https://blog.csdn.net/wypersist/article/details/79830811
https://www.cnblogs.com/mthoutai/p/7323316.html
https://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/39991183/

HBase的一级索引就是rowkey，我们仅仅能通过rowkey进行检索。

假设我们想对hbase里面列族的列进行一些组合查询。就须要採用HBase的二级索引方案来进行多条件的查询。

设计思路

二级索引的本质就是建立各列值与行键之间的映射关系

如上图，当要对F:C1这列建立索引时，只需要建立F:C1各列值到其对应行键的映射关系，如C11->RK1等，这样就完成了对F:C1列值的二级索引的构建，当要查询符合F:C1=C11对应的F:C2的列值时（即根据C1=C11来查询C2的值,图1青色部分）

MapReduce方案

IndexBuilder：利用MR的方式构建Index
长处：并发批量构建Index
缺点：不能实时构建Index

举例：

Demo

流程：

1. 我们需要查询 某列 所在行的其他信息，就需要创建一个新的索引表
   把 原表的这一列 作为新表的 rowkey，把 原表的 rowkey 作为新表的 列
   首先在 Mapper 中创建了一个 HashMap，把原表的所有列作为 key，value我们先不关注
   在 map() 中，会传入原表，依据原表 列族和从HashMap中获取的列 得到原表的rowkey
   把 HashMap 中的key 作为新表的 rowkey，把原表的 rowkey作为新表的对应列下的值，具体看代码。

package IndexDouble;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

import org.apache.commons.collections.map.HashedMap;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HConnectionManager;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.MultiTableOutputFormat;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;


public class IndexBuilder {
    private String rootDir;
    private String zkServer;
    private String port;
    private Configuration conf; 
    private HConnection hConn = null;

    private IndexBuilder(String rootDir,String zkServer,String port) throws IOException{
        this.rootDir = rootDir;
        this.zkServer = zkServer;
        this.port = port;

        conf = HBaseConfiguration.create();
        conf.set("hbase.rootdir", rootDir);
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", zkServer);
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", port);

        hConn = HConnectionManager.createConnection(conf);  
    }

    static class MyMapper extends TableMapper<ImmutableBytesWritable, Put>{

        //记录了要进行索引的列
        private Map<byte[], ImmutableBytesWritable> indexes = new 
                HashMap<byte[], ImmutableBytesWritable>();

        private String familyName;

        @Override
        protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,
                Context context) throws IOException, InterruptedException {
            //原始表列
            Set<byte[]> keys = indexes.keySet();

            //索引表的rowkey是原始表的列。索引表的列是原始表的rowkey

            for (byte[] key : keys){

                //获得新建索引表的表名
                ImmutableBytesWritable indexTableName = indexes.get(k);

                //Result存放的是原始表的数据
                //依据列族 和 列 得到原始表的rowkey
                byte[] rowkey = value.getValue(Bytes.toBytes(familyName), k);

                if (rowkey != null) {
                    //索引表
                    Put put = new Put(rowkey);//索引表行键
                    //列族  列   原始表的行键(作为新表的  列：id   的值)
                    put.add(Bytes.toBytes("f1"),Bytes.toBytes("id"),key.get());
                    context.write(indexTableName, put);
                }
            }

        }

        //真正运行Map之前运行一些处理。

        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException,
                InterruptedException {
            //通过上下文得到配置
            Configuration conf = context.getConfiguration();

            //获得表名
            String tableName = conf.get("tableName"); 
            //String family = conf.get("familyName");
            //获得列族
            familyName = conf.get("columnFamily");

            //获得列
            String[] qualifiers = conf.getStrings("qualifiers"); 

            for (String qualifier : qualifiers) {
                //建立一个映射，为每个列创建一个表，表的名字tableName+"-"+qualifier
                //原始表的列    索引表新建表名
                indexes.put(Bytes.toBytes(qualifier), 
                        new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(tableName+"-"+qualifier)));
            }

        }   
    }


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

        String rootDir = "hdfs://hadoop1:8020/hbase";
        String zkServer = "hadoop1";
        String port = "2181";

        IndexBuilder conn = new IndexBuilder(rootDir,zkServer,port);

        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conn.conf, args).getRemainingArgs(); 


        //IndexBuilder: TableName,ColumnFamily,Qualifier
        if(otherArgs.length<3){
            System.exit(-1);
        }
        //表名
        String tableName = otherArgs[0];
        //列族
        String columnFamily = otherArgs[1];

        conn.conf.set("tableName", tableName);
        conn.conf.set("columnFamily", columnFamily);

        //列  可能存在多个列
        String[] qualifiers = new String[otherArgs.length-2];

        for (int i = 0; i < qualifiers.length; i++) {
            qualifiers[i] = otherArgs[i+2];
        }

        //设置列
        conn.conf.setStrings("qualifiers", qualifiers);

        @SuppressWarnings("deprecation")
        Job job = new Job(conn.conf,tableName);

        job.setJarByClass(IndexBuilder.class);

        job.setMapperClass(MyMapper.class);
        job.setNumReduceTasks(0);//因为不须要运行reduce阶段

        job.setInputFormatClass(TableInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(MultiTableOutputFormat.class);

        Scan scan = new Scan();
        TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tableName,scan, 
                MyMapper.class, ImmutableBytesWritable.class, Put.class, job);

        job.waitForCompletion(true);

    }
}