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= HBase协处理器 =

HBase协处理器（Coprocessor）是HBase中一种强大的扩展机制，允许用户在RegionServer或Master进程中直接执行自定义代码，类似于传统数据库中的存储过程或触发器。它通过将计算逻辑移动到数据所在位置（而非客户端），显著提高了大规模数据处理的效率。

== 核心概念 ==
HBase协处理器分为两类：
* '''Observer协处理器'''：类似于触发器，在特定事件（如Get、Put、Scan等）前后执行钩子函数
* '''Endpoint协处理器'''：类似于存储过程，支持在RegionServer上执行自定义聚合操作

=== 工作原理 ===
<mermaid>
sequenceDiagram
    Client->>RegionServer: 请求数据操作
    RegionServer->>Observer: 触发preHook（如prePut）
    Observer-->>RegionServer: 可修改操作
    RegionServer->>HBase: 执行基础操作
    RegionServer->>Observer: 触发postHook（如postPut）
    RegionServer-->>Client: 返回结果
</mermaid>

== Observer协处理器示例 ==
以下示例展示如何实现一个简单的写前检查协处理器：

<syntaxhighlight lang="java">
public class AuditLogObserver extends BaseRegionObserver {
    @Override
    public void prePut(ObserverContext<RegionCoprocessorEnvironment> c, 
                      Put put, 
                      WALEdit edit,
                      Durability durability) throws IOException {
        // 获取操作时间戳
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        // 在Put对象中添加审计字段
        put.addColumn(Bytes.toBytes("meta"), 
                     Bytes.toBytes("last_modified"),
                     Bytes.toBytes(timestamp));
    }
}
</syntaxhighlight>

'''效果说明'''：所有写入操作都会自动添加时间戳到<code>meta:last_modified</code>列。

== Endpoint协处理器示例 ==
实现行数统计的Endpoint：

<syntaxhighlight lang="java">
@Coprocessor
public interface RowCountEndpoint extends CoprocessorService {
    @Override
    Service getService();
    rpc getRowCount(RowCountRequest) returns (RowCountResponse);
}

public class RowCountEndpointImpl implements RowCountEndpoint {
    public void getRowCount(RpcController controller,
                          RowCountRequest request,
                          RpcCallback<RowCountResponse> done) {
        long count = 0;
        try (RegionScanner scanner = env.getRegion().getScanner(new Scan())) {
            while (true) {
                List<Cell> results = new ArrayList<>();
                boolean hasMore = scanner.next(results);
                count += results.size();
                if (!hasMore) break;
            }
        }
        done.run(RowCountResponse.newBuilder().setCount(count).build());
    }
}
</syntaxhighlight>

客户端调用方式：
<syntaxhighlight lang="java">
HTableInterface table = ...;
Map<byte[], Long> results = table.coprocessorService(
    RowCountEndpoint.class,
    null,  // 全部region
    null,
    new Batch.Call<RowCountEndpoint, Long>() {
        public Long call(RowCountEndpoint endpoint) throws IOException {
            return endpoint.getRowCount(null, RowCountRequest.getDefaultInstance())
                          .getCount();
        }
    });
long total = 0;
for (Long count : results.values()) total += count;
System.out.println("Total rows: " + total);
</syntaxhighlight>

== 实际应用场景 ==
'''1. 二级索引维护'''：通过Observer自动更新索引表
'''2. 数据校验'''：在写入前验证数据格式
'''3. 聚合计算'''：如统计Region级别的计数/求和
'''4. 安全审计'''：记录所有数据访问日志

== 性能考量 ==
协处理器执行会直接影响RegionServer性能，需注意：
* 避免长时间运行的操作
* 合理处理异常（协处理器崩溃可能导致RegionServer失败）
* 考虑批量操作而非单行处理

数学公式示例（计算Region负载均衡）：
<math>
LoadScore = \frac{RegionSize}{RegionServerCapacity} + \frac{RequestCount}{MaxRequests}
</math>

== 部署方式 ==
1. 将编译后的JAR放入HBase的classpath
2. 在hbase-site.xml中配置：
<syntaxhighlight lang="xml">
<property>
    <name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
    <value>com.example.AuditLogObserver</value>
</property>
</syntaxhighlight>

或通过表描述符动态加载：
<syntaxhighlight lang="java">
HTableDescriptor tableDesc = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("mytable"));
tableDesc.addCoprocessor("com.example.AuditLogObserver");
admin.modifyTable("mytable", tableDesc);
</syntaxhighlight>

== 最佳实践 ==
* 协处理器代码应保持无状态
* 优先使用Observer而非Endpoint（更轻量）
* 进行充分的单元测试（可使用HBaseTestingUtility）
* 监控协处理器执行时间

通过合理使用协处理器，可以实现比传统客户端-服务器模式高10倍以上的性能提升，特别是在需要处理大量小数据操作的场景中。

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