面试题：HBase Pig批处理中如何实现简单的并行计算策略

Question

在HBase与Pig结合进行批处理时，描述一种能够实现并行计算的基础策略，包括所涉及的关键概念和大致步骤。

Answer 1

并行计算基础策略

1. 关键概念：
   • MapReduce：HBase与Pig结合批处理实现并行计算的基础框架。MapReduce将计算任务分为Map和Reduce两个阶段，Map阶段对输入数据进行分解和初步处理，Reduce阶段对Map阶段的结果进行汇总。Pig在底层会利用MapReduce来执行脚本，从而实现并行处理。
   • HBase Region：HBase数据按行键范围划分成不同的Region，分布在不同的RegionServer上。在并行计算时，可以按Region对数据进行并行读取，这是并行处理HBase数据的天然基础。
2. 大致步骤：
   • 数据读取：
     • 使用Pig的LoadFunc加载HBase数据。例如，可以自定义一个继承自LoadFunc的类来处理HBase数据的读取。在加载过程中，利用HBase的Region并行读取特性，每个Map任务可以负责读取一个或多个Region的数据，从而实现并行读取。
   • 数据处理：
     • 在Pig脚本中编写处理逻辑，这些逻辑会被转换为MapReduce任务。例如，通过FOREACH语句对读取的HBase数据进行过滤、转换等操作。由于MapReduce框架的特性，这些操作会在多个Map任务上并行执行，对每个Map任务处理的数据子集进行操作。
   • 结果输出：
     • 处理完成后，可以使用Store语句将结果输出到HBase或其他存储系统。同样，输出过程也可以利用MapReduce的并行特性，将处理结果并行写入目标存储。例如，在写入HBase时，可以根据HBase的写入特性，并行地将数据写入不同的Region。