Hadoop学习(6)-HBASE的安装和命令行操作和java操作

使用HABSE之前，要先安装一个zookeeper

我以前写的有https://www.cnblogs.com/wpbing/p/11309761.html

先简单介绍一下HBASE

HBASE是一个数据库----可以提供数据的实时随机读写

他是一个nosql数据库，并不是结构化的，他只能粗略的进行一些查询，像多表之间的连接查询他是很难做到的（至少我这辣鸡不会）。

我也是第一次接触这种nosql，人家的表结构不太一样，就是啥吧，

他有一个行健（类似于主键的东西）

然后剩下的就是你可以定义有几个列族

每个列族里面，

列族里面都是一个一个的key，value值。一对kv，称作一个cell。
每一个value又可以有多个值，并不是一个

l Hbase的表模型与关系型数据库的表模型不同：

l Hbase的表没有固定的字段定义；

l Hbase的表中每行存储的都是一些key-value对

l Hbase的表中有列族的划分，用户可以指定将哪些kv插入哪个列族

l Hbase的表在物理存储上，是按照列族来分割的，不同列族的数据一定存储在不同的文件中

l Hbase的表中的每一行都固定有一个行键，而且每一行的行键在表中不能重复

l Hbase中的数据，包含行键，包含key，包含value，都是byte[ ]类型，hbase不负责为用户维护数据类型

l HBASE对事务的支持很差

Hbase的表数据存储在HDFS文件系统中

HBASE是一个分布式系统

其中有一个管理角色： HMaster(一般2台，一台active，一台backup)

其他的数据节点角色： HRegionServer(很多台，看数据容量)

master用来配置数据储存和任务的分配，

regionserver管理着每一张表的区域数据

Regionserver管理着每一个的文件的范围，Zookeeper用来检测regionserver是否挂掉，master用来控制任务的分发。就是当regionserver挂掉了，如何找人接替他的任务。

HBASE的大体工作机制是这样婶的

客户端怎么知道数据在哪台服务器，他会先查找那个索引表，hbase：meta表

那这个表在哪呢，

在zookeeper里面可以看到这个索引表的信息

这个东西是放到zookeeper里面，先看zookeeper的meta、变所在的regionserver，然后去访问它知道他的信息在哪

然后使用HBASE的话你要先有自己的Hadoop集群，保证hdfs是正常的，还有zookeeper是正常的，就这两点。

安装还是很简单的

解压hbase安装包

修改hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.7.0_67

export HBASE_MANAGES_ZK=false

修改hbase-site.xml

<name>hbase.rootdir</name>

<value>hdfs://hdp-01:9000/hbase</value>

</property>

<name>hbase.cluster.distributed</name>

</property>

<name>hbase.zookeeper.quorum</name>

</property>

</configuration>

修改 regionservers

hdp-01

hdp-02

hdp-03

hdp-04

bin/start-hbase.sh

启动完后，还可以在集群中找任意一台机器启动一个备用的master

bin/hbase-daemon.sh start master

新启的这个master会处于backup状态

如果报错了，在这看错误，注意时间错误、

HBASE的对外端口是16010

同时也可以启动一个备用的master，在启动之后，随便在一台机器上，

Bin/hbase-daemon.sh start master

同时也可以试着访问这个页面

这hbase的系统表记录的是数据的索引表，记录哪个范围的数据储存在哪个regionserver

3. 启动hbase的命令行客户端

bin/hbase shell

Hbase> list // 查看表

Hbase> status // 查看集群状态

Hbase> version // 查看集群版本

1.1. HBASE表模型

hbase的表模型跟mysql之类的关系型数据库的表模型差别巨大

hbase的表模型中有：行的概念；但没有字段的概念

行中存的都是key-value对，每行中的key-value对中的key可以是各种各样，每行中的key-value对的数量也可以是各种各样

1.1.1. hbase表模型的要点：

1、一个表，有表名

2、一个表可以分为多个列族（不同列族的数据会存储在不同文件中）

3、表中的每一行有一个“行键rowkey”，而且行键在表中不能重复

4、表中的每一对kv数据称作一个cell

5、hbase可以对数据存储多个历史版本（历史版本数量可配置）

6、整张表由于数据量过大，会被横向切分成若干个region（用rowkey范围标识），不同region的数据也存储在不同文件中

7、hbase会对插入的数据按顺序存储：

要点一：首先会按行键排序

要点二：同一行里面的kv会按列族排序，再按k排序

1.1. hbase命令行客户端操作

1.1.1.1. 建表：

create 't_user_info','base_info','extra_info'

表名列族名列族名

1.1.1.2. 插入数据：

hbase(main):011:0> put 't_user_info','001','base_info:username','zhangsan'

0 row(s) in 0.2420 seconds

hbase(main):012:0> put 't_user_info','001','base_info:age','18'

0 row(s) in 0.0140 seconds

hbase(main):013:0> put 't_user_info','001','base_info:sex','female'

0 row(s) in 0.0070 seconds

hbase(main):014:0> put 't_user_info','001','extra_info:career','it'

0 row(s) in 0.0090 seconds

hbase(main):015:0> put 't_user_info','002','extra_info:career','actoress'

0 row(s) in 0.0090 seconds

hbase(main):016:0> put 't_user_info','002','base_info:username','liuyifei'

0 row(s) in 0.0060 seconds

1.1.1.3. 查询数据方式一：scan 扫描

hbase(main):017:0> scan 't_user_info'

ROW COLUMN+CELL

001 column=base_info:age, timestamp=1496567924507, value=18

001 column=base_info:sex, timestamp=1496567934669, value=female

001 column=base_info:username, timestamp=1496567889554, value=zhangsan

001 column=extra_info:career, timestamp=1496567963992, value=it

002 column=base_info:username, timestamp=1496568034187, value=liuyifei

002 column=extra_info:career, timestamp=1496568008631, value=actoress

2 row(s) in 0.0420 seconds

1.1.1.4. 查询数据方式二：get 单行数据

hbase(main):020:0> get 't_user_info','001'

COLUMN CELL

base_info:age timestamp=1496568160192, value=19

base_info:sex timestamp=1496567934669, value=female

base_info:username timestamp=1496567889554, value=zhangsan

extra_info:career timestamp=1496567963992, value=it

4 row(s) in 0.0770 seconds

1.1.1.5. 删除一个kv数据

hbase(main):021:0> delete 't_user_info','001','base_info:sex'

0 row(s) in 0.0390 seconds

删除整行数据：

hbase(main):024:0> deleteall 't_user_info','001'

0 row(s) in 0.0090 seconds

hbase(main):025:0> get 't_user_info','001'

COLUMN CELL

0 row(s) in 0.0110 seconds

1.1.1.6. 删除整个表：

hbase(main):028:0> disable 't_user_info'

0 row(s) in 2.3640 seconds

hbase(main):029:0> drop 't_user_info'

0 row(s) in 1.2950 seconds

hbase(main):030:0> list

TABLE

0 row(s) in 0.0130 seconds

=> []

1.1. Hbase重要特性--排序特性（行键）

插入到hbase中去的数据，hbase会自动排序存储：

排序规则：首先看行键，然后看列族名，然后看列（key）名；按字典顺序

Hbase的这个特性跟查询效率有极大的关系

比如：一张用来存储用户信息的表，有名字，户籍，年龄，职业....等信息

然后，在业务系统中经常需要：

查询某个省的所有用户

经常需要查询某个省的指定姓的所有用户

思路：如果能将相同省的用户在hbase的存储文件中连续存储，并且能将相同省中相同姓的用户连续存储，那么，上述两个查询需求的效率就会提高！！！

做法：将查询条件拼到rowkey内

当我们创建一个表之后，按道理说应该是可以在hdfs里面查看到数据的。但是。。。。

这里面没有数据，却能查到，那么数据到底存在哪呢，这些数据会存在内存中，这块内存空间叫做memstore，因为这样会快一点，他会把热数据放到这里面，就是刚刚访问过的数据，他会先放到内存中，但如果这时候宕机了怎么办，数据会丢吗，不会丢，他一方面会写数据，一方面会写日志，放在hdfs的日志目录里

当内存中写满了，就会写到hdfs里

可以试一下，当你停一下，你就会发现hdfs里面就有数据了

布隆过滤器的功能：判断一个数据以前是否出现过

布隆过滤器的原理：把一个数据通过算法转化成只有01的二进制数据，

然后用一个比较大的数组来存，每一个数据的01都存到这个数组里面，注意他们是相互叠加的比如一个数据1位置有1,3位置有1，另一个数据1位置有1,4位置有1，那么加入后就是1位置有1,3位置有1,4位置有1，如果再来一个数据的01,1位置有1,5位置有1，那么可以判断，这个数据是从来没有出现过的，

所以布隆过滤器一个可以判断出没有出现过的数据，

而他判断出出现过的数据却有可能是没出现过的。

他在HBASE的应用啊，比如说，region Server管理的一个表的列族，他的真实存放位置是hdfs，在hdfs的某个目录下。而且他这个列族文件不止一个，比如，当这个列族的数据改变的时候，他会生成一个新的文件，因为他没发修改hdfs里的文件，或者就算不改，列族里有许许多多的key，value，他们也会放在这个目录下的不同文件里面

每个文件都有个布隆过滤器，它是由这个文件kv的二进制值决定，当你要查询一个数据的话，他会先那这个数据的二进制值和某个文件的布隆过滤器比一下，如果匹配了，他就会找这个文件

关于java的一些api

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;

import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;

import org.apache.hadoop.hbase.regionserver.BloomType;

import org.junit.Before;

import org.junit.Test;

/**

 *

 *  1、构建连接

 *  2、从连接中取到一个表DDL操作工具admin

 *  3、admin.createTable(表描述对象);

 *  4、admin.disableTable(表名);

    5、admin.deleteTable(表名);

    6、admin.modifyTable(表名，表描述对象);

 *

 * @author hunter.d

 *

 */

public class HbaseClientDDL {

    Connection conn = null;

    @Before

    public void getConn() throws Exception{

        // 构建一个连接对象

        Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 会自动加载hbase-site.xml

        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hdp-01:2181,hdp-02:2181,hdp-03:2181,hdp-04:2181");

        conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);

    }

    /**

     * DDL

     * @throws Exception

     */

    @Test

    public void testCreateTable() throws Exception{

        // 从连接中构造一个DDL操作器

        Admin admin = conn.getAdmin();

        // 创建一个表定义描述对象

        HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));

        // 创建列族定义描述对象

        HColumnDescriptor hColumnDescriptor_1 = new HColumnDescriptor("base_info");

        hColumnDescriptor_1.setMaxVersions(3); // 设置该列族中存储数据的最大版本数,默认是1

        HColumnDescriptor hColumnDescriptor_2 = new HColumnDescriptor("extra_info");

        // 将列族定义信息对象放入表定义对象中

        hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor_1);

        hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor_2);

        // 用ddl操作器对象：admin 来建表

        admin.createTable(hTableDescriptor);

        // 关闭连接

        admin.close();

        conn.close();

    }

    /**

     * 删除表

     * @throws Exception

     */

    @Test

    public void testDropTable() throws Exception{

        Admin admin = conn.getAdmin();

        // 停用表

        admin.disableTable(TableName.valueOf("user_info"));

        // 删除表

        admin.deleteTable(TableName.valueOf("user_info"));

        admin.close();

        conn.close();

    }

    // 修改表定义--添加一个列族

    @Test

    public void testAlterTable() throws Exception{

        Admin admin = conn.getAdmin();

        // 取出旧的表定义信息

        HTableDescriptor tableDescriptor = admin.getTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));

        // 新构造一个列族定义

        HColumnDescriptor hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor("other_info");

        hColumnDescriptor.setBloomFilterType(BloomType.ROWCOL); // 设置该列族的布隆过滤器类型

        // 将列族定义添加到表定义对象中

        tableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor);

        // 将修改过的表定义交给admin去提交

        admin.modifyTable(TableName.valueOf("user_info"), tableDescriptor);

        admin.close();

        conn.close();

    }

    /**

     * DML -- 数据的增删改查

     */

}

import java.util.ArrayList;

import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.Cell;

import org.apache.hadoop.hbase.CellScanner;

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.Delete;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

import org.junit.Before;

import org.junit.Test;

public class HbaseClientDML {

    Connection conn = null;

    @Before

    public void getConn() throws Exception{

        // 构建一个连接对象

        Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 会自动加载hbase-site.xml

        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hdp-01:2181,hdp-02:2181,hdp-03:2181");

        conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);

    }

    /**

     * 增

     * 改:put来覆盖

     * @throws Exception

     */

    @Test

    public void testPut() throws Exception{

        // 获取一个操作指定表的table对象,进行DML操作

        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));

        // 构造要插入的数据为一个Put类型(一个put对象只能对应一个rowkey)的对象

        Put put = new Put(Bytes.toBytes("001"));

        put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("张三"));

        put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("18"));

        put.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("北京"));

        Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("002"));

        put2.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("李四"));

        put2.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("28"));

        put2.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("上海"));

        ArrayList<Put> puts = new ArrayList<>();

        puts.add(put);

        puts.add(put2);

        // 插进去

        table.put(puts);

        table.close();

        conn.close();

    }

    /**

     * 循环插入大量数据

     * @throws Exception

     */

    @Test

    public void testManyPuts() throws Exception{

        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));

        ArrayList<Put> puts = new ArrayList<>();

        for(int i=0;i<100000;i++){

            Put put = new Put(Bytes.toBytes(""+i));

            put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("张三"+i));

            put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes((18+i)+""));

            put.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("北京"));

            puts.add(put);

        }

        table.put(puts);

    }

    /**

     * 删

     * @throws Exception

     */

    @Test

    public void testDelete() throws Exception{

        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));

        // 构造一个对象封装要删除的数据信息

        Delete delete1 = new Delete(Bytes.toBytes("001"));

        Delete delete2 = new Delete(Bytes.toBytes("002"));

        delete2.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"));

        ArrayList<Delete> dels = new ArrayList<>();

        dels.add(delete1);

        dels.add(delete2);

        table.delete(dels);

        table.close();

        conn.close();

    }

    /**

     * 查

     * @throws Exception

     */

    @Test

    public void testGet() throws Exception{

        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));

        Get get = new Get("001".getBytes());

        Result result = table.get(get);

        // 从结果中取用户指定的某个key的value

        byte[] value = result.getValue("base_info".getBytes(), "age".getBytes());

        System.out.println(new String(value));

        System.out.println("-------------------------");

        // 遍历整行结果中的所有kv单元格

        CellScanner cellScanner = result.cellScanner();

        while(cellScanner.advance()){

            Cell cell = cellScanner.current();

            byte[] rowArray = cell.getRowArray();  //本kv所属的行键的字节数组

            byte[] familyArray = cell.getFamilyArray();  //列族名的字节数组

            byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray();  //列名的字节数据

            byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的字节数组

            System.out.println("行键: "+new String(rowArray,cell.getRowOffset(),cell.getRowLength()));

            System.out.println("列族名: "+new String(familyArray,cell.getFamilyOffset(),cell.getFamilyLength()));

            System.out.println("列名: "+new String(qualifierArray,cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength()));

            System.out.println("value: "+new String(valueArray,cell.getValueOffset(),cell.getValueLength()));

        }

        table.close();

        conn.close();

    }

    /**

     * 按行键范围查询数据

     * @throws Exception

     */

    @Test

    public void testScan() throws Exception{

        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));

        // 包含起始行键，不包含结束行键,但是如果真的想查询出末尾的那个行键，那么，可以在末尾行键上拼接一个不可见的字节（\000）

        Scan scan = new Scan("10".getBytes(), "10000\001".getBytes());

        ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);

        Iterator<Result> iterator = scanner.iterator();

        while(iterator.hasNext()){

            Result result = iterator.next();

            // 遍历整行结果中的所有kv单元格

            CellScanner cellScanner = result.cellScanner();

            while(cellScanner.advance()){

                Cell cell = cellScanner.current();

                byte[] rowArray = cell.getRowArray();  //本kv所属的行键的字节数组

                byte[] familyArray = cell.getFamilyArray();  //列族名的字节数组

                byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray();  //列名的字节数据

                byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的字节数组

                System.out.println("行键: "+new String(rowArray,cell.getRowOffset(),cell.getRowLength()));

                System.out.println("列族名: "+new String(familyArray,cell.getFamilyOffset(),cell.getFamilyLength()));

                System.out.println("列名: "+new String(qualifierArray,cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength()));

                System.out.println("value: "+new String(valueArray,cell.getValueOffset(),cell.getValueLength()));

            }

            System.out.println("----------------------");

        }

    }

}