1. 改造的背景

1.1 geomesa-hbase本身存在的问题

Geomesa在向Hbase写入数据时，是通过HTable和Put对象来实现的。在写入的时候，需要指定列族名、列名和Cell的value值，而这些指定的内容都需要经过序列化才能进入到Hbase当中。

在原生的GeoMesa当中，value值是将整个feature的所有信息都封装在一起，统一进行序列化的。虽然这样能够让存储的空间更小，避免了查询多个字段的问题，但是这样的方式使得查询没有针对性，在进行查询时，一些价值不大的信息也会被查询到，极大地占用了资源。

1.2 预期目标

希望能够通过一些源码级别的修改，找到GeoMesa与Hbase进行交互的位置，将插入过程从单列写入改造成为多列写入，将整个的feature信息存储由存储为一个列转变为分属性存储在不同的列中。以此来提升查询的针对性和效率。

2. 过程分析

在GeoMesa当中，主要负责插入数据是org.locationtech.geomesa.hbase.index.HBaseIndexAdapter类当中的createInsert方法，在这个方法当中，GeoMesa创建了Put对象，一个Put对象对应一个行键，这个行键是已经经过时空索引处理过后的二进制数组。


override protected def createInsert(row: Array[Byte], feature: HBaseFeature): Mutation = {  
  val put = new Put(row)  
  feature.values.foreach(v => put.addImmutable(v.cf, v.cq, v.value))  
  feature.visibility.foreach(put.setCellVisibility)  
  put.setDurability(HBaseIndexAdapter.durability)  
}

然后这个put对象设定了若干个value，但是在默认情况下，这个feature对象中的value只有一个对象，就是整个feature当中的所有信息。而具体设定这些信息的则是通过org.locationtech.geomesa.hbase.data.HBaseFeature当中的values值来设定的。


lazy val values: Seq[RowValue] = serializers.map { case (colFamily, serializer) =>  
    new RowValue(colFamily, HBaseColumnGroups.default, serializer.serialize(feature))  
  }

从上面的代码可以看出，values的类型是封装了若干个RowValue对象的序列，而在其内部设定时依然是单个RowValue对象，也就是说，values封装的是serializers遍历之后的所有RowValue对象。

在创建RowValue对象时，其中设定列名的是第二个参数，默认情况下是HBaseColumnGroups.default，这个参数存在于org.locationtech.geomesa.hbase.index.HBaseColumnGroups类当中，默认情况下是“d”。也就是说默认情况下，写入的数据只有一个列，列名为“d”。

override val default: Array[Byte] = Bytes.toBytes("d")

3. 改造方法

3.1 切入点

由上述分析可以看出，主要可以修改的点有三处：

首先，可以修改HBaseColumnGroups类当中的default参数，这样的话就可以修改列名。但是这样的修改方式只是将列名修改过来了，虽然在Hbase当中会显示新的列名，但是本质上依然是整个feature进行序列化，整个存储的过程。而且这样的修改方式也会连带地修改列族名，由修改过的实验可以看出，在进行写入操作时，列族名也会调用这个default参数。

其次还可以修改HBaseIndexAdapter类当中的createInsert方法，在进行feature.values的遍历时，可以进行拆分。但是这种方式仍然是在RowValue封装好以后才进行遍历的，本质上value值已经被序列化了，再进行拆分已经没有价值了。

最好的方案是修改HBaseFeature类当中的values，因为RowValue是在这个函数内生成的，因此可以进行一些更为细致的操作。

3.2 修改过程

首先需要在values函数当中，判断feature里面的属性存储情况，以便抽取不同的数据，将这些数据分成不同的RowValue进行封装，存储。


lazy val values: Seq[RowValue] = serializers.flatMap { case (colFamily, serializer) =>  
  // Fid  
  println(feature.getAttribute(0))  
  // Date  
  println(feature.getAttribute(1))  
  // Geometry  
  println(feature.getAttribute(2))  
  // Description  
  println(feature.getAttribute(3))

执行修改后的程序，可以看到这些属性成功被取出来了。

接下来就是将这些数据封装在不同的RowValue对象当中。修改如下：


lazy val values: Seq[RowValue] = serializers.flatMap { case (colFamily, serializer) =>  
  Seq(  
      new RowValue(colFamily, Bytes.toBytes("Fid"), Bytes.toBytes(feature.getAttribute(0).toString)),  
      new RowValue(colFamily, Bytes.toBytes("Date"), Bytes.toBytes(feature.getAttribute(1).toString)),  
      new RowValue(colFamily, Bytes.toBytes("Geometry"), Bytes.toBytes(feature.getAttribute(2).toString)),  
      new RowValue(colFamily, Bytes.toBytes("Description"), Bytes.toBytes(feature.getAttribute(3).toString)))  
}

3.3 运行结果

在默认情况下，value当中将feature的所有数据都放在了一起，呈现出来的就是只有一列。

而经过修改以后，不同属性的数据都已经被放在了不同的列当中。

4. 存在的问题

最大的问题就是这样的修改可能会导致数据无法通过原有GeoMesa来进行查询的问题，因为原有GeoMesa依然是通过列族名“d”和列名“d”来进行查询的。

还有一个问题就是和原有序列化机制可能会出现冲突的问题。因为如果写入的序列化机制和读取的序列化机制产生冲突，就会报版本错误的问题。

Geomesa-HBase实践篇——单列变多列