要想搞明白Geotrellis的数据处理情况,首先要弄清楚数据的存放,Geotrellis将数据存放在Accumulo中。

Accumulo是一个分布式的Key Value型NOSQL数据库,官网为(https://accumulo.apache.org/),在使用Ambari安装hadoop集群一文中已经介绍了如何安装Hadoop集群以及Accumulo。

Accumulo以表来分区存放数据,结构为Key Value,其中Key又包含RowID和Column,Column又包含Family、Qualifier、Visibility。

闲话莫谈,首先介绍一下如何在accumulo shell中操作Accumulo。

1、进入accumulo shell控制台

accumulo shell -u [username]

username就是具有操作accumulo的用户

2、查看所有表

tables

    3、创建表

createtable mytable

4、删除表

deletetable mytable

5、扫描表,查看数据

scan

6、插入数据 插入数据的时候要在当前表的工作域中

insert row1 colf colq value1

只要rowID family qualifier有一个不重复即可,如果重复会覆盖掉原来的value。

7、切换表

table mytable

 
    下面介绍一下如何使用Scala语言操作Accumulo,也比较简单,先贴出全部代码
 object Main {

   val token = new PasswordToken("pass")
val user = "root"
val instanceName = "hdp-accumulo-instance"
val zooServers = "zooserver"
val table = "table" def main(args: Array[String]) {
// write
read
} def read = {
val conn = getConn
val auths = Authorizations.EMPTY// new Authorizations("Valid")
val scanner = conn.createScanner(table, auths) val range = new org.apache.accumulo.core.data.Range("row1", "row2") // start row --- end row 即row ID
scanner.setRange(range)
// scanner.fetchColumnFamily()
// println(scanner.iterator().next().getKey)
val iter = scanner.iterator()
while (iter.hasNext){
var item = iter.next()
//Accumulo中数据存放在table中,分为Key Value,其中Key又包含RowID和Column,Column包含Family Qualifier Visibility
println(s"key row:${item.getKey.getRow} fam:${item.getKey.getColumnFamily} qua:${item.getKey.getColumnQualifier} value:${item.getValue}")
}
// for(entry <- scanner) {
// println(entry.getKey + " is " + entry.getValue)
// }
} def write {
val mutation = createMutation
val writer = getWriter
writer.addMutation(mutation)
// writer.flush()
writer.close
} def createMutation = {
val rowID = new Text("row2")
val colFam = new Text("myColFam")
val colQual = new Text("myColQual")
// val colVis = new ColumnVisibility("public") //不需要加入可见性
var timstamp = System.currentTimeMillis
val value = new Value("myValue".getBytes)
val mutation = new Mutation(rowID)
mutation.put(colFam, colQual, timstamp, value)
mutation
} def getConn = {
val inst = new ZooKeeperInstance(instanceName, zooServers)
val conn = inst.getConnector("root", token)
conn
} def getWriter() = {
val conn = getConn
val config = new BatchWriterConfig
config.setMaxMemory(10000000L)
val writer: BatchWriter = conn.createBatchWriter(table, config)
writer
}
}

以上代码主要实现了Accumulo的读写操作,其中zooServers是安装的zookeeper的主节点地址。instanceName是accumulo的实例名称。read的Range实现了范围内查找,但是此处的范围需要输入的是RowID的起始值,由于Accumulo是自动排序的,所以此处输入范围会将该范围内的数据全部返回。其他代码均通俗易懂(自认为,哈哈),所以不在这里赘述。

本文简单介绍了Accumulo的操作,仅是为了方便理解Geotrellis的工作原理以及阅读Geotrellis的源代码做准备,若是有人恰好需要将数据存放到集群中,不妨可以试一下存入到Accumulo中。

参考链接

一、geotrellis使用初探
二、geotrellis使用(二)geotrellis-chatta-demo以及geotrellis框架数据读取方式初探
三、geotrellis使用(三)geotrellis数据处理过程分析四、geotrellis使用(四)geotrellis数据处理部分细节

   

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