oldNum = String.format("%08d", sum);

这行代码是将一个名为 `sum` 的整数值格式化为一个长度为 8 的字符串，并将结果赋给 `oldNum` 变量。其中 `%08d` 是格式化字符串的格式控制符，具体含义如下：

- `%`：格式化字符串的起始符号
- `0`：表示使用零进行填充
- `8`：表示结果字符串的长度为 8
- `d`：表示将参数作为十进制整数进行格式化

换句话说，这行代码的作用是将 `sum` 的值转换为一个长度为 8 的字符串，如果不足 8 位则在左侧用零进行填充。例如，如果 `sum` 的值为 123，则 `oldNum` 的值将变为 "00000123"。

相关问题

String.format("%08d", counter)

`String.format("%08d", counter)` 是一个使用 Java 中的字符串格式化功能的表达式。它的作用是将整数 `counter` 格式化为一个八位数的字符串，并在前面用零进行填充。

具体来说，`%08d` 中的 `%d` 表示将一个整数进行格式化，而 `08` 则表示输出的最小宽度为 8 位，并在不足的位置上使用零进行填充。

举个例子，如果 `counter` 的值为 `1234`，则使用 `String.format("%08d", counter)` 将返回字符串 `"00001234"`。如果 `counter` 的值为 `56789`，则返回字符串 `"00056789"`。这样可以确保生成的编码始终是八位数，并在不足的位置上填充零。

1. 选择合适的RowKey设计，补全@Test部分代码，讲数据插入至HBase数据表“phone”@Test public void insert() throws Exception { List<Put> puts = new ArrayList<>(); //模拟假设存在10个用户，每个用户产生10000条记录。 //dnum：被叫号码 length：通话时长 data：通话日期 type：主叫被叫 for (int i = 0; i < 10; i++) { String phoneNumber = getNumber("158"); for (int j = 0; j < 10000; j++) { String dnum = getNumber("177"); String length = String.valueOf(random.nextInt(100)); String = getData("2019"); String type = String.valueOf(random.nextInt(2)); } } } Random random = new Random(); public String getNumber(String str){ return str+String.format("%08d", random.nextInt(99999999)); } SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss"); private String getData(String s){ return s+String.format("%02d%02d%02d%02d%02d",random.nextInt(12)+1,random.nextInt(31),random.nextInt(24),random.nextInt(60),random.nextInt(60)); }

在HBase中，RowKey的设计是非常重要的，好的RowKey可以提高查询效率和数据压缩比。

根据数据模拟，我们可以考虑将RowKey设计为“手机号+时间戳+随机数”，其中时间戳可以精确到秒或毫秒级别，随机数可以确保同一手机号和时间戳的数据分散在不同的RegionServer中，避免数据热点问题。

补全代码如下：

@Test
public void insert() throws Exception {
    String tableName = "phone";
    Table table = HBaseUtils.getTable(tableName);

    List<Put> puts = new ArrayList<>();
    //模拟假设存在10个用户，每个用户产生10000条记录。
    //dnum：被叫号码 length：通话时长 data：通话日期 type：主叫被叫
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        String phoneNumber = getNumber("158");
        for (int j = 0; j < 10000; j++) {
            String dnum = getNumber("177");
            String length = String.valueOf(random.nextInt(100));
            String date = getData("2019");
            String type = String.valueOf(random.nextInt(2));

            String rowKey = phoneNumber + "_" + sdf.format(new Date()) + "_" + random.nextInt(10000);
            Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("dnum"), Bytes.toBytes(dnum));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("length"), Bytes.toBytes(length));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("date"), Bytes.toBytes(date));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("type"), Bytes.toBytes(type));
            puts.add(put);
        }
    }
    table.put(puts);
    table.close();
}

需要注意的是，在实际生产环境中，需要根据数据访问模式和查询需求来设计RowKey，以达到最佳的查询效率。