MapReduce操作HBase错误一例

package test;  
 
import java.io.IOException;  
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;  
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;  
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
 
public class ReducerClass extends TableReducer<Text,Text,ImmutableBytesWritable>{  
    public void reduce(Text key,Iterable<Text> values,Context context){  
        String k = key.toString();  
        StringBuffer str=null;  
        for(Text value: values){  
            str.append(value.toString());  
        }  
        String v = new String(str);   
        Put putrow = new Put(k.getBytes());  
        putrow.add("fam1".getBytes(), "name".getBytes(), v.getBytes());       
    }  
} 

由上面可知ReducerClass继承TableReduce，在hadoop里面ReducerClass继承Reducer类。它的原型为：TableReducer<KeyIn,Values,KeyOut>可以看出，HBase里面是读出的Key类型是ImmutableBytesWritable。

Map，Reduce，以及Job的配置分离，比较清晰,mahout也是采用这种构架。

package test;  
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
import org.apache.hadoop.conf.Configured;  
import org.apache.hadoop.fs.Path;  
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;  
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;  
import org.apache.hadoop.util.Tool;  
 
public class Driver extends Configured implements Tool{  
 
    @Override 
    public static void run(String[] arg0) throws Exception {  
        // TODO Auto-generated method stub  
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create();  
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum.", "localhost");    
          
        Job job = new Job(conf,"Hbase");  
        job.setJarByClass(TxtHbase.class);  
          
        Path in = new Path(arg0[0]);  
          
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);  
        FileInputFormat.addInputPath(job, in);  
          
        job.setMapperClass(MapperClass.class);  
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setMapOutputValueClass(Text.class);  
          
        TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("table", ReducerClass.class, job);  
          
       job.waitForCompletion(true);  
    }  
      
} 

D