Hbase 单机环境搭建
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Hbase 单机环境搭建相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
大数据处理场景
比如我要想对十几亿数据进行排序，肯定不能放在关系型数据库排序。首当其冲就要想到一个能高效存储与高效读取的数据库，这里我想到了分布式数据库Hbase。今天我们就只讲下Hbase安装，后面会讲到数据读取出来了如何高效进行排序。
HBase优点
（1）、表大：一个表可以有数亿行，上百万列。
（2）、无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一个表中的不同行的可以有截然不同的列。
（3）、面向列：HBase是面向列的的存储和权限控制，列族独立索引。
（4）、稀疏：空（null）列并不占用空间，表可以设计的非常稀疏。
（5）、数据类型单一：HBase中的数据都是字符串，没有类型。
（6）、数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳。
- HBase缺点
HBase是一个非关系型数据库但是它不支持SQL语句
单一RowKey固有的局限性决定了它不可能有效地支持多条件查询
数据类型单一，HBase中数据类型都是字符串
不适合于大范围扫描查询
Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。
Hbase安装
先安装java环境
[bl-admin@develop-001 ~]$ java -version
java version “1.8.0_11”
Java™ SE Runtime Environment (build 1.8.0_11-b12)
Java HotSpot™ Server VM (build 25.11-b03, mixed mode)
在单机模式中，HBase并不使用 HDFS，仅使用本地文件系统 —— ZooKeeper程序与HBase程序运行在同一个JVM进程中。
下载Hbase
[bl-admin@develop-001 app]$ wget http://archive.apache.org/dist/hbase/1.2.1/hbase-1.2.1-bin.tar.gz
[bl-admin@develop-001 app]$ tar -zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz
记住JAVA_HOME路径
[bl-admin@develop-001 app]$ echo $JAVA_HOME
/home/bl-admin/app/jdk1.8.0_11
编辑文件vim conf/hbase-env.sh，去掉#注释，JAVA_HOME改成jdk对应的路径：
export JAVA_HOME=/home/bl-admin/app/jdk1.8.0_11
export HBASE_MANAGES_ZK=true
Hbase依赖于zookeeper，所有的节点和客户端都必须能够访问zookeeper。
HBase的安装包里面有自带的ZooKeeper，HBASE_MANAGES_ZK环境变量用来设置是使用HBase默认自带的 Zookeeper还是使用独立的ZooKeeper。
HBASE_MANAGES_ZK为 false 时使用独立的.
HBASE_MANAGES_ZK为 true 时表示使用默认自带的，让Hbase启动的时候同时也启动自带的ZooKeeper。
创建hbase数据存储文件路径
mkdir -R /home/bl-admin/app/hbase-1.2.1/data
修改hbase-site.xml 配置
启动HBase
[bl-admin@develop-001 hbase-1.2.1]$ sh bin/start-hbase.sh
[bl-admin@develop-001 hbase-1.2.1]$ jps
28033 HMaster
可以看到HMaster进程已经启动了。
HBase Shell交互
[bl-admin@develop-001 hbase-1.2.1]$ sh bin/hbase shell
2021-02-25 11:09:04,594 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable
HBase Shell; enter ‘help’ for list of supported commands.
Type “exit” to leave the HBase Shell
Version 1.2.1, r8d8a7107dc4ccbf36a92f64675dc60392f85c015, Wed Mar 30 11:19:21 CDT 2016
hbase(main):001:0>
Hbase存储理论
Hbase的列式存储
也就是列族存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。为了加深对Hbase列族的理解，下面是一个简单的关系型数据库的表和Hbase数据库的表：
Column Family的概念
Column Family又叫列族，列族下面可以包含任意多的列，Hbase表的创建的时候就必须指定列族。Hbase的列族不是越多越好，官方推荐的是列族最好小于或者等于3。我们使用的场景一般是1个列族。
Rowkey的概念
Rowkey的概念和mysql中的主键是完全一样的，Hbase使用Rowkey来唯一的区分某一行的数据。由于Hbase只支持3中查询方式：
通过 get 方式，指定 RowKey 获取唯一一条记录。
通过 scan 方式，设置 startRow 和 stopRow 参数进行范围匹配。
全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录。
Region的概念
Region的概念和关系型数据库的分区或者分片差不多。Hbase会将一个大表的数据基于Rowkey的不同范围分配到不通的Region中，每个Region负责一定范围的数据访问和存储。这样即使是一张巨大的表，由于被切割到不通的region，访问起来的时延也很低。
TimeStamp的概念
TimeStamp对Hbase来说至关重要，因为它是实现Hbase多版本的关键。在Hbase中使用不同的timestame来标识相同rowkey行对应的不通版本的数据。
在写入数据的时候，如果用户没有指定对应的timestamp，Hbase会自动添加一个timestamp，timestamp和服务器时间保持一致。
在Hbase中，相同rowkey的数据按照timestamp倒序排列。默认查询的是最新的版本，用户可同指定timestamp的值来读取旧版本的数据。
实操
回到我们的HBase Shell交互，我们来创建一张表
hbase(main):002:0> create ‘hbase_person’, NAME=>‘cf1’
0 row(s) in 1.4640 seconds
=> Hbase::Table - hbase_person
这里我们创建了一个列族的表hbase_person 。
向表中添加数据，在想HBase的表中添加数据的时候，只能一列一列的添加，不能同时添加多列。
hbase(main):015:0* put ‘hbase_person’, ‘1346731042838609920-B48EEA48A42BDC39AE4A2B03BEA09AB96CB77981F72E7003FD5FDB76BADF8AAD’,‘cf1:n1’,‘1’
0 row(s) in 0.0170 seconds
Row Key设计
// 商家id-群id
1346731042838609920-B48EEA48A42BDC39AE4A2B03BEA09AB96CB77981F72E7003FD5FDB76BADF8AAD
这是我们业务要查询的维度。Row Key 设计尽量唯一，hbase靠这个来将数据设置到不通过的Region（分片），要尽量保证数据均衡的落到不同的Region上。
查询这条数据
hbase(main):016:0> get ‘hbase_person’,‘1346731042838609920-B48EEA48A42BDC39AE4A2B03BEA09AB96CB77981F72E7003FD5FDB76BADF8AAD’
COLUMN CELL
cf1:n1 timestamp=1614233584377, value=1
1 row(s) in 0.0360 seconds
到此我们Hbase的单机环境已经搭建好了，下面我们继续研究大数据处理
以上是关于Hbase 单机环境搭建的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章