource("conf").getPath() + File.separator;
       //In Linux environment
       //String userdir = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "conf" + File.separator;
       conf.addResource(new Path(userdir + "hbasedual.xml"), false);
   }

4、确定数据来源的集群：在GET请求和SCAN请求中，判断返回结果是否为DualResult或HBaseMultiScanner，如果是，则记录集群ID。

   // GET请求
   Result result = table.get(get);
   if (result instanceof DualResult) {
       LOG.info(((DualResult)result).getClusterId());
   }
   // SCAN请求
   ResultScanner rScanner = table.getScanner(scan);
   if (rScanner instanceof HBaseMultiScanner) {
       LOG.info(((HBaseMultiScanner)rScanner).getClusterId());
   }

5、配置日志打印：在log4j.properties文件中增加如下内容，以便客户端输出metric信息到指定文件：

   log4j.logger.DUAL=debug,DUAL
   log4j.appender.DUAL=org.apache.log4j.RollingFileAppender
   log4j.appender.DUAL.File=/var/log/dual.log //客户端本地双读日志路径，根据实际路径修改，但目录要有写入权限
   log4j.additivity.DUAL=false
   log4j.appender.DUAL.MaxFileSize=${hbase.log.maxfilesize}
   log4j.appender.DUAL.MaxBackupIndex=${hbase.log.maxbackupindex}
   log4j.appender.DUAL.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
   log4j.appender.DUAL.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %5p [%t] %c{2}: %m%n

注意事项

1、最终一致性：由于备集群读取的数据可能和主集群存在差异，因此只能实现最终一致性。

2、仅用于查询：HBase的双读功能仅用于查询，不支持双写，当主集群宕机时，最新数据无法同步，备集群可能查询不到最新数据。

3、RPC限制：HBase的Scan操作可能分解为多次RPC，由于相关session信息在不同集群间不同步，数据不能保证完全一致，因此双读只在第一次RPC时生效。

4、Admin接口限制：HBase Admin接口和实时写入接口只会访问主集群，如果主集群宕机，这些功能将不可用。

FAQs

问题1：HBase双读功能支持双写吗？

答案：不支持，HBase的双读功能仅用于查询，不支持双写，当主集群宕机时，最新数据无法同步，备集群可能查询不到最新数据。

问题2：如何确定HBase双读功能是否生效？

答案：可以通过检查返回结果是否为DualResult或HBaseMultiScanner来判断，如果是，则表示双读功能生效，并可以记录集群ID，可以在log4j.properties文件中配置日志打印，将metric信息输出到指定文件，以便监控双读功能的运行情况。

通过以上步骤和注意事项，可以在MapReduce任务中成功配置HBase双读功能，从而提高系统的高可用性和读取效率。

配置项	说明	示例
HBase集群配置	确保HBase集群已经正确配置，并且启动。	确保HBase服务运行正常。 确保HBase相关配置文件正确，如hbasesite.xml。
MapReduce配置	在MapReduce作业中启用HBase双读功能。	在MapReduce作业的配置中设置mapreduce.map.input.key.comparator.class为org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.KeycomparatorWrapper。 设置mapreduce.map.input.keycomparator.options为HBaseRowKeyComparator。
HBase连接配置	配置MapReduce作业与HBase集群的连接。	在MapReduce作业中，通过Configuration对象配置HBase相关参数，如hbase.zookeeper.quorum、hbase.zookeeper.property.clientPort等。
HBase扫描配置	在MapReduce作业中配置HBase表的扫描。	设置TableMapReduceUtil.initTableMapperJob方法中的TableInputFormat参数为HBase表对应的实例。 配置扫描范围、过滤条件等。
HBase输出配置	配置MapReduce作业的输出。	使用TableOutputFormat来设置HBase输出格式。 配置输出表名、列族等。
HBase双读实现	使用HBase的过滤器实现双读功能。	在HBase扫描时，使用Filter来过滤出需要读取的数据。 在MapReduce作业中，根据需要对数据进行处理。
示例代码	以下是一个使用HBase双读功能的MapReduce作业示例代码。	“`java

Configuration config = new Configuration();

config.set("hbase.zookeeper.quorum", "zookeeper_host");

config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");

Table table = connectToHBaseTable(config, "my_table");

TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(

"my_table",

new HBaseTableInputFormat(),

MyMapper.class,

Text.class,

HBaseResult.class,

config

);

TableMapReduceUtil.initTableOutputFormatJob(

"my_output_table",

new HBaseTableOutputFormat(),

MyReducer.class,

Text.class,

HBaseResult.class,

config

);

Job job = Job.getInstance(config, "HBase Double Read Example");

job.waitForCompletion(true);

“` |

通过以上配置，可以在MapReduce作业中实现HBase的双读功能。