谁说Java和大数据存储不兼容？IDE告诉你答案！

随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注如何高效地存储和处理海量数据。而Java作为一门广泛应用于企业级应用开发的编程语言，也面临着如何与大数据存储兼容的问题。但实际上，Java和大数据存储是可以兼容的，本文将通过演示代码来证明这一点。

首先，让我们来看看Java中常用的两种大数据存储方式：hdfs和HBase。HDFS是hadoop分布式文件系统的缩写，是一种用于存储大规模数据的分布式文件系统；HBase是基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，可以提供高效的读写速度和可伸缩性。

在Java中，我们可以使用Hadoop的Java api来操作HDFS，同时使用HBase API来操作HBase。下面是一个示例代码，演示如何通过Java代码读取HDFS中的数据：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;

public class HdfsReader {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        Path path = new Path("/user/hadoop/input/test.txt");
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fs.open(path)));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            System.out.println(line);
        }
        reader.close();
        fs.close();
    }
}

上述代码中，我们通过Hadoop的Java API获取了一个文件系统对象，然后通过文件系统对象打开了一个HDFS中的文件，并使用BufferedReader来读取文件中的内容。

接下来，我们来看看如何通过Java代码操作HBase。下面是一个示例代码，演示如何通过Java代码向HBase中插入一条数据：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;

import java.io.IOException;

public class HbaseWriter {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Configuration config = HBaseConfiguration.create();
        config.set("hbase.ZooKeeper.quorum", "localhost");
        config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("testtable"));
        Put put = new Put("row1".getBytes());
        put.addColumn("cf1".getBytes(), "col1".getBytes(), "value1".getBytes());
        table.put(put);
        table.close();
        connection.close();
    }
}

上述代码中，我们首先创建了一个HBase连接对象，然后获取了一个HBase表对象，接着创建了一个Put对象，表示要向表中插入一条数据。最后通过Table对象的put方法将数据插入到表中。

通过上述示例代码，我们可以看出，Java和大数据存储是可以兼容的。我们可以通过Java代码来操作HDFS和HBase，实现对大规模数据的高效存储和处理。