Observer協(xié)處理器通常在一個(gè)特定的事件（諸如Get或Put）之前或之后發(fā)生，相當(dāng)于RDBMS中的觸發(fā)器。Endpoint協(xié)處理器則類似于RDBMS中的存儲(chǔ)過程，因?yàn)樗梢宰屇阍赗egionServer上對(duì)數(shù)據(jù)執(zhí)行自定義計(jì)算，而不是在客戶端上執(zhí)行計(jì)算。

1 協(xié)處理器簡(jiǎn)介

如果要統(tǒng)計(jì)HBase中的數(shù)據(jù)，比如統(tǒng)計(jì)某個(gè)字段的最大值、統(tǒng)計(jì)滿足某種條件的記錄數(shù)、統(tǒng)計(jì)各種記錄的特點(diǎn)并按照記錄特點(diǎn)分類等等，常規(guī)的做法是把HBase中整個(gè)表的數(shù)據(jù)Scan出來，或者加一個(gè)Filter，進(jìn)行一些初步的過濾，然后在客戶端進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。但是這么做會(huì)有很大的副作用，比如占用大量的網(wǎng)絡(luò)帶寬（大數(shù)據(jù)量尤為明顯），RPC的壓力也是不容小覷的。

HBase作為列式數(shù)據(jù)庫最經(jīng)常被人詬病的特性包括：無法輕易建立“二級(jí)索引”，難以執(zhí)行求和、計(jì)數(shù)、排序等操作。比如，在舊版本的（《0.92）HBase中，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表的總行數(shù)，需要使用Counter方法，執(zhí)行一次MapReduce Job才能得到。雖然HBase在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層中集成了MapReduce，能夠有效進(jìn)行數(shù)據(jù)表的分布式計(jì)算，然而在很多情況下，做一些簡(jiǎn)單的相加或者聚合計(jì)算的時(shí)候，如果直接將計(jì)算過程放置在server端，能夠減少網(wǎng)絡(luò)開銷，從而獲得很好的性能提升。于是，HBase在0.92之后引入了協(xié)處理器（coprocessors），實(shí)現(xiàn)了一些激動(dòng)人心的新特性：能夠輕易建立二次索引、復(fù)雜過濾器以及訪問控制等。

簡(jiǎn)單理解來說，協(xié)處理器是HBase讓用戶的部分邏輯在數(shù)據(jù)存放端即HBase服務(wù)端進(jìn)行計(jì)算的機(jī)制，它允許用戶在HBase服務(wù)端運(yùn)行自己的代碼。

2 協(xié)處理器的分類

協(xié)處理器分為兩種類型：系統(tǒng)協(xié)處理器可以全局導(dǎo)入Region Server上的所有數(shù)據(jù)表，表協(xié)處理器是用戶可以指定一張表使用的協(xié)處理器。協(xié)處理器框架為了更好支持其行為的靈活性，提供了兩個(gè)不同方面的插件。一個(gè)是觀察者（Observer），類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的觸發(fā)器。另一個(gè)是終端（Endpoint），動(dòng)態(tài)的終端有點(diǎn)像存儲(chǔ)過程。

Observer的設(shè)計(jì)意圖是允許用戶通過插入代碼來重載協(xié)處理器框架的upcall方法，而具體的事件觸發(fā)的callback方法由HBase的核心代碼來執(zhí)行。協(xié)處理器框架處理所有的callback調(diào)用細(xì)節(jié)，協(xié)處理器自身只需要插入添加或者改變的功能。

Endpoint是動(dòng)態(tài)RPC插件的接口，它的實(shí)現(xiàn)代碼被安裝在服務(wù)器端，從而能夠通過HBase RPC喚醒?？蛻舳祟悗焯峁┝朔浅７奖愕姆椒▉碚{(diào)用這些動(dòng)態(tài)接口，它們可以在任意時(shí)候調(diào)用一個(gè)終端，它們的實(shí)現(xiàn)代碼會(huì)被目標(biāo)Region遠(yuǎn)程執(zhí)行，結(jié)果會(huì)返回到終端。用戶可以結(jié)合使用這些強(qiáng)大的插件接口，為HBase添加全新的特性。

3 Protocol Buffer的使用

由于下面的Endpoint編碼示例使用了Google公司的混合語言數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Protocol Buffer，所以首先了解一下這個(gè)常用于RPC系統(tǒng)的工具。

3.1 ProtocolBuffer介紹

Protocol Buffer是一種輕便高效的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，可以用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)串行化，很適合做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)或RPC數(shù)據(jù)交換格式。它可用于通訊協(xié)議、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等領(lǐng)域的語言無關(guān)、平臺(tái)無關(guān)、可擴(kuò)展的序列化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)格式。目前提供了C++、Java、Python三種語言的 API。

為什么要使用Protocol Buffer呢？先看一個(gè)在實(shí)際開發(fā)中經(jīng)常會(huì)遇到的系統(tǒng)場(chǎng)景：我們的客戶端程序是使用Java開發(fā)的，可能運(yùn)行自不同的平臺(tái)，如Linux、Windows或者是Android，而我們的服務(wù)器程序通常是基于Linux平臺(tái)并使用C++開發(fā)完成的。在這兩種程序之間進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊時(shí)存在多種方式用于設(shè)計(jì)消息格式，如：

1、直接傳遞C/C++語言中字節(jié)對(duì)齊的結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)，只要結(jié)構(gòu)體的聲明為定長(zhǎng)格式，那么該方式對(duì)于C/C++程序而言就非常方便了，僅需將接收到的數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)體類型強(qiáng)行轉(zhuǎn)換即可。事實(shí)上對(duì)于變長(zhǎng)結(jié)構(gòu)體也不會(huì)非常麻煩。在發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，也只需定義一個(gè)結(jié)構(gòu)體變量并設(shè)置各個(gè)成員變量的值之后，再以char*的方式將該二進(jìn)制數(shù)據(jù)發(fā)送到遠(yuǎn)端。反之，該方式對(duì)于Java開發(fā)者而言就會(huì)非常繁瑣，首先需要將接收到的數(shù)據(jù)存于ByteBuffer之中，再根據(jù)約定的字節(jié)序逐個(gè)讀取每個(gè)字段，并將讀取后的值再賦值給另外一個(gè)值對(duì)象中的域變量，以便于程序中其他代碼邏輯的編寫。對(duì)于該類型程序而言，聯(lián)調(diào)的基準(zhǔn)是必須客戶端和服務(wù)器雙方均完成了消息報(bào)文構(gòu)建程序的編寫后才能展開，而該設(shè)計(jì)方式將會(huì)直接導(dǎo)致Java程序開發(fā)的進(jìn)度過慢。即便是Debug階段，也會(huì)經(jīng)常遇到Java程序中出現(xiàn)各種域字段拼接的小錯(cuò)誤。

2、使用SOAP協(xié)議（WebService）作為消息報(bào)文的格式載體，由該方式生成的報(bào)文是基于文本格式的，同時(shí)還存在大量的XML描述信息，因此將會(huì)大大增加網(wǎng)絡(luò)IO的負(fù)擔(dān)。又由于XML解析的復(fù)雜性，這也會(huì)大幅降低報(bào)文解析的性能?？傊褂迷撛O(shè)計(jì)方式將會(huì)使系統(tǒng)的整體運(yùn)行性能明顯下降。

對(duì)于以上兩種方式所產(chǎn)生的問題，Protocol Buffer均可以很好的解決，不僅如此，Protocol Buffer還有一個(gè)非常重要的優(yōu)點(diǎn)就是可以保證同一消息報(bào)文新舊版本之間的兼容性。

3.2 安裝Protocol Buffer

// 在https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/downloads下載protobuf-2.6.1.tar.gz后解壓至指定目錄

$ tar -xvf protobuf-2.6.1.tar.gz -C app/

// 刪除壓縮包

$ rm protobuf-2.6.1.tar.gz

// 安裝c++編譯器相關(guān)包

$ sudo apt-get install g++

// 編譯安裝protobuf

$ cd app/protobuf-2.6.1/

$ 。/configure

$ make

$ make check

$ sudo make install

// 添加到lib

$ vim ~/.bashrc

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib

$ source ~/.bashrc

// 驗(yàn)證是否安裝成功

$ protoc --version

3.3 編寫proto文件

首先需要編寫一個(gè) proto 文件，定義程序中需要處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。proto 文件非常類似java或者C語言的數(shù)據(jù)定義。如下代碼給出了示例中定義RPC接口的 endpoint.proto文件內(nèi)容：

［plain］ view plain copy// 定義常用選項(xiàng)

option java_package = “com.hbase.demo.endpoint”; //指定生成Java代碼的包名

option java_outer_classname = “Sum”; //指定生成Java代碼的外部類名稱

option java_generic_services = true; //基于服務(wù)定義產(chǎn)生抽象服務(wù)代碼

option optimize_for = SPEED; //指定優(yōu)化級(jí)別

// 定義請(qǐng)求包

message SumRequest {

required string family = 1; //列族

required string column = 2; //列名

}

// 定義回復(fù)包

message SumResponse {

required int64 sum = 1 ［default = 0］; //求和結(jié)果

}

// 定義RPC服務(wù)

service SumService {

//獲取求和結(jié)果

rpc getSum（SumRequest）

returns （SumResponse）;

}

3.4 編譯proto文件

// 將proto文件編譯生成java代碼

$ protoc endpoint.proto --java_out=。/

// 生成的文件Sum.java如下圖所示：

4 Endpoint編碼示例

業(yè)務(wù)邏輯如求和、排序等功能放在服務(wù)端，在服務(wù)端完成計(jì)算后將結(jié)果發(fā)送給客戶端，可以減少數(shù)據(jù)的傳輸量。下面的示例將在HBase的服務(wù)端生成一個(gè)RPC服務(wù)，即在服務(wù)端對(duì)指定表的指定列值進(jìn)行求和計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果返回給客戶端?？蛻舳苏{(diào)用該RPC服務(wù)，獲取響應(yīng)結(jié)果后輸出。

4.1 服務(wù)端代碼

首先，將通過Protocol Buffer生成的RPC接口文件Sum.java導(dǎo)入項(xiàng)目，然后在項(xiàng)目中新建類SumEndPoint編寫服務(wù)端代碼：

［java］ view plain copypackage com.hbase.demo.endpoint;

import java.io.IOException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import org.apache.hadoop.hbase.Cell;

import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;

import org.apache.hadoop.hbase.Coprocessor;

import org.apache.hadoop.hbase.CoprocessorEnvironment;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;

import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.CoprocessorException;

import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.CoprocessorService;

import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.RegionCoprocessorEnvironment;

import org.apache.hadoop.hbase.protobuf.ResponseConverter;

import org.apache.hadoop.hbase.regionserver.InternalScanner;

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

import com.google.protobuf.RpcCallback;

import com.google.protobuf.RpcController;

import com.google.protobuf.Service;

import com.hbase.demo.endpoint.Sum.SumRequest;

import com.hbase.demo.endpoint.Sum.SumResponse;

import com.hbase.demo.endpoint.Sum.SumService;

/**

* @author developer

* 說明：hbase協(xié)處理器endpooint的服務(wù)端代碼

* 功能：繼承通過protocol buffer生成的rpc接口，在服務(wù)端獲取指定列的數(shù)據(jù)后進(jìn)行求和操作，最后將結(jié)果返回客戶端

*/

public class SumEndPoint extends SumService implements Coprocessor，CoprocessorService {

private RegionCoprocessorEnvironment env; // 定義環(huán)境

@Override

public Service getService（） {

return this;

}

@Override

public void getSum（RpcController controller， SumRequest request， RpcCallback《SumResponse》 done） {

// 定義變量

SumResponse response = null;

InternalScanner scanner = null;

// 設(shè)置掃描對(duì)象

Scan scan = new Scan（）;

scan.addFamily（Bytes.toBytes（request.getFamily（）））;

scan.addColumn（Bytes.toBytes（request.getFamily（））， Bytes.toBytes（request.getColumn（）））;

// 掃描每個(gè)region，取值后求和

try {

scanner = env.getRegion（）.getScanner（scan）;

List《Cell》 results = new ArrayList《Cell》（）;

boolean hasMore = false;

Long sum = 0L;

do {

hasMore = scanner.next（results）;

for （Cell cell ： results） {

sum += Long.parseLong（new String（CellUtil.cloneValue（cell）））;

}

results.clear（）;

} while （hasMore）;

// 設(shè)置返回結(jié)果

response = SumResponse.newBuilder（）.setSum（sum）.build（）;

} catch （IOException e） {

ResponseConverter.setControllerException（controller， e）;

} finally {

if （scanner ！= null） {

try {

scanner.close（）;

} catch （IOException e） {

e.printStackTrace（）;

}

}

}

// 將rpc結(jié)果返回給客戶端

done.run（response）;

}

// 協(xié)處理器初始化時(shí)調(diào)用的方法

@Override

public void start（CoprocessorEnvironment env） throws IOException {

if （env instanceof RegionCoprocessorEnvironment） {

this.env = （RegionCoprocessorEnvironment）env;

} else {

throw new CoprocessorException（“no load region”）;

}

}

// 協(xié)處理器結(jié)束時(shí)調(diào)用的方法

@Override

public void stop（CoprocessorEnvironment env） throws IOException {

}

}

4.2 客戶端代碼

在項(xiàng)目中新建類SumClient作為調(diào)用RPC服務(wù)的客戶端測(cè)試程序，代碼如下：

［java］ view plain copypackage com.hbase.demo.endpoint;

import java.io.IOException;

import java.util.Map;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;

import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;

import org.apache.hadoop.hbase.client.coprocessor.Batch;

import org.apache.hadoop.hbase.ipc.BlockingRpcCallback;

import com.google.protobuf.ServiceException;

import com.hbase.demo.endpoint.Sum.SumRequest;

import com.hbase.demo.endpoint.Sum.SumResponse;

import com.hbase.demo.endpoint.Sum.SumService;

/**

* @author developer

* 說明：hbase協(xié)處理器endpooint的客戶端代碼

* 功能：從服務(wù)端獲取對(duì)hbase表指定列的數(shù)據(jù)的求和結(jié)果

*/

public class SumClient {

public static void main（String［］ args） throws ServiceException， Throwable {

long sum = 0L;

// 配置HBse

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

conf.set（“hbase.zookeeper.quorum”， “l(fā)ocalhost”）;

conf.set（“hbase.zookeeper.property.clientPort”， “2222”）;

// 建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫的連接

Connection conn = ConnectionFactory.createConnection（conf）;

// 獲取表

HTable table = （HTable） conn.getTable（TableName.valueOf（“sum_table”））;

// 設(shè)置請(qǐng)求對(duì)象

final SumRequest request = SumRequest.newBuilder（）.setFamily（“info”）.setColumn（“score”）.build（）;

// 獲得返回值

Map《byte［］， Long》 result = table.coprocessorService（SumService.class， null， null，

new Batch.Call《SumService， Long》（） {

@Override

public Long call（SumService service） throws IOException {

BlockingRpcCallback《SumResponse》 rpcCallback = new BlockingRpcCallback《SumResponse》（）;

service.getSum（null， request， rpcCallback）;

SumResponse response = （SumResponse） rpcCallback.get（）;

return response.hasSum（） ？ response.getSum（） ： 0L;

}

}）;

// 將返回值進(jìn)行迭代相加

for （Long v ： result.values（）） {

sum += v;

}

// 結(jié)果輸出

System.out.println（“sum： ” + sum）;

// 關(guān)閉資源

table.close（）;

conn.close（）;

}

}

4.3 加載Endpoint

// 將Sum類和SumEndPoint類打包后上傳到HDFS

$ hadoopfs -put endpoint_sum.jar /input

// 修改hbase配置文件，添加配置

$ vimapp/hbase-1.2.0-cdh5.7.1/conf/hbase-site.xml

［html］ view plain copy《property》

《name》hbase.table.sanity.checks《/name》

《value》false《/value》

《/property》

// 重啟hbase

$stop-hbase.sh

$start-hbase.sh

// 啟動(dòng)hbase shell

$hbase shell

// 創(chuàng)建表sum_table

》 create‘sum_table’，‘info’

// 插入測(cè)試數(shù)據(jù)

》 put‘sum_table’，‘rowkey01’，‘info:score’，‘95’

》 put‘sum_table’，‘rowkey02’，‘info:score’，‘98’

》 put‘sum_table’，‘rowkey02’，‘info:age’，‘20’

// 查看數(shù)據(jù)

》 scan‘sum_table’

// 加載協(xié)處理器

》disable ‘sum_table’

》 alter‘sum_table’，METHOD =》‘table_att’，‘coprocessor’ =》‘hdfs://localhost:9000/input/endpoint_sum.jar|com.hbase.demo.endpoint.SumEndPoint|100’

》enable ‘sum_table’

// 如果要卸載協(xié)處理器，可以先查看表中協(xié)處理器名，然后通過命令卸載

》disable ‘sum_table’

》 describe‘sum_table’

》 alter‘sum_table’，METHOD =》‘table_att_unset’，NAME=》‘coprocessor$1’

》 enable‘sum_table’

4.4 測(cè)試

在eclipse中運(yùn)行客戶端程序SumClient，輸出結(jié)果為193，正好符合預(yù)期，如下圖所示：

5 Observer編碼示例

一般來說，對(duì)數(shù)據(jù)庫建立索引，往往需要單獨(dú)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)索引的數(shù)據(jù)。在hbase表中，除了使用rowkey索引數(shù)據(jù)外，還可以另外建立一張索引表，查詢時(shí)先查詢索引表，然后用查詢結(jié)果查詢數(shù)據(jù)表。下面這個(gè)示例演示如何使用Observer協(xié)處理器生成HBase表的二級(jí)索引：將數(shù)據(jù)表ob_table中列info:name的值作為索引表index_ob_table的rowkey，將數(shù)據(jù)表ob_table中列info:score的值作為索引表index_ob_table中列info:score的值建立二級(jí)索引，當(dāng)用戶向數(shù)據(jù)表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，索引表將自動(dòng)插入二級(jí)索引，從而為查詢業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)提供了便利。

5.1 代碼

在項(xiàng)目中新建類PutObserver作為Observer協(xié)處理器應(yīng)用邏輯類，代碼如下：

［java］ view plain copypackage com.hbase.demo.observer;

import java.io.IOException;

import java.util.List;

import org.apache.hadoop.hbase.Cell;

import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Durability;

import org.apache.hadoop.hbase.client.HTableInterface;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;

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.wal.WALEdit;

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

/**

* @author developer

* 說明：hbase協(xié)處理器observer的應(yīng)用邏輯代碼

* 功能：在應(yīng)用了該observer的hbase表中，所有的put操作，都會(huì)將每行數(shù)據(jù)的info:name列值作為rowkey、info:score列值作為value

* 寫入另一張二級(jí)索引表index_ob_table，可以提高對(duì)于特定字段的查詢效率

*/

@SuppressWarnings（“deprecation”）

public class PutObserver extends BaseRegionObserver{

@Override

public void postPut（ObserverContext《RegionCoprocessorEnvironment》 e，

Put put， WALEdit edit， Durability durability） throws IOException {

// 獲取二級(jí)索引表

HTableInterface table = e.getEnvironment（）.getTable（TableName.valueOf（“index_ob_table”））;

// 獲取值

List《Cell》 cellList1 = put.get（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“name”））;

List《Cell》 cellList2 = put.get（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“score”））;

// 將數(shù)據(jù)插入二級(jí)索引表

for （Cell cell1 ： cellList1） {

// 列info:name的值作為二級(jí)索引表的rowkey

Put indexPut = new Put（CellUtil.cloneValue（cell1））;

for （Cell cell2 ： cellList2） {

// 列info:score的值作為二級(jí)索引表中列info:score的值

indexPut.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“score”）， CellUtil.cloneValue（cell2））;

}

// 數(shù)據(jù)插入二級(jí)索引表

table.put（indexPut）;

}

// 關(guān)閉資源

table.close（）;

}

}

5.2 加載Observer

// 將PutObserver類打包后上傳到HDFS

$ hadoopfs -put ovserver_put.jar /input

// 啟動(dòng)hbase shell

$hbase shell

// 創(chuàng)建數(shù)據(jù)表ob_table

》 create‘ob_table’，‘info’

// 創(chuàng)建二級(jí)索引表ob_table

》 create‘index_ob_table’，‘info’

// 加載協(xié)處理器

》disable ‘ob_table’

》 alter‘ob_table’，METHOD =》‘table_att’，‘coprocessor’ =》‘hdfs://localhost:9000/input/observer_put.jar|com.hbase.demo.observer.PutObserver|100’

》 enable‘ob_table’

// 查看數(shù)據(jù)表ob_table

》 describe‘ob_table’

5.3 測(cè)試

// 在eclipse項(xiàng)目中編寫一個(gè)客戶端，向數(shù)據(jù)表ob_table中插入測(cè)試數(shù)據(jù)

［java］ view plain copypackage com.hbase.demo.observer;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;

import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class Test {

public static void main（String［］ args） throws IOException {

// 配置HBse

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

conf.set（“hbase.zookeeper.quorum”， “l(fā)ocalhost”）;

conf.set（“hbase.zookeeper.property.clientPort”， “2222”）;

// 建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫的連接

Connection conn = ConnectionFactory.createConnection（conf）;

// 獲取表

HTable table = （HTable） conn.getTable（TableName.valueOf（“ob_table”））;

// 插入測(cè)試數(shù)據(jù)

Put put = new Put（Bytes.toBytes（“rowkey01”））;

put.addColumn（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“name”）， Bytes.toBytes（“carl”））;

put.addColumn（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“score”）， Bytes.toBytes（“92”））;

table.put（put）;

// 關(guān)閉資源

table.close（）;

conn.close（）;

}

}

// 插入數(shù)據(jù)后，在hbase shell中查看數(shù)據(jù)表ob_table中的數(shù)據(jù)

$hbase shell

》 scan‘ob_table’

//在hbase shell中查看二級(jí)索引表index_ob_table中的數(shù)據(jù)

》 scan‘index_ob_table’