hbase 学习笔记
Posted lvlv岁月流逝
tags:
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 学习笔记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
- HBase简介
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协调工具
- 主键：Row Key
主键是用来检索记录的主键，访问hbase table中的行，只有三种方式
通过单个row key访问
通过row key的range
全表扫描
- 列族：Column Family
列族在创建表的时候声明，一个列族可以包含多个列，列中的数据都是以二进制形式存在，没有数据类型
- 时间戳：timestamp
HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引
- HBASE基础知识
物理存储
Table 在行的方向上分割为多个HRegion，一个region由[startkey,endkey)表示，每个HRegion分散在不同的RegionServer中
架构体系
- i. Client 包含访问hbase 的接口，client 维护着一些cache 来加快对hbase 的访问，比如regione 的位置信息
- ii. Zookeeper
- 保证任何时候，集群中只有一个running master
- 存贮所有Region 的寻址入口
- 实时监控Region Server 的状态，将Region server 的上线和下线信息，实时通知给Master
- 存储Hbase 的schema,包括有哪些table，每个table 有哪些column family
- iii. Master 可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行
- 为Region server 分配region
- 负责region server 的负载均衡
- 发现失效的region server 并重新分配其上的region
HBase中有两张特殊的Table，-ROOT-和.META.
-ROOT- ：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个region
.META. ：记录了用户创建的表的Region信息，.META.可以有多个regoin
Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问
- Region Server
1、维护Master 分配给它的region，处理对这些region 的IO 请求
2、负责切分在运行过程中变得过大的region
可以看出，client 访问hbase 上数据的过程并不需要master 参与，寻址访问先zookeeper再regionserver，数据读写访问regioneserver。HRegionServer主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块。
- Hbase表存储结构：
- HBASE Shell的DDL操作
|
名称 |
命令表达式 |
|
创建表 |
create \'表名称\', \'列族名称1\',\'列族名称2\',\'列族名称N\' |
|
添加记录 |
put \'表名称\', \'行名称\', \'列名称:\', \'值\' |
|
查看记录 |
get \'表名称\', \'行名称\' |
|
查看表中的记录总数 |
count \'表名称\' |
|
删除记录 |
delete \'表名\' ,\'行名称\' , \'列名称\' |
|
删除一张表 |
先要屏蔽该表，才能对该表进行删除，第一步 disable \'表名称\' 第二步 drop \'表名称\' |
|
查看所有记录 |
scan "表名称" |
|
查看某个表某个列中所有数据 |
scan "表名称" , {COLUMNS=>\'列族名称:列名称\'} |
|
更新记录 |
就是重写一遍进行覆盖 |
1、 创建表
>create \'users\',\'user_id\',\'address\',\'info\'
表users,有三个列族user_id,address,info
2、 列出全部表
>list
3、 得到表的描述
>describe \'users\'
4、 创建表
>create \'users_tmp\',\'user_id\',\'address\',\'info\'
5、 删除表
>disable \'users_tmp\'
>drop \'users_tmp\'
- HBASE Shell的DML操作
1、 添加记录
put \'users\',\'xiaoming\',\'info:age\',\'24\';
put \'users\',\'xiaoming\',\'info:birthday\',\'1987-06-17\';
put \'users\',\'xiaoming\',\'info:company\',\'alibaba\';
2、 获取一条记录
1.取得一个id的所有数据
>get \'users\',\'xiaoming\'
2.获取一个id，一个列族的所有数据
>get \'users\',\'xiaoming\',\'info\'
3.获取一个id，一个列族中一个列的
所有数据
get \'users\',\'xiaoming\',\'info:age\'
3、 更新记录
>put \'users\',\'xiaoming\',\'info:age\' ,\'29\'
>get \'users\',\'xiaoming\',\'info:age\'
>put \'users\',\'xiaoming\',\'info:age\' ,\'30\'
>get \'users\',\'xiaoming\',\'info:age\'
4、 获取单元格数据的版本数据
>get \'users\',\'xiaoming\',{COLUMN=>\'info:age\',VERSIONS=>1}
>get \'users\',\'xiaoming\',{COLUMN=>\'info:age\',VERSIONS=>2}
>get \'users\',\'xiaoming\',{COLUMN=>\'info:age\',VERSIONS=>3}
5、 获取单元格数据的某个版本数据
〉get \'users\',\'xiaoming\',{COLUMN=>\'info:age\',TIMESTAMP=>1364874937056}
6、 全表扫描
>scan \'users\'
- HBASE的Java_API（一）
11. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.jruby.RubyProcess;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
/**
* Created by Administrator on 2017/3/13.
*/
public class Application {
private Configuration conf = null;
@Before
public void init(){
conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hadoop4:2181,hadoop5:2181,hadoop6:2181");
}
@Test
public void testDrop() throws IOException {
HBaseAdmin admin=new HBaseAdmin(conf);
admin.disableTable("account");
admin.deleteTable("account");
admin.close();
}
@Test
public void testPut() throws IOException {
HTable table=new HTable(conf,"book");
Put put =new Put(Bytes.toBytes("book0005"));
put.add(Bytes.toBytes("dock1"),Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("liuyan"));
table.put(put);
table.close();
}
@Test
public void testGet() throws IOException {
HTable table =new HTable(conf,"book");
Get get=new Get(Bytes.toBytes("book0001"));
get.addColumn(Bytes.toBytes("dock1"),Bytes.toBytes("info"));
get.addColumn(Bytes.toBytes("dock1"),Bytes.toBytes("isbn"));
Result result=table.get(get);
for (KeyValue kv: result.list()) {
String family =new String( kv.getFamily());
System.out.print(family);
String clum=new String(kv.getQualifier());
System.out.print(clum);
System.out.print(new String(kv.getValue()));
}
}
@Test
public void testDel() throws IOException {
HTable table=new HTable(conf,"book");
Delete delete=new Delete(Bytes.toBytes("book0001"));
delete.deleteColumn(Bytes.toBytes("dock1"),Bytes.toBytes("info"));
table.delete(delete);
table.close();
}
@Test
public void testScan() throws IOException {
HTablePool pool=new HTablePool(conf,10);
HTableInterface hTableInterface=pool.getTable("book");
Scan scan=new Scan(Bytes.toBytes("book0001"),Bytes.toBytes("book0005"));
scan.addFamily(Bytes.toBytes("dock1"));
ResultScanner results= hTableInterface.getScanner(scan);
for (Result t : results){
byte[]value=t.getValue(Bytes.toBytes("dock1"),Bytes.toBytes("isbn"));
System.out.print(new String(value));
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hadoop4:2181,hadoop5:2181,hadoop6:2181");
HBaseAdmin admin = null;
try {
admin = new HBaseAdmin(conf);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
HTableDescriptor td = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("htable"));
HColumnDescriptor cd = new HColumnDescriptor("info");
cd.setMaxVersions(10);
td.addFamily(cd);
admin.createTable(td);
admin.close();
// System.out.print("11111111111");
}
}
以上是关于hbase 学习笔记的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章