用happybase happy地查询hbase数据

Posted 2023-05-06

参考技术A 用happybase进行hbase中数据的增删改查

前提：已经安装happybase库(pip install happybase)，已有hbase环境并开启thrift通讯端口(nohup hbase thrift start &)，thrift默认端口为9090，10.10.30.200为hbase主机ip

scan方法：

参数：

row_start、row_stop：起始和终止rowkey，查询两rowkey间的数据

row_prefix：rowkey前缀。注：使用row_prefix的时候，row_start和row_stop不能使用

filter：要使用的过滤器(hbase 0.92版本及以上生效)

timestamp：按指定时间戳查询

reverse：默认为False。为True时，scan结果按rowkey倒序排列

e.g：

put方法：

e.g：

△ 如put中的rowkey已存在，则为修改数据

delete方法：

row：删除rowkey为row的数据

columns：指定columns参数时，删除

e.g：

删除rowkey为student2的name数据：

删除成功：

batch方法：

1、批量操作

2、使用with管理批量

row方法及rows()方法，检索指定rowkey的数据

检索一条：

检索多条：

返回结果：

e.g：

结果：

暂时就这些0v0

happybase对hbase数据库的基本操作

1、连接数据库

import happybase
connection = happybase.Connection(host=host, port=port)

2、查询数据库中的所有表

table_name_list = connection.tables()

3、连接数据库中的表

enginetable = connection.table(table_name)

4、创建hbase表

families = 
    table_name: dict()

connection.create_table(table_name, families)

5、向hbase的某个表中插入数据

• row_key 必须是唯一的，如果是相同数据库中的数据会被替换掉
• 每个key需要带上表名 例如“table_name:data”:“data”

enginetable.put("row_key",'table_name:Data': "[]")

6、查询数据
row_start：开始行键（从左原则）

row_stop：结束行键（从左原则）

row_prefix：匹配的行键的 ROA 前缀

columns:入参的数据类型为list 需要显示什么字段，列表中就填写什么字段

filter：筛选器

例如：

data = enginetable.scan(row_prefix="1".encode("utf-8"), columns=["table_name:age"],filter = "SingleColumnValueFilter('table_name', 'age', =, 'binary:20') " )

timestamp：时间戳
include_timestamp：是否返回时间戳 入参：布尔类型

batch_size:设置检索结果的批大小

scan_batching：服务器端扫描批处理

limit:要返回的最大行数

sorted_columns：是否返回排序列

data = enginetable.scan(row_start=None, row_stop=None, row_prefix=None,
             columns=None, filter=None, timestamp=None,
             include_timestamp=False, batch_size=1000, scan_batching=None,
             limit=None, sorted_columns=False)

多条件查询
例如：

data= enginetable.scan(filter = "SingleColumnValueFilter('table_name', 'age', =, 'binary:123')" and "SingleColumnValueFilter('table_name', 'Time', =, 'binary:20221218001212')")