Hadoop學習(5)-HBASE的安裝和命令行操作和java操作

来源:https://www.cnblogs.com/wpbing/archive/2019/07/27/11254179.html
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使用HABSE之前,要先安裝一個zookeeper zookeeper是幹嘛的呢 Zookeeper的作用1.可以為客戶端管理少量的數據kvkey:是以路徑的形式表示的,那就意味著,各key之間有父子關係,比如/ 是頂層key用戶建的key只能在/ 下作為子節點,比如建一個key: /aa 這個ke ...


使用HABSE之前,要先安裝一個zookeeper

 我以前寫的有https://www.cnblogs.com/wpbing/p/11309761.html

 

先簡單介紹一下HBASE

HBASE是一個資料庫----可以提供數據的實時隨機讀寫

他是一個nosql資料庫,並不是結構化的,他只能粗略的進行一些查詢,像多表之間的連接查詢他是很難做到的(至少我這辣雞不會)。

我也是第一次接觸這種nosql,人家的表結構不太一樣,就是啥吧,

他有一個行健(類似於主鍵的東西)

然後剩下的就是你可以定義有幾個列族

每個列族裡面,

列族裡面都是一個一個的key,value值。一對kv,稱作一個cell。
每一個value又可以有多個值,並不是一個

 

 

 

l  Hbase的表模型與關係型資料庫的表模型不同:

l  Hbase的表沒有固定的欄位定義;

l  Hbase的表中每行存儲的都是一些key-value對

l  Hbase的表中有列族的劃分,用戶可以指定將哪些kv插入哪個列族

l  Hbase的表在物理存儲上,是按照列族來分割的,不同列族的數據一定存儲在不同的文件中

l  Hbase的表中的每一行都固定有一個行鍵,而且每一行的行鍵在表中不能重覆

l  Hbase中的數據,包含行鍵,包含key,包含value,都是byte[ ]類型,hbase不負責為用戶維護數據類型

l  HBASE對事務的支持很差

 

Hbase的表數據存儲在HDFS文件系統中

HBASE是一個分散式系統

其中有一個管理角色:  HMaster(一般2台,一臺active,一臺backup)

其他的數據節點角色:  HRegionServer(很多台,看數據容量)

 

master用來配置數據儲存和任務的分配,

regionserver管理著每一張表的區域數據

 

Regionserver管理著每一個的文件的範圍,Zookeeper用來檢測regionserver是否掛掉,master用來控制任務的分發。就是當regionserver掛掉了,如何找人接替他的任務。

 

HBASE的大體工作機制是這樣嬸的

客戶端怎麼知道數據在哪台伺服器,他會先查找那個索引表,hbase:meta表

那這個表在哪呢,

在zookeeper裡面可以看到這個索引表的信息

這個東西是放到zookeeper裡面,先看zookeeper的meta、變所在的regionserver,然後去訪問它知道他的信息在哪

 

 

 

然後使用HBASE的話你要先有自己的Hadoop集群,保證hdfs是正常的,還有zookeeper是正常的,就這兩點。

 安裝還是很簡單的

解壓hbase安裝包

修改hbase-env.sh

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

export HBASE_MANAGES_ZK=false

 

修改hbase-site.xml

         <configuration>

                   <!-- 指定hbase在HDFS上存儲的路徑 -->

        <property>

                <name>hbase.rootdir</name>

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

        </property>

                   <!-- 指定hbase是分散式的 -->

        <property>

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

                <value>true</value>

        </property>

                   <!-- 指定zk的地址,多個用“,”分割 -->

        <property>

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

                <value>hdp-01:2181,hdp-02:2181,hdp-03:2181,hdp-04:2181</value>

        </property>

         </configuration>

 

 

修改 regionservers

hdp-01

hdp-02

hdp-03

hdp-04

bin/start-hbase.sh

啟動完後,還可以在集群中找任意一臺機器啟動一個備用的master

 

bin/hbase-daemon.sh start master

新啟的這個master會處於backup狀態

如果報錯了,在這看錯誤,註意時間錯誤、

 

 

HBASE的對外埠是16010

同時也可以啟動一個備用的master,在啟動之後,隨便在一臺機器上,

Bin/hbase-daemon.sh start master

同時也可以試著訪問這個頁面

 

 

這hbase的系統表記錄的是數據的索引表,記錄哪個範圍的數據儲存在哪個regionserver  

3. 啟動hbase的命令行客戶端

bin/hbase shell

Hbase> list     // 查看表

Hbase> status   //  查看集群狀態

Hbase> version  // 查看集群版本

 

1.1. HBASE表模型

hbase的表模型跟mysql之類的關係型資料庫的表模型差別巨大

hbase的表模型中有:行的概念;但沒有欄位的概念

行中存的都是key-value對,每行中的key-value對中的key可以是各種各樣,每行中的key-value對的數量也可以是各種各樣

1.1.1.   hbase表模型的要點:

1、一個表,有表名

2、一個表可以分為多個列族(不同列族的數據會存儲在不同文件中)

3、表中的每一行有一個“行鍵rowkey”,而且行鍵在表中不能重覆

4、表中的每一對kv數據稱作一個cell

5、hbase可以對數據存儲多個歷史版本(歷史版本數量可配置)

6、整張表由於數據量過大,會被橫向切分成若幹個region(用rowkey範圍標識),不同region的數據也存儲在不同文件中

 

7、hbase會對插入的數據按順序存儲:

要點一:首先會按行鍵排序

要點二:同一行裡面的kv會按列族排序,再按k排序

 

1.1. hbase命令行客戶端操作

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.       插入數據:

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.       查詢數據方式一:scan 掃描

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.       查詢數據方式二:get 單行數據

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.       刪除一個kv數據

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

0 row(s) in 0.0390 seconds

 

刪除整行數據:

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.       刪除整個表:

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(行鍵)

插入到hbase中去的數據,hbase會自動排序存儲:

排序規則:  首先看行鍵,然後看列族名,然後看列(key)名; 按字典順序

 

Hbase的這個特性跟查詢效率有極大的關係

比如:一張用來存儲用戶信息的表,有名字,戶籍,年齡,職業....等信息

然後,在業務系統中經常需要:

查詢某個省的所有用戶

經常需要查詢某個省的指定姓的所有用戶

 

思路:如果能將相同省的用戶在hbase的存儲文件中連續存儲,並且能將相同省中相同姓的用戶連續存儲,那麼,上述兩個查詢需求的效率就會提高!!!

 

做法:將查詢條件拼到rowkey內

 

當我們創建一個表之後,按道理說應該是可以在hdfs裡面查看到數據的。但是。。。。

 

這裡面沒有數據,卻能查到,那麼數據到底存在哪呢,這些數據會存在記憶體中,這塊記憶體空間叫做memstore,因為這樣會快一點,他會把熱數據放到這裡面,就是剛剛訪問過的數據,他會先放到記憶體中,但如果這時候宕機了怎麼辦,數據會丟嗎,不會丟,他一方面會寫數據,一方面會寫日誌,放在hdfs的日誌目錄里

當記憶體中寫滿了,就會寫到hdfs里

可以試一下,當你停一下,你就會發現hdfs裡面就有數據了

 

布隆過濾器的功能:判斷一個數據以前是否出現過

布隆過濾器的原理:把一個數據通過演算法轉化成只有01的二進位數據,

然後用一個比較大的數組來存,每一個數據的01都存到這個數組裡面,註意他們是相互疊加的比如一個數據1位置有1,3位置有1,另一個數據1位置有1,4位置有1,那麼加入後就是1位置有1,3位置有1,4位置有1,如果再來一個數據的01,1位置有1,5位置有1,那麼可以判斷,這個數據是從來沒有出現過的,

所以布隆過濾器一個可以判斷出沒有出現過的數據,

而他判斷出出現過的數據卻有可能是沒出現過的。

 

他在HBASE的應用啊,比如說,region Server管理的一個表的列族,他的真實存放位置是hdfs,在hdfs的某個目錄下。而且他這個列族文件不止一個,比如,當這個列族的數據改變的時候,他會生成一個新的文件,因為他沒發修改hdfs里的文件,或者就算不改,列族裡有許許多多的key,value,他們也會放在這個目錄下的不同文件裡面

每個文件都有個布隆過濾器,它是由這個文件kv的二進位值決定,當你要查詢一個數據的話,他會先那這個數據的二進位值和某個文件的布隆過濾器比一下,如果匹配了,他就會找這個文件

 

 關於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、構建連接
 *  2、從連接中取到一個表DDL操作工具admin
 *  3、admin.createTable(表描述對象);
 *  4、admin.disableTable(表名);
    5、admin.deleteTable(表名);
    6、admin.modifyTable(表名,表描述對象);    
 *  
 * @author hunter.d
 *
 */
public class HbaseClientDDL {
    Connection conn = null;
    
    @Before
    public void getConn() throws Exception{
        // 構建一個連接對象
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 會自動載入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{

        // 從連接中構造一個DDL操作器
        Admin admin = conn.getAdmin();
        
        // 創建一個表定義描述對象
        HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));
        
        // 創建列族定義描述對象
        HColumnDescriptor hColumnDescriptor_1 = new HColumnDescriptor("base_info");
        hColumnDescriptor_1.setMaxVersions(3); // 設置該列族中存儲數據的最大版本數,預設是1
        
        HColumnDescriptor hColumnDescriptor_2 = new HColumnDescriptor("extra_info");
        
        // 將列族定義信息對象放入表定義對象中
        hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor_1);
        hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor_2);
        
        
        // 用ddl操作器對象:admin 來建表
        admin.createTable(hTableDescriptor);
        
        // 關閉連接
        admin.close();
        conn.close();
        
    }
    
    
    /**
     * 刪除表
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testDropTable() throws Exception{
        
        Admin admin = conn.getAdmin();
        
        // 停用表
        admin.disableTable(TableName.valueOf("user_info"));
        // 刪除表
        admin.deleteTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        
        admin.close();
        conn.close();
    }
    
    // 修改表定義--添加一個列族
    @Test
    public void testAlterTable() throws Exception{
        
        Admin admin = conn.getAdmin();
        
        // 取出舊的表定義信息
        HTableDescriptor tableDescriptor = admin.getTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));
        
        
        // 新構造一個列族定義
        HColumnDescriptor hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor("other_info");
        hColumnDescriptor.setBloomFilterType(BloomType.ROWCOL); // 設置該列族的布隆過濾器類型
        
        // 將列族定義添加到表定義對象中
        tableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor);
        
        
        // 將修改過的表定義交給admin去提交
        admin.modifyTable(TableName.valueOf("user_info"), tableDescriptor);
        
        
        admin.close();
        conn.close();
        
    }
    
    
    /**
     * DML -- 數據的增刪改查
     */
    
    

}

 

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{
        // 構建一個連接對象
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 會自動載入hbase-site.xml
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hdp-01:2181,hdp-02:2181,hdp-03:2181");
        
        conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    }
    
    
    /**
     * 增
     * 改:put來覆蓋
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testPut() throws Exception{
        
        // 獲取一個操作指定表的table對象,進行DML操作
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        // 構造要插入的數據為一個Put類型(一個put對象只能對應一個rowkey)的對象
        Put put = new Put(Bytes.toBytes("001"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("張三"));
        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);
        
        
        // 插進去
        table.put(puts);
        
        table.close();
        conn.close();
        
    }
    
    
    /**
     * 迴圈插入大量數據
     * @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("張三"+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);
        
    }
    
    /**
     * 刪
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testDelete() throws Exception{
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        // 構造一個對象封裝要刪除的數據信息
        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);
        
        // 從結果中取用戶指定的某個key的value
        byte[] value = result.getValue("base_info".getBytes(), "age".getBytes());
        System.out.println(new String(value));
        
        System.out.println("-------------------------");
        
        // 遍歷整行結果中的所有kv單元格
        CellScanner cellScanner = result.cellScanner();
        while(cellScanner.advance()){
            Cell cell = cellScanner.current();
            
            byte[] rowArray = cell.getRowArray();  //本kv所屬的行鍵的位元組數組
            byte[] familyArray = cell.getFamilyArray();  //列族名的位元組數組
            byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray();  //列名的位元組數據
            byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的位元組數組
            
            System.out.println("行鍵: "+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();
        
    }
    
    
    /**
     * 按行鍵範圍查詢數據
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testScan() throws Exception{
        
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        // 包含起始行鍵,不包含結束行鍵,但是如果真的想查詢出末尾的那個行鍵,那麼,可以在末尾行鍵上拼接一個不可見的位元組(\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();
            // 遍歷整行結果中的所有kv單元格
            CellScanner cellScanner = result.cellScanner();
            while(cellScanner.advance()){
                Cell cell = cellScanner.current();
                
                byte[] rowArray = cell.getRowArray();  //本kv所屬的行鍵的位元組數組
                byte[] familyArray = cell.getFamilyArray();  //列族名的位元組數組
                byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray();  //列名的位元組數據
                byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的位元組數組
                
                System.out.println("行鍵: "+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("----------------------");
        }
    }

}

 

 

 

 

 

 


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