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package com.hbase.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Mutation;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class HbaseMrTest {
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		Configuration conf =  HBaseConfiguration.create();
		//配置conf
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "bigdata01,bigdata02,bigdata03");
		conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");	
		Job job = Job.getInstance(conf, "word-count");
		//指定执行job的主类
		job.setJarByClass(HbaseMrTest.class);
		Scan scan = new Scan();
		//定义mapper需要扫描的列
		scan.addColumn(Bytes.toBytes("content"), Bytes.toBytes("words"));
		//配置mapper
		TableMapReduceUtil.initTableMapperJob("wordcount", scan,HMapper.class , Text.class, IntWritable.class, job);
		//配置recuder
		TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("result", HReducer.class, job);
		//提交job
		System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
	}
}
// Text, IntWritable 为输出类型
class HMapper extends TableMapper{
	Text out = new Text();
	IntWritable iw = new IntWritable(1);
	@Override
	protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,
			Mapper.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		//通过result 直接过得content:words 的值
		byte[] bytes =  value.getValue(Bytes.toBytes("content"), Bytes.toBytes("words"));
		if(bytes!=null) {
			String words = Bytes.toString(bytes);
			//对获得的一行单词进行分割
			String[] ws = words.split(" ");
			for(String wd : ws) {
				out.set(wd);
				//写出值，如: you 1
				context.write(out, iw);
			}			
		}
	}	
}
// Text, IntWritable 为mapper的输出类型
class HReducer extends TableReducer{
	@Override
	protected void reduce(Text text, Iterable iter,
			Reducer.Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		int sum = 0 ;
		//对iter遍历
		for(IntWritable intw : iter) {
			sum+= intw.get();
		}
		//new 一个put 构造函数内的值为row key
		Put put = new Put(Bytes.toBytes(text.toString()));
		//put添加columnfamily 和column
		put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("wordcnt"), Bytes.toBytes(String.valueOf(sum)));
		//将每个单词当做row key 写出，put是相加的总和
		context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(text.toString())), put);
	}
	
}
最后将java文件export为RaunableJar放到linux java -jar hbase.jar com.hbase.test.HbaseMrTest 运行

原始数据：

运行结果：

以上是“hbase如何编写mapreduce”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联-成都网站建设公司行业资讯频道！

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