面试题：Hbase的HBase Web UI自定义扩展开发

1. 需求分析

功能明确：在HBase Web UI中添加实时分析特定表读写流量趋势并展示图表的功能。这意味着要能够实时获取特定表的读写数据，并以可视化图表形式呈现给用户。
用户视角：用户应能在Web UI界面便捷选择要分析的表，然后直观看到该表的读写流量随时间变化的趋势。
性能要求：实时获取数据意味着数据获取和处理的延迟要尽可能低，以保证图表展示的及时性和准确性。

2. 架构设计

数据采集层：
- HBase内部机制：利用HBase的RegionServer日志（如WAL - Write - Ahead - Log）和相关监控指标。RegionServer在处理读写请求时，会记录相关操作到WAL中，同时HBase提供了一些内置的监控指标可以反映读写流量。通过定制的MetricsCollector，定期从RegionServer获取这些数据。
- 实现方式：编写自定义的Java代码，基于HBase的Java API与RegionServer进行交互，拉取所需的读写流量数据。例如，使用HConnection对象获取RegionLocator，进而定位到具体的RegionServer获取相关指标数据。
数据处理层：
- 设计思路：将采集到的数据进行整理和计算，以便于图表展示。例如，按照时间窗口（如每分钟）对读写流量数据进行聚合。
- 技术选择：使用Spark Streaming或者Storm等流处理框架。以Spark Streaming为例，它可以接收采集层发送的数据，按照时间窗口进行分组聚合操作，计算出每个时间窗口内的读写流量总和等指标。
数据存储层：
- 必要性：为了便于历史数据查询和图表展示的连续性，需要存储处理后的数据。
- 选择方案：可以选择HBase本身存储处理后的数据，利用HBase的分布式存储特性和高可用性。将时间作为RowKey，读写流量等指标作为ColumnFamily中的列，方便按时间顺序查询数据。
Web UI展示层：
- 代码结构：HBase Web UI通常基于Java Web技术栈，如使用Servlet、JSP等。在现有的Web UI项目结构中，添加新的JSP页面用于展示图表。同时，在Servlet中处理用户请求，从数据存储层获取数据并传递给JSP页面。
- 第三方工具：使用Echarts等前端图表库。在JSP页面引入Echarts库，通过JavaScript代码将从后端获取的数据渲染成图表，如折线图展示读写流量随时间的变化趋势。

3. 具体实现

数据采集实现：

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.RegionLocator;
import org.apache.hadoop.hbase.metrics.MetricsRegionServer;

public class HBaseTrafficCollector {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        org.apache.hadoop.conf.Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        HConnection connection = HConnectionManager.createConnection(conf);
        RegionLocator regionLocator = connection.getRegionLocator(tableName);
        for (HRegionLocation location : regionLocator.getAllRegionLocations()) {
            MetricsRegionServer metrics = location.getRegionServer().getMetricsRegionServer();
            long readCount = metrics.getReadRequests();
            long writeCount = metrics.getWriteRequests();
            // 将数据发送到数据处理层，例如通过Kafka
        }
        connection.close();
    }
}

数据处理实现（以Spark Streaming为例）：

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._

object TrafficProcessor {
    def main(args: Array[String]) {
        val ssc = new StreamingContext("local[2]", "TrafficProcessor", Seconds(60))
        val lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
        val trafficData = lines.map { line =>
            val parts = line.split(",")
            (parts(0), (parts(1).toLong, parts(2).toLong))
        }
        val windowedData = trafficData.reduceByKeyAndWindow((x: (Long, Long), y: (Long, Long)) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2), Seconds(60 * 5), Seconds(60))
        windowedData.foreachRDD { rdd =>
            rdd.foreach { case (time, (readCount, writeCount)) =>
                // 将处理后的数据存储到HBase
            }
        }
        ssc.start()
        ssc.awaitTermination()
    }
}

Web UI展示实现（JSP部分示例）：

<%@ page contentType="text/html;charset=UTF - 8" language="java" %>
<html>
<head>
    <title>Table Traffic Chart</title>
    <script src="echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="chart" style="width: 800px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        var chartDom = document.getElementById('chart');
        var myChart = echarts.init(chartDom);
        var option;

        // 从后端获取数据，假设以JSON格式返回
        var data = <%= request.getAttribute("trafficData") %>;
        var time = [];
        var readCount = [];
        var writeCount = [];
        for (var i = 0; i < data.length; i++) {
            time.push(data[i][0]);
            readCount.push(data[i][1]);
            writeCount.push(data[i][2]);
        }

        option = {
            title: {
                text: 'Table Read/Write Traffic'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
                data: ['Read Count', 'Write Count']
            },
            xAxis: {
                data: time
            },
            yAxis: {},
            series: [
                {
                    name: 'Read Count',
                    type: 'line',
                    data: readCount
                },
                {
                    name: 'Write Count',
                    type: 'line',
                    data: writeCount
                }
            ]
        };

        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

Servlet实现（示例）：

import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TrafficChartServlet extends HttpServlet {
    @Override
    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
        // 从HBase读取数据
        List<List<Object>> trafficData = new ArrayList<>();
        // 假设这里有读取HBase数据的逻辑并填充trafficData

        request.setAttribute("trafficData", trafficData);
        request.getRequestDispatcher("trafficChart.jsp").forward(request, response);
    }
}

以上方案通过对HBase内部机制的利用，结合流处理框架和Web技术，实现了在HBase Web UI上实时分析特定表读写流量趋势并展示图表的功能。

面试题：Hbase的HBase Web UI自定义扩展开发

知识考点

面试题答案

1. 需求分析

2. 架构设计

3. 具体实现