两篇讲的不错文章
http://www.cnblogs.com/nexiyi/p/hbase_shell.html
http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
hbase操做
hbase web操作
访问地址 http://hmaster:60010
hmaster的ip配置在$HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml中
ip映射成主机名
在env/hosts中配置
在windows系统中的C:WindowsSystem32driversetc目录下的hosts文件中配置）
hbase shell 基本操作：
hbase shell 进入hbase console命令
whoami 查用户
help查看基本命令集合
help command 查看命令帮助
list看库中所有表
status 查看当前运行服务器状态
version 版本查询
exits '表名字' 判断表存在
hbase shell中删除为 ctrl + backspace（单按删除键不好使）
1）建表
语法：create <table>, {NAME => <family>, VERSIONS => <VERSIONS>}
具体命令
hbase(main):004:0> exists 'test'
hbase(main):005:0> create 'test','cf'
hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}
hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'}
省略模式建立列族
hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'
指定每个列族参数
hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, BLOCKCACHE => true}
hbase> create 't1', 'f1', {SPLITS => ['10', '20', '30', '40']}
hbase> create 't1', 'f1', {SPLITS_FILE => 'splits.txt'}
hbase> # Optionally pre-split the table into NUMREGIONS, using
hbase> # SPLITALGO ("HexStringSplit", "UniformSplit" or classname)
hbase> create 't1', 'f1', {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}
设置不同参数，提升表的读取性能。
create 'lmj_test',
{NAME => 'adn', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROWCOL', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSION => 'SNAPPY', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', ENCODE_ON_DISK => 'true', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'false'},
{NAME => 'fixeddim', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROWCOL', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSION => 'SNAPPY', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', ENCODE_ON_DISK => 'true', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'false'},
{NAME => 'social', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROWCOL', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSION => 'SNAPPY', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', ENCODE_ON_DISK => 'true', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'false'}
每个参数属性都有性能意义，通过合理化的设置可以提升表的性能
create 'lmj_test',
{NAME => 'adn', BLOOMFILTER => 'ROWCOL', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0', COMPRESSION => 'SNAPPY', BLOCKCACHE => 'false'},
{NAME => 'fixeddim',BLOOMFILTER => 'ROWCOL', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0', COMPRESSION => 'SNAPPY', BLOCKCACHE => 'false'},
{NAME => 'social',BLOOMFILTER => 'ROWCOL', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0',COMPRESSION => 'SNAPPY', BLOCKCACHE => 'false'}
2）建表后查看表：describe
得出
{NAME => 'lmj_test',
FAMILIES =>
[
{NAME => 'adn', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROWCOL', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSION => 'SNAPPY', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', ENCODE_ON_DISK => 'true', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'false'},
{NAME => 'fixeddim', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROWCOL', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSION => 'SNAPPY', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', ENCODE_ON_DISK => 'true', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'false'},
{NAME => 'social', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROWCOL', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSION => 'SNAPPY', VERSIONS => '1', TTL => '15768000', MIN_VERSIONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', ENCODE_ON_DISK => 'true', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'false'}
]
}
3）清空表：truncate ‘lmj_test’
4）删除表：
分两步，首先disable 'lmj_test'，然后drop 'lmj_test'
5）修改表结构：先disable后enable
alter 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2', METHOD => 'delete'}
例如：修改表test1的cf的TTL为180天
hbase(main)> disable 'test1'
hbase(main)> alter 'test1',{NAME=>'body',TTL=>'15552000'},{NAME=>'meta', TTL=>'15552000'}
hbase(main)> enable 'test1'
6）对表中记录的操作（4种行操作）
put 增加一行
语法：put <table>,<rowkey>,<family:column>,<value>,<timestamp>
其中，timestamp可以系统默认，也可以自己设定，如
put 't1', 'r1', 'c1', 'value', ts1
put 'lmj_test','00001','adn:adn_3','aaa',1432483200000
put 'lmj_test','00001','fixeddim:appcategory_1','1',1432483200000
put 'lmj_test','00001','fixeddim:interest_15','100',1432483200000
get查询对应数据(可以指定行、列族、列、版本)
get 'lmj_test','000000104257464',{TIMESTAMP=>1432483200000}
delete 删除数据
删除指定行中指定列：
delete <table>, <rowkey>, <family:column> , <timestamp>(必须指定列名，删除其所有版本数据)
delete 'lmj_test','000000104257464','f1:col1'
删除整行数据（可不指定列名）：
deleteall <table>, <rowkey>, <family:column> , <timestamp>
deleteall 'lmj_test','000000104257464'
scan 扫描全表，指定过滤条件，返回对应行
scan 'lxw_hbase', {LIMIT => 1}
其他条件继续添加在大括号中
以上4个操作类是 org.apache.hadoop.hbase.client的子类，参考官网API查看详细信息
count统计表中记录数
count 'lxw_hbase', {INTERVAL => 100, CACHE => 500}
#每100条显示一次，缓存区为500
7）表操作权限
给用户分配对每个表的操作权限，有RWXCA五种，对应READ, WRITE, EXEC, CREATE, ADMIN
grant 'liu_mja','RW','lxw_hbase' #分配给用户liu_mja表lxw_hbase的读写权限
还可以 查看权限
user_permission 'lxw_hbase'
收回权限
revoke 'liu_mja','lxw_hbase'
8）命名空间
关系数据库系统中，命名空间namespace是表的逻辑分组,同一组中的表有类似的用途。
以下引自：
（http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37878701?utm_source=tuicool&utm_medium=referral）
hbase的表也有命名空间的管理方式，命名空间的概念为即将到来的多租户特性打下基础：
配额管理（ Quota Management (HBASE-8410)）：限制一个namespace可以使用的资源，资源包括region和table等；
命名空间安全管理（ Namespace Security Administration (HBASE-9206)）：提供了另一个层面的多租户安全管理；
Region服务器组（Region server groups (HBASE-6721)）：一个命名空间或一张表，可以被固定到一组 regionservers上，从而保证了数据隔离性。
命名空间可以被创建、移除、修改。
建表时可以指定命名空间，格式如下：<namespace>:<table>
#Create a namespace
create_namespace 'my_ns'
#create my_table in my_ns namespace
create 'my_ns:my_table', 'fam'
#drop namespace
drop_namespace 'my_ns'
#alter namespace
alter_namespace 'my_ns', {METHOD => 'set', 'PROPERTY_NAME' => 'PROPERTY_VALUE'}
预定义的命名空间：
有两个系统内置的预定义命名空间
hbase 系统命名空间，用于包含hbase的内部表
default 所有未指定命名空间的表都自动进入该命名空间
使用默认的命名空间
#namespace=default and table qualifier=bar
create 'bar', 'fam'
指定命名空间
#namespace=foo and table qualifier=bar
create 'foo:bar', 'fam'
hbase原理及时间戳管理介绍
分布式的、面向列的开源数据库
hdfs文件存储
MR处理数据
zookeeper做协同服务
hbase 表
数据以表存储
表含行、列，列分为列簇（family）
如图，
key1,key2,key3是三条记录的唯一row key值，
column-family1,column-family2,column-family3是三个列族
每个列族下包括几列，如列族 column-family1包括两列column1和column2
row这个维度用于region切分
column则不用于分片，和row不同的是，一个row中多个columns的put或者delete操作是一个原子事务（同一个原子事务中不能同时put和 delete）
Row key和column key(HBase中也称为qualifier)是bytes类型，而时间维度的key则是long integer类型，典型使用 java.util.Date.getTime()或者System.currentTimeMillis()来做为时间维度的key。
唯一的确定一个cell数据：由row key1、column-family1、column1找到值集，值集按时间戳t排列，按有效期取得每个对应时间的值t1:abc,t2:gdxdf
每个cell的值可能包含多个版本，以timestamp索引，倒序排列，默认为最近一个版本，时间戳最大
(1) Row Key：nosql数据库中记录的主键，在 hbase内部保存为字节数组（字典序排列存储）， 任意字符串(最大长度是 64KB）。读有位置相关性，经常一起读的行要放到一起存储。
注意：int类型数据的字典序是1,10,100,118,11,12,128,15,16。恢复成int数值的自然序，在行键的左侧全部填充0(左填充0)。
(2) 列族 column family：是schema的一部分(而列不是)，必须在用表前先定义。列名以列族为前缀，
create 'test','cf'
put 'test','001','cf:c1','a1',1432483200000
put 'test','002','cf:c2','a2'
put 'test','001','cf2:c1','a1',1432483200000 报错ERROR: Unknown column family! Valid column names: cf:*
(3) cell: 无类型，全部存储为字节码
(4) 时间戳 timestamp管理（多版本数据有效期设置）
每个cell的值可能包含多个版本，以timestamp索引，倒序排列（最近数据在最前面，默认取最近的数据）。时间戳的类型是 64 位整型。时间戳可以自动生成，也可以自己设定。避免数据版本冲突则时间戳必须具有唯一性。
版本具有有效期，超过有效期则删除。有两种方式回收版本，称为 GC（垃圾收集）
列值版本的保存数量限制，通过两种方式设置
1， version设置保留版本数。超过则删除最老的，
创建Column Family时通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int versions)设置，这是Column Family级别，设置是即时生效，读取时读不了，但物理删除还是需要等到major compact操作中执行。设置为1只保留一个
2，TTL(Time To Live)设置保留时间。超过TTL则删除，默认是forever。
通过 HColumnDescriptor.setTimeToLive(int seconds)可以设置TTL。读操作如Get/Scan等是即时生效，但物理清除要等到major compact。一行row中所有cell的TTL都失效，则删除整行，HBase不显示建立或删除行，行中cell有值且有效，行就存在。
注意，version版本控制中，major compact不进行，则删除最近版本后，失效版本可以重新恢复为有效值
put的时间戳
默认使用的是currentTimeMillis。应用也可以使用自定义的值来做为每个列的 timestamp，只需要是一个long integer的值即可，不一定是时间
而get默认返回timestamp最大值的数据
delete的时间戳
1. 删除某个timestamp之前所有老版本
（指定timestamp比row中最新的版本大，则相当于删除整行，不是立即删除元数据，而是等到major compact时）
2. 删除某个timstamp点的版本