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
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export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.7.0_67 export HBASE_MANAGES_ZK=false |
修改hbase-site.xml
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<configuration> <!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 --> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://hdp-01:9000/hbase</value> </property> <!-- 指定hbase是分布式的 --> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定zk的地址，多个用“,”分割 --> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>hdp-01:2181,hdp-02:2181,hdp-03:2181，hdp-04:2181</value> </property> </configuration>
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修改 regionservers
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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：
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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
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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
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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
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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：
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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：
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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
=> []
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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（ 00） Scan scan = new Scan("10".getBytes(), "10000 01".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("----------------------"); } } }