python实现Hbase

1. 下载thrift

　　作用：翻译python语言为hbase语言的工具

2. 运行时先启动hbase 再启动thrift，最后在pycharm中通过happybase包连接hbase

　　在hbase目录下分别运行下面命令行:

　　start-hbase.sh
　　hbase thrift -p 9090 start

3.hbase操作

1）建立连接

import happybase
 
connection = happybase.Connection('10.1.13.111')

当connection被创建的时候，默认自动与Hbase建立socket连接的。

若不想自动与Hbase建立socket连接，可以将autoconnect参数设置为False

connection = happybase.Connection('10.1.13.111', autoconnect=False)

然后手动与Hbase建立socket连接

connection.open()

（2）连接建立好之后查看可以使用的table

print connection.tables()

因为还没有创建table，所以返回结果是 []

（3）创建一个table

connection.create_table(
    'my_table',
    {
        'cf1': dict(max_versions=10),
        'cf2': dict(max_versions=1, block_cache_enabled=False),
        'cf3': dict(),  # use defaults
    }
)

此时，我们再通过connection.tables()查看可以使用的table，结果为['my_table']

创建的table即my_table包含3个列族：cf1、cf2、cf3

（4）获取一个table实例

一个table被创建好之后，要想对其进行操作，首先要获取这个table实例

table = connection.table('my_table')

（5）使用table的命名空间

因为一个Hbase会被多个项目共同使用，所以就会导致table的命名冲突，为了解决这个问题，可以在创建table的时候，手动加上项目的名字作为table名字的前缀，例如myproject_xyz。

但是这样做比较麻烦，happybase帮我们做好了工作，我们可以在与Hbase建立连接的时候，通过设置table_prefix参数来实现这个功能

connection = happybase.Connection('10.1.13.111', table_prefix='myproject')

此时connection.tables()只会返回包含在该命名空间里的tables，且返回的tables的名字会以简单的形式显示，即不包含前缀。

（6）存储数据：Hbase里 存储的数据都是原始的字节字符串

cloth_data = {'cf1:content': u'牛仔裤', 'cf1:price': '299', 'cf1:rating': '98%'}
hat_data = {'cf1:content': u'鸭舌帽', 'cf1:price': '88', 'cf1:rating': '99%'}
shoe_data = {'cf1:content': u'耐克', 'cf1:price': '988', 'cf1:rating': '100%'}
author_data = {'cf2:name': u'LiuLin', 'cf2:date': '2017-03-09'}
 
table.put(row='www.test1.com', data=cloth_data)
table.put(row='www.test2.com', data=hat_data)
table.put(row='www.test3.com', data=shoe_data)
table.put(row='www.test4.com', data=author_data)

使用put一次只能存储一行数据

如果row key已经存在，则变成了修改数据

（7）更好的存储数据

table.put()方法会立即给Hbase Thrift server发送一条命令。其实这种方法的效率并不高，我们可以使用更高效的table.batch()方法。

# 使用batch一次插入多行数据
bat = table.batch()
bat.put('www.test5.com', {'cf1:price': 999, 'cf2:title': 'Hello Python', 'cf2:length': 34, 'cf3:code': 'A43'})
bat.put('www.test6.com', {'cf1:content': u'剃须刀', 'cf1:price': 168, 'cf1:rating': '97%'})
bat.put('www.test7.com', {'cf3:function': 'print'})
bat.send()

更有用的方法是使用上下文管理器来管理batch，这样就不用手动发送数据了，即不再需要bat.send()

# 使用with来管理batch
with table.batch() as bat:
    bat.put('www.test5.com', {'cf1:price': '999', 'cf2:title': 'Hello Python', 'cf2:length': '34', 'cf3:code': 'A43'})
    bat.put('www.test6.com', {'cf1:content': u'剃须刀', 'cf1:price': '168', 'cf1:rating': '97%'})
    bat.put('www.test7.com', {'cf3:function': 'print'})

还可以删除数据

# 在batch中删除数据
with table.batch() as bat:
    bat.put('www.test5.com', {'cf1:price': '999', 'cf2:title': 'Hello Python', 'cf2:length': '34', 'cf3:code': 'A43'})
    bat.put('www.test6.com', {'cf1:content': u'剃须刀', 'cf1:price': '168', 'cf1:rating': '97%'})
    bat.put('www.test7.com', {'cf3:function': 'print'})
    bat.delete('www.test1.com')

batch将数据保存在内存中，知道数据被send，第一种send数据的方法是显示地发送，即bat.send()，第二种send数据的方法是到达with上下文管理器的结尾自动发送。这样就存在一个问题，万一数据量很大，就会占用太多的内存。所以我们在使用table.batch()的时候要通过batch_size参数来设置batch的大小

# 通过batch_size参数来设置batch的大小
with table.batch(batch_size=10) as bat:
    for i in range(16):
        bat.put('www.test{}.com'.format(i), {'cf1:price': '{}'.format(i)})

（8）扫描一个table里的数据

# 全局扫描一个table
for key, value in table.scan():
    print key, value

结果如下：

这种全局扫描一个表格其实代价是很大的，尤其是当数据量很大的时候。我们可以通过设置开始的row key 或结束的row key或者同时设置开始和结束的row key来进行局部查询

# 通过row_start参数来设置开始扫描的row key
for key, value in table.scan(row_start='www.test2.com'):
    print key, value

# 通过row_stop参数来设置结束扫描的row key
for key, value in table.scan(row_stop='www.test3.com'):
    print key, value

# 通过row_start和row_stop参数来设置开始和结束扫描的row key
for key, value in table.scan(row_start='www.test2.com', row_stop='www.test3.com'):
    print key, value

另外，还可以通过设置row key的前缀来进行局部扫描

# 通过row_prefix参数来设置需要扫描的row key
for key, value in table.scan(row_prefix='www.test'):
    print key, value

（9）检索数据

# 检索一行数据
row = table.row('www.test4.com')
print row

直接返回该row key的值（以字典的形式），结果为：

{'cf2:name': 'LiuLin', 'cf2:date': '2017-03-09'}

# 检索多行数据
rows = table.rows(['www.test1.com', 'www.test4.com'])
print rows

返回的是一个list，list的一个元素是一个tuple，tuple的第一个元素是row key，第二个元素是row key的值

如果想使检索多行数据即table.rows()返回的结果是一个字典，可以这样处理

# 检索多行数据，返回字典
rows_dict = dict(table.rows(['www.test1.com', 'www.test4.com']))
print rows_dict

如果想使table.rows()返回的结果是一个有序字典，即OrderedDict，可以这样处理

# 检索多行数据，返回有序字典
from collection import OrderedDict
rows_ordered_dict = OrderedDict(table.rows(['www.test1.com', 'www.test4.com']))
print rows_ordered_dict

（10）更好地检索数据

# 通过指定列族来检索数据
row = table.row('www.test1.com', columns=['cf1'])
print row

# 通过指定列族中的列来检索数据
row = table.row('www.test1.com', columns=['cf1:price', 'cf1:rating'])
print row
print row['cf1:price']

在Hbase里，每一个cell都有一个时间戳timestamp，可以通过时间戳来检索数据

# 通过指定时间戳来检索数据，时间戳必须是整数
row = table.row('www.test1.com', timestamp=1489070666)
print row

默认情况下，返回的数据并不会包含时间戳，如果你想获取时间戳，这样就可以了

# 在返回的数据里面包含时间戳
row = table.row(row='www.test1.com', columns=['cf1:rating', 'cf1:price'], include_timestamp=True)
print row

对于同一个单元的值，Hbase存储了多个版本，在创建表的时候可以通过max_versions参数来设置一个列族的最大版本号，如果想检索某一cell所有的版本，可以这样

# 检索某一个cell所有的版本
cells = table.cells(b'www.test1.com', column='cf1:price')
print cells

也可以通过version参数来指定需要检索的前n个版本，如下

# 通过设置version参数来检索前n个版本
cells = table.cells(b'www.test1.com', column='cf1:price', versions=3)
print cells

（11）删除数据

# 删除一整行数据
table.delete('www.test4.com')

# 删除一个列族的数据
table.delete('www.test2.com', columns=['cf1'])

# 删除一个列族中几个列的数据
table.delete('www.test2.com', columns=['cf1：name', 'cf1:price'])

（12）使用连接池

Hbase自带有线程安全的连接池，踏允许多个线程共享和重用已经打开的连接。这对于多线程的应用是非常有用的。当一个线程申请一个连接，它将获得一个租赁凭证，在此期间，这个线程单独享有这个连接。当这个线程使用完该连接之后，它将该连接归还给连接池以便其他的线程可以使用

# 创建连接，通过参数size来设置连接池中连接的个数
pool = happybase.ConnectionPool(size=3, host='10.1.13.111', table_prefix='myProject')

# 获取连接
with pool.connection() as connection:
    print connection.tables()