HBase 中加盐（Salting）之后的表如何读取：MapReduce 篇

在 HBase 中使用加盐（Salting）可以提高数据分布的均匀性，从而提高查询和读取性能。加盐的实现方式是在数据行键的前缀或后缀随机添加一定长度的字节，使得数据分布在多个 RegionServer 上，避免某个 RegionServer 频繁处理热点数据。

但是，在读取加盐后的表数据时，我们需要对查询条件进行相应的处理，以便能够读取到所有符合条件的数据行。下面介绍如何在 MapReduce 中读取加盐后的 HBase 表数据。

首先，需要在 MapReduce 任务中加载 HBase 表和配置信息：

// 加载 HBase 配置信息
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181");
config.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase");
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);

// 加载 HBase 表信息
TableName tableName = TableName.valueOf("user");
Table table = connection.getTable(tableName);

接着，在 Mapper 中处理数据行键的前缀或后缀，以便能够读取到符合条件的数据。例如，如果数据行键为“useridtime”，我们可以将前缀“userid”作为查询条件：

public static class MyMapper extends TableMapper<Text, Text> {
    private Text newKey = new Text();
    private Text newValue = new Text();

    public void map(ImmutableBytesWritable rowkey, Result result, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        byte[] rowkeyBytes = rowkey.get();
        byte[] useridBytes = Arrays.copyOfRange(rowkeyBytes, 0, 8);
        byte[] timeBytes = Arrays.copyOfRange(rowkeyBytes, 8, 16);
        String userid = Bytes.toString(useridBytes);
        String time = Bytes.toString(timeBytes);

        // 如果符合条件，输出数据行键和值
        if (userid.equals("12345678")) {
            newKey.set(time);
            newValue.set(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"))));
            context.write(newKey, newValue);
        }
    }
}

需要注意的是，在读取加盐后的表数据时，我们需要使用 HBase 提供的“TableMapper”类，该类将读取到的数据封装成了“Result”类型。我们需要使用“result.getValue(columnFamily, column)”方法获取列族“columnFamily”中列“column”的值。

最后，在 MapReduce 任务中执行查询操作：

Job job = Job.getInstance(config, "ReadSaltedHBaseTable");
job.setJarByClass(ReadSaltedHBaseTable.class);
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);

Scan scan = new Scan();
// 只查询“info”列族中的“name”列
scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"));

TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tableName, scan, MyMapper.class, Text.class, Text.class, job);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName, MyReducer.class, job);
job.waitForCompletion(true);

在以上代码中，我们使用“Scan”对象设置查询条件，并在“initTableMapperJob”方法中将查询条件和 Mapper 类一起打包传递给 HBase。

综上所述，从 HBase 中读取加盐后的表数据需要将查询条件与数据行键的前缀或后缀进行比较，并使用 HBase 提供的“TableMapper”类读取数据，最后在 MapReduce 任务中执行查询操作。