1. 啟用協處理器aggregation(enable coprocessor aggregation)
兩種方法：
(1) 啟動全域性aggregation，能夠操作所用表上的資料。通過修改hbase-site.xml檔案實現，
<property
>
<name
>hbase.coprocessor.user.region.classes
name
>
<value
>org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.aggregateimplementation
value
>
property
>
(2)啟動表aggregation，只對特定的表生效。通過hbase shell來實現：
2.1 disable 指定表：hbase> disable 'mytable'
2.2 新增aggregation hbase> alter 'mytable', method =>'table_att','coprocessor'=>'|org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.aggregateimplementation||'
2.3 重啟指定表 hbase> enable 'mytable'
2. 統計行數**(code snippet)
public classmyaggregationclient}
3.案例，建立二級索引
hbase coprocessor 其中的乙個作用是使用observer建立二級索引。
案例：要查詢指定店鋪指定客戶購買的訂單，首先有一張訂單詳情表，它以被處理後的訂單id作為rowkey;
其次有一張以客戶nick為rowkey的索引表，表結構如下：
rowkey family
dp_id+buy_nick1 tid1:null tid2:null
dp_id+buy_nick2 tid3:null
該錶可以通過coprocessor來構建，例項**：
public classtestcoprocessorextendsbaseregionobservertable.close();
}}
即繼承baseregionobserver類，實現preput方法，在插入訂單詳情表之前，向索引表插入索引資料。
4.索引表的使用
現在索引表get索引表，獲取tids，然後根據tids查詢訂單詳情表。
當有多個查詢條件(多張索引表)，根據邏輯運算子(and, or)確定tids。
5.使用時注意事項
(1)
索引表是一張普通的
hbase
表，為安全考慮需要開啟
hlog
記錄日誌。
(2)
索引表的
rowkey
最好是不可變數，避免索引表中產生大量的髒資料。
(3)
如上例子，
column
是橫向擴充套件的（寬表），
rowkey
設計除了要考慮
region
均衡，也要考慮
column
數量，即表不要太寬。建議不超過
3位數。
(4)
如上**，乙個
put操作其實是先後向兩張表
put資料，為保證一致性，需要考慮異常處理，建議異常時重試。
6. 效率情況
put操作效率不高，如上**，每插入一條資料需要建立乙個新的索引表連線（可以使用
htablepool
優化），向索引表插入資料。即耗時是雙倍的，對
hbase
的集群的壓力也是雙倍的。當索引表有多個時，壓力會更大。
查詢效率比
filter
高，毫秒級別，因為都是
rowkey
的查詢。
如上是估計的效率情況，需要根據實際業務場景和集群情況而定，最好做預先測試。
7. coprocessor二級索引方法優劣
優點：
在put壓力不大，索引region均衡的情況下，查詢很快。
缺點：業務性比較強，若有多個欄位的查詢，需要建立多張索引表，需要保證多張表的資料一致性，且在
hbase
的儲存和記憶體上都會有更高的要求。
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