HBase集群建立在Hadoop集群基础之上，而且依赖于ZooKeeper，所以在搭建HBase集群之前需要把Hadoop集群搭建起来，并且搭建好ZooKeeper集群。Hadoop与ZooKeeper集群的搭建在前面章节已讲解过，在此不再赘述。

9.1 集群环境搭建

HBase集群搭建的详细步骤如下（也可以参考官网http://hbase.apache.org/book.html#quickstart）：

1.上传解压HBase安装包

将hbase-1.2.4-bin.tar.gz上传到centos01服务器的/opt/softwares目录并将其解压到目录/opt/modules/，解压命令如下：

[hadoop@centos01 softwares]$ tar -zxf hbase-1.2.4-bin.tar.gz -C /opt/modules/

2.hbase-env.sh文件配置

修改HBase安装目录/conf下的配置文件hbase-env.sh，配置关联的JDK，加入以下代码：

export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_101

如果需要使用HBase自带的ZooKeeper，则去掉该文件中的注释 # export HBASE_MANAGES_ZK=true即可。

3.hbase-site.xml文件配置

修改HBase安装目录/conf下的配置文件hbase-site.xml，加入以下代码：

<configuration>
    <property><!--需要与HDFS namenode端口一致-->
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://centos01:9000/hbase</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property><!--ZooKeeper节点列表 -->
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>centos01,centos02,centos03</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/opt/modules/hbase-1.2.4/zkData</value>
  </property>
</configuration>

上述参数解析如下：

hbase.rootdir：HBase的数据存储目录，由于HBase数据存储在HDFS上，所以要写HDFS的目录，注意端口要和Hadoop的fs.defaultFS端口一致。配置好后，HBase数据就会写入到这个目录中，且目录不需要手动创建，HBase启动的时候会自动创建。

hbase.cluster.distributed：设置为true代表开启完全分布式。

hbase.zookeeper.quorum：设置依赖的ZooKeeper节点，此处加入所有ZooKeeper集群即可。

hbase.zookeeper.property.dataDir：设置ZooKeeper的配置、日志等数据存放目录。

另外，还有一个属性hbase.tmp.dir，是设置HBase临时文件存放目录，不设置的话，默认存放在/tmp目录，该目录重启就会清空。

4.regionservers文件配置

regionservers文件列出了所有运行HBase的服务器，即HRegionServer。对该文件的配置与Hadoop中对slaves文件的配置相似，需要在文件中的每一行指定一台服务器，当HBase启动时会读取该文件，将文件中指定的所有服务器启动。当HBase停止的时候，也会同时停止它们。

本例中，我们将三个节点都作为运行HRegionServer的服务器，因此，我们需要作出如下修改：

修改HBase安装目录下的/conf/regionservers文件，去掉默认的localhost，加入如下内容：

centos01
centos02
centos03

5.拷贝hbase到其它节点。

centos01节点配置完成后，需要拷贝整个HBase安装目录文件到集群的其它节点，拷贝命令如下：

[hadoop@centos01 modules]$ scp -r hbase-1.2.4/ hadoop@centos02:/opt/modules/
[hadoop@centos01 modules]$ scp -r hbase-1.2.4/ hadoop@centos03:/opt/modules/

6.启动与测试

启动HBase集群之前，需要先启动Hadoop集群：

sbin/start-all.sh

然后执行如下命令，启动HBase集群。启动HBase集群的同时，会将ZooKeeper集群也同时启动。

bin/start-hbase.sh

HBase启动日志如下：

[hadoop@centos01 hbase-1.2.4]$ bin/start-hbase.sh
centos02: starting zookeeper, logging to /opt/modules/hbase-1.2.4/bin/../logs/hbase-hadoop-zookeeper-centos02.out
centos03: starting zookeeper, logging to /opt/modules/hbase-1.2.4/bin/../logs/hbase-hadoop-zookeeper-centos03.out
centos01: starting zookeeper, logging to /opt/modules/hbase-1.2.4/bin/../logs/hbase-hadoop-zookeeper-centos01.out
starting master, logging to /opt/modules/hbase-1.2.4/bin/../logs/hbase-hadoop-master-centos01.out
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
centos03: starting regionserver, logging to /opt/modules/hbase-1.2.4/bin/../logs/hbase-hadoop-regionserver-centos03.out
centos02: starting regionserver, logging to /opt/modules/hbase-1.2.4/bin/../logs/hbase-hadoop-regionserver-centos02.out
centos01: starting regionserver, logging to /opt/modules/hbase-1.2.4/bin/../logs/hbase-hadoop-regionserver-centos01.out
centos02: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
centos02: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
centos03: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
centos03: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
centos01: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
centos01: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0

HBase启动完成后，查看各节点Java进程：

[hadoop@centos01 hbase-1.2.4]$ jps
12544 DataNode
13584 HQuorumPeer
13074 NodeManager
12916 ResourceManager
14661 Jps
14311 HMaster
12745 SecondaryNameNode
12428 NameNode
14447 HRegionServer
[hadoop@centos02 zookeeper-3.4.9]$ jps
13632 DataNode
13761 NodeManager
14199 HRegionServer
14343 Jps
14093 HQuorumPeer
[hadoop@centos03 zookeeper-3.4.9]$ jps
8994 DataNode
9458 HQuorumPeer
9114 NodeManager
9546 HRegionServer
9679 Jps

从上述查看结果中可以看出，centos01节点上出现了HMaster、HQuorumPeer和HRegionServer进程，centos02和centos03节点上出现了HQuorumPeer和HRegionServer进程。这说明启动成功了。

HBase1.0以后的Web端访问默认端口变为了16010，浏览器地址输入http://centos01:16010，查看HBase的运行状态，如下图所示。

9.2 HBase Shell命令操作

HBase 为用户提供了一个非常方便的命令行操作方式，我们称之为HBase Shell。

HBase Shell 提供了大多数的 HBase 命令，通过 HBase Shell 用户可以方便地创建、删除及修改表，还可以向表中添加数据、列出表中的相关信息等。

在启动 HBase 之后，我们可以通过下面的命令进入 HBase Shell 之中：

[hadoop@centos01 hbase-1.2.4]$ bin/hbase shell

下面通过实际操作来介绍HBase Shell的使用。

1.创建表

创建表t1，列族f1，命令如下：

create 't1','f1'

2.添加数据

向表t1中添加一条数据，rowkey为row1，列name的值为zhangsan。命令如下：

put 't1','row1','f1:name','zhangsan'

再向表t1中添加一条数据，rowkey为row2，列age为18。命令如下：

put 't1','row2','f1:age','18'

3.扫描表

扫描表t1，查看数据描述，命令如下：

scan 't1'

执行结果如下：

hbase(main):005:0> scan 't1'
ROW                                        COLUMN+CELL
 row1                                      column=f1:name, timestamp=1509344793600, value=zhangsan
 row2                                      column=f1:age, timestamp=1509345245541, value=18
2 row(s) in 0.0450 seconds

可以看到，表t1中已经存在两条已添加的数据了。

4.修改表

修改row1中的name值，将zhangsan改为lisi，仍然使用put命令：

put 't1','row1','f1:name','lisi'

再扫描表t1，此时row1中name的值已经变为了“lisi”：

hbase(main):002:0> scan 't1'
ROW                                        COLUMN+CELL
 row1                                      column=f1:name, timestamp=1509345996225, value=lisi
 row2                                      column=f1:age, timestamp=1509345245541, value=18
2 row(s) in 0.1000 seconds

5.删除特定单元格

删除表中rowkey为row1的行的name单元格，命令如下：

delete 't1','row1','f1:name'

扫描表t1，发现rowkey为row1的行不存在了，因为row1只有一个name单元格，name被删除了，row1一整行也就不存在了。

hbase(main):006:0> scan 't1'
ROW                                        COLUMN+CELL
 row2                                      column=f1:age, timestamp=1509345245541, value=18
1 row(s) in 0.0750 seconds

6.删除一整行数据

删除rowkey为row2的行中所有单元格，命令如下：

deleteall 't1','row2'

扫描表t1，发现owkey为row2的行已不存在了：

hbase(main):008:0> scan 't1'
ROW                                        COLUMN+CELL
0 row(s) in 0.0250 seconds

7.删除整张表

删除整张表，需要先禁用表，然后再删除表。例如，删除表t1，命令如下：

disable 't1'
drop 't1'

9.3 Java API操作

使用HBase Java API可以对表进行创建、添加数据、修改删除数据等。本例在eclipse中编写Java API进行测试，测试前需先启动HBase集群。

9.3.1 创建Java工程

在eclipse中新建maven项目hbasedemo，然后在项目pom.xml中加入hbase的客户端jar包依赖：

<dependency>
        <groupId>org.apache.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-client</artifactId>
        <version>1.2.4</version>
</dependency>

加入以后发现pom.xml报如下错误：

Missing artifact jdk.tools:jdk.tools:jar:1.7

原因是，pom.xml中加入的hbase客户端jar包隐式依赖tools.jar包，而tools.jar并未存在于maven仓库中，tools.jar包是JDK自带的。因此我们需要在pom.xml中继续引入tools.jar包，代码如下：

<dependency>
         <groupId>jdk.tools</groupId>
         <artifactId>jdk.tools</artifactId>
         <version>1.7</version>
         <scope>system</scope>  <!—需要配置好环境变量JAVA_HOME-->
         <systemPath>${JAVA_HOME}/lib/tools.jar</systemPath>
</dependency>

此时问题得到解决。

9.3.2 创建表

（1）在maven项目hbasedemo中新建Java类HBaseCreateTable.java，在main函数中写入创建表的代码，如下：

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;
public class HBaseCreateTable{
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//创建Hadoop配置对象
		Configuration conf=HBaseConfiguration.create();
		//指定ZooKeeper集群地址
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.170.128:2181,192.168.170.129:2181,192.168.170.130:2181");
		//创建连接对象Connection
		Connection conn=ConnectionFactory.createConnection(conf);
		//得到数据库管理员对象
		Admin admin=conn.getAdmin();
		TableName tableName=TableName.valueOf("t1");
		//创建表描述，并指定表名
		HTableDescriptor desc=new HTableDescriptor(tableName);
		//创建列族描述
		HColumnDescriptor family=new HColumnDescriptor("f1");
		//指定列族
		desc.addFamily(family);
		//创建表
		admin.createTable(desc);
		System.out.println("create table success!!");
	}
}

（2）右键运行main函数，输出create table success!!信息，则说明创建成功。

（3）在HBase集群的centos01节点上，输入hbase shell进入Shell命令行模式，然后输入list命令查看当前HBase中的所有表，效果如下：

hbase(main):007:0> list
TABLE
t1

从输出结果中我们可以看到，表t1已创建成功。

9.3.3 添加数据

（1）在maven项目hbasedemo中新建Java类HBasePutData.java，在main函数中写入添加三条数据的代码，如下：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
public class HBasePutData{
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//创建Hadoop配置对象
		Configuration conf=HBaseConfiguration.create();
		//指定ZooKeeper集群地址
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.170.128:2181,192.168.170.129:2181,192.168.170.130:2181");
  		//创建数据库连接对象Connection
  		Connection conn=ConnectionFactory.createConnection(conf);
  		//Table负责与记录相关的操作,如增删改查等
  		TableName tableName=TableName.valueOf("t1");
  		Table table=conn.getTable(tableName);
        Put put = new Put(Bytes.toBytes("row1"));// 设置rowkey
        //添加列数据，指定列族、列名与列值
        put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("xiaoming"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("20"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("address"), Bytes.toBytes("beijing"));
        Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("row2"));// 设置rowkey
        //添加列数据，指定列族、列名与列值
        put2.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("xiaoming2"));
        put2.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("22"));
        put2.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("address"), Bytes.toBytes("beijing2"));
        Put put3 = new Put(Bytes.toBytes("row3"));// 设置rowkey
        //添加列数据，指定列族、列名与列值
        put3.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("25"));
        put3.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("address"), Bytes.toBytes("beijing3"));
        //执行添加数据
        table.put(put);
        table.put(put2);
        table.put(put3);
        //释放资源
        table.close();
        System.out.println("put data success!!");
	}
}

上方代码中，新建了三个Put对象，每个Put对象包含需要添加的一条数据。

（2）右键运行main函数，输出put data success!!信息，则说明数据添加成功。

（3）在HBase集群的centos01节点上，输入hbase shell进入Shell命令行模式，然后输入scan 't1'命令扫描表t1中的数据，结果如下：

hbase(main):017:0> scan 't1'
ROW                                       COLUMN+CELL
 row1                                     column=f1:address, timestamp=1514533573439, value=beijing
 row1                                     column=f1:age, timestamp=1514533573439, value=20
 row1                                     column=f1:name, timestamp=1514533573439, value=xiaoming
 row2                                     column=f1:address, timestamp=1514533573514, value=beijing2
 row2                                     column=f1:age, timestamp=1514533573514, value=22
 row2                                     column=f1:name, timestamp=1514533573514, value=xiaoming2
 row3                                     column=f1:address, timestamp=1514533573524, value=beijing3
 row3                                     column=f1:age, timestamp=1514533573524, value=25
3 row(s) in 0.3930 seconds

从输出结果中我们可以看到，表t1成功添加了三条数据，rowkey分别为row1、row2和row3，同属于列族f1，row1有三个字段address、age、name，row2有三个字段address、age、name，row3有两个字段address、age。

9.3.4 查询数据

在maven项目hbasedemo中新建Java类HBaseGetData.java，在main函数中写入查询数据的代码。例如，查询表t1中行键为row1的一整条数据，代码如下：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
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.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
/**根据rowkey查询一条数据，实测成功，直接右键运行即可**/
public class HBaseGetData{
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//创建Hadoop配置对象
		Configuration conf=HBaseConfiguration.create();
		//指定ZooKeeper集群地址
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.170.128:2181,192.168.170.129:2181,192.168.170.130:2181");
        //获得数据库连接
        Connection conn=ConnectionFactory.createConnection(conf);
	   //获取Table对象，指定查询表名，Table负责与记录相关的操作,如增删改查等
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("t1"));
        //创建Get对象，根据rowkey查询,rowkey=row1
        Get get = new Get("row1".getBytes());
        //查询数据，取得结果集
        Result r = table.get(get);
        //循环输出每个单元格的数据
        for (Cell cell : r.rawCells()) {
        	//取得当前单元格所属的列族名称
        	String family=new String(CellUtil.cloneFamily(cell));
        	//取得当前单元格所属的列名称
        	String qualifier=new String(CellUtil.cloneQualifier(cell));
        	//取得当前单元格的列值
        	String value=new String(CellUtil.cloneValue(cell));
        	//输出结果
         System.out.println("列：" + family+":"+qualifier + "—————值:" + value);
        }
	}
}

右键运行main函数，控制台输出结果为：

列：f1:address—————值:beijing
列：f1:age—————值:20
列：f1:name—————值:xiaoming

与t1表中实际数据一致，则查询成功。

9.3.5 删除数据

（1）在maven项目hbasedemo中新建Java类HBaseDeleteData.java，在main函数中写入删除数据的代码。例如，删除表t1中行键为row1的一整条数据，代码如下：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
/**根据rowkey查询一条数据，实测成功，直接右键运行即可**/
public class HBaseDeleteData{
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//创建Hadoop配置对象
		Configuration conf=HBaseConfiguration.create();
		//指定ZooKeeper集群地址
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.170.128:2181,192.168.170.129:2181,192.168.170.130:2181");
		//获得数据库连接
        Connection conn=ConnectionFactory.createConnection(conf);
	    //获取Table对象，指定表名，Table负责与记录相关的操作,如增删改查等
	    TableName tableName=TableName.valueOf("t1");
	    Table table=conn.getTable(tableName);
	    //创建删除对象Delete，根据rowkey删除一整条
	    Delete delete=new Delete(Bytes.toBytes("row1"));
	    table.delete(delete);
        //释放资源
        table.close();
        System.out.println("delete data success!!");
	}
}

（2）右键运行main函数，输出delete data success!!信息，则说明数据删除成功。

（3）在HBase集群的centos01节点上，输入hbase shell进入Shell命令行模式，然后输入scan 't1'命令扫描表t1中的数据，结果如下：

hbase(main):019:0> scan 't1'
ROW                                       COLUMN+CELL
 row2                                     column=f1:address, timestamp=1514533573514, value=beijing2
 row2                                     column=f1:age, timestamp=1514533573514, value=22
 row2                                     column=f1:name, timestamp=1514533573514, value=xiaoming2
 row3                                     column=f1:address, timestamp=1514533573524, value=beijing3
 row3                                     column=f1:age, timestamp=1514533573524, value=25
2 row(s) in 0.1080 seconds

从结果中我们可以看到，表t1中的rowkey为row1的行已经被删除了。

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