Hbase自0.92之后开始支持Coprocessor（协处理器），旨在使用户可以将自己的代码放在regionserver上来运行，即将计算程序移动到数据所在的位置进行运算。这一点与MapReduce的思想一致。Hbase的Coprocess分为observer和endpoint两大类。简单说，observer相当于关系型数据库中的触发器，而endpoint则相当于关系型数据库中的存储过程。关于HBase Coprocessor的介绍网上有很多的文档，由于我也是刚刚学习，从很多好人贡献的文档上了解了很多。
这里记录一下自己在一个完全分布式系统上部署自定义的Coprocessor的过程，本文会介绍两种部署的方法：一种是在hbase-site.xml中配置；第二种是使用表描述符来配置（alter）；前者会被所有的表的所有的region加载，而后者只会对指定的表的所有region加载。本文会结合自己的实验过程指出哪些地方为易错点。
首先，还是先来看下环境：
hadoop1.updb.com 192.168.0.101 Role:master
hadoop2.updb.com 192.168.0.102 Role:regionserver
hadoop3.updb.com 192.168.0.103 Role:regionserver
hadoop4.updb.com 192.168.0.104 Role:regionserver
hadoop5.updb.com 192.168.0.105 Role:regionserver
首先编码自定义的Coprocessor，该段代码摘自《Hbase权威指南》，只是修改了package的名字：
package org.apache.hbase.kora.coprocessor;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
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.HRegion;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
public class RegionObserverExample extends BaseRegionObserver {
public static final Log LOG = LogFactory.getLog(HRegion.class);
public static final byte[] FIXED_ROW = Bytes.toBytes("@@@GETTIME@@@");
@Override
public void preGet(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> c,
Get get, List<KeyValue> result) throws IOException {
LOG.debug("Got preGet for row: " + Bytes.toStringBinary(get.getRow()));
if (Bytes.equals(get.getRow(), FIXED_ROW)) {
KeyValue kv = new KeyValue(get.getRow(), FIXED_ROW, FIXED_ROW,
Bytes.toBytes(System.currentTimeMillis()));
LOG.debug("Had a match, adding fake kv: " + kv);
result.add(kv);
}
}
}编码完成后需要将该类编译并打成jar包，类名上右击--Export，弹出如下窗口
选择JAR file，然后Next，出现如下窗口
指定jar文件的保存路径，然后finish，就完成了RegionObserverExample类的编译和打包，接下来就需要将打好的jar文件使用ftp的方式上传到hbase集群的master服务器上，这里为hadoop1。
## 已经上传到hadoop1上
[grid@hadoop1 ~]$ ls /var/ftp/pub/RegionObserverExample.jar
/var/ftp/pub/RegionObserverExample.jar
## 由于是完全分布式系统，为了方便管理，我们将jar包存放到hadoop hdfs的根目录下的jars目录下
[grid@hadoop1 ~]$ hdfs dfs -put /var/ftp/pub/RegionObserverExample.jar /jars
## OK，验证已经上传成功
[grid@hadoop1 ~]$ hdfs dfs -ls /jars
Found 1 items
-rw-r--r-- 4 grid supergroup 3884 2014-11-15 04:46 /jars/RegionObserverExample.jar然后需要将打好的jar包放到hbase安装目录下的lib目录下，并修改hbase-site.xml配置文件
## cp jar包到hbase安装目录下的lib目录，所有节点上都做这样的操作
[grid@hadoop1 ~]$ cp /var/ftp/pub/RegionObserverExample.jar /opt/hbase-0.98.4-hadoop2/lib/
## 然后修改hbase-site.xml文件，添加一个选项
<!-- 这里要注意value中一定要写完整的类名(即把包名写全)，否则报ClassNotFound错 -->
<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>org.apache.hbase.kora.coprocessor.RegionObserverExample</value>
</property>在master上修改配置文件完成之后，将修改后的文件scp到其他个regionserver上，然后重启hbase使配置生效。重启之后来看是否能够正确的触发
## 使用get命令从kora表中取rowkey为@@@GETTIME@@@的行
hbase(main):014:0> get 'kora', '@@@GETTIME@@@'
COLUMN CELL
@@@GETTIME@@@:@@@GETTIM timestamp=9223372036854775807, value=\x00\x00\x01I\xB0@\xA0\xE0
E@@@
1 row(s) in 0.0420 seconds
## 将列值转化为uninx 时间
hbase(main):015:0> Time.at(Bytes.toLong("\x00\x00\x01I\xB0\x0BZ\x0B".to_java_bytes)/ 1000)
=> Sat Nov 15 04:42:54 +0800 2014
## 从上面的测试中看出，我们自定义的Coprocessor已经成功的部署到分布式系统中了。需要留意的是在hbase-site.xml配置的Coprocessor默认是会被每张表的每个region加载。如果只想要某个表使用这个observer coprocessor，就需要使用表描述符的加载方式，这种方式同样的需要拷贝jar包到hbase安装目录下的lib目录中去，与上面不同的是不用在hbase-site.xml中设置Coprocessor，而是使用alter来把Coprocessor与表绑定。如下
## cp jar包到hbase安装目录下的lib目录，所有节点上都做这样的操作
[grid@hadoop1 ~]$ cp /var/ftp/pub/RegionObserverExample.jar /opt/hbase-0.98.4-hadoop2/lib/
## 注释掉hbase-site.xml中的Coprocessor的配置
[grid@hadoop1 ~]$ tail -7 /opt/hbase-0.98.4-hadoop2/conf/hbase-site.xml
<!--
<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>org.apache.hbase.kora.coprocessor.RegionObserverExample</value>
</property>
-->
</configuration>在hbase shell中使用alter命令来为kora表来设定Coprocessor
## 格式：[coprocessor jar file location] | class name | [priority] | [arguments]
## 列子：hbase> alter 't1',
## 'coprocessor'=>'hdfs:///foo.jar|com.foo.FooRegionObserver|1001|arg1=1,arg2=2'
## 由于一定设置了classpath，所以可以忽略jar file location，如下：
hbase(main):101:0> alter 'kora',
hbase(main):102:0* 'coprocessor' => '|org.apache.hbase.kora.coprocessor.RegionObserverExample|'
Updating all regions with the new schema...
0/1 regions updated.
1/1 regions updated.
Done.
0 row(s) in 2.5670 seconds设置成功，decribe下表
hbase(main):103:0> describe 'kora'
DESCRIPTION ENABLED
'kora', {TABLE_ATTRIBUTES => {coprocessor$1 => '|org.apache.hbase.kora.coprocessor.RegionObserverExa true
mple|'}, {NAME => 'project', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE
=> '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_
CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
1 row(s) in 0.0580 secondsok，已经设置成功，下面来测试一下
## kora表，指定了Coprocessor
hbase(main):104:0> get 'kora', '@@@GETTIME@@@'
COLUMN CELL
@@@GETTIME@@@:@@@GETTIME@@@ timestamp=9223372036854775807, value=\x00\x00\x01I\xB0\x985W
1 row(s) in 0.0360 seconds
## testtable，没有指定Coprocessor
hbase(main):105:0> get 'testtable', '@@@GETTIME@@@'
COLUMN CELL
0 row(s) in 0.0180 seconds需要注意的是，Coprocessor的优先级有SYSTEM和USER两种，SYSTEM优先于USER加载。使用表描述符设置Coprocessor时，不要设置优先级这一项，否则无法成功触发，如
'coprocessor' => '|org.apache.hbase.kora.coprocessor.RegionObserverExample|USER|'虽然也能成功设置Coprocessor，但是测试时是无法触发的，在上述环境中亲自测试过的，而且hbase帮助文档中优先级这个项用户不是必输项，只有类名是必输项。我们可以根据自己的需求来选择使用哪种方式来配置自己的Coprocessor。
