HBase的安裝和使用方法

本篇內容主要講解“HBase的安裝和使用方法”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“HBase的安裝和使用方法”吧!

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1 Hbase基本介紹

Hbase是一個分布式數(shù)據(jù)庫,可以提供數(shù)據(jù)的實時隨機讀寫。

Hbase與MySQL、oralce、db2、sqlserver等關系型數(shù)據(jù)庫不同，它是一個NOSQL數(shù)據(jù)庫（非關系型數(shù)據(jù)庫）,并且有如下特點：

• Hbase的表模型與關系型數(shù)據(jù)庫的表模型不同：

• Hbase的表沒有固定的字段定義；

• Hbase的表中每行存儲的都是一些key-value對

• 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

• Hbase的表在物理存儲上，是按照列族來分割的，不同列族的數(shù)據(jù)一定存儲在不同的文件中

• 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復

• Hbase中的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)類型

• Hbase對事務的支持很差

HBASE相比于其他NoSql數(shù)據(jù)庫(MongoDB、redis、cassendra、hazelcast)的特點： 因為Hbase的表數(shù)據(jù)存儲在HDFS文件系統(tǒng)中,所以存儲容量可以線性擴展； 數(shù)據(jù)存儲的安全性可靠性極高！

2 Hbase的表結構

rowkey:行鍵	base_info	extra_info
001	name:zs,age:22,sex:male	hobbiy:read,addr:beijing
002	name:laowang,sex:male

hbase的表模型跟mysql之類的關系型數(shù)據(jù)庫的表模型差別巨大

hbase的表模型中有：行的概念；但沒有字段的概念

行中存的都是key-value對，每行中的key-value對中的key可以是各種各樣的。

hbase表模型的要點

• 一個表，有表名

• 一個表可以分為多個列族（不同列族的數(shù)據(jù)會存儲在不同文件中）

• 表中的每一行有一個“行鍵rowkey”，而且行鍵在表中不能重復

• 表中的每一對key-value叫做一個cell

• hbase可以對數(shù)據(jù)存儲多個歷史版本（歷史版本數(shù)量可配置），默認取最新的版本

• 整張表由于數(shù)據(jù)量過大，會被橫向切分成若干個region（用rowkey范圍標識），不同region的數(shù)據(jù)也存儲在不同文件中

hbase會對插入的數(shù)據(jù)按順序存儲：

• 首先會按行鍵排序

• 同一行里面的kv會按列族排序，再按k排序

hbase的表數(shù)據(jù)類型：

hbase中只支持byte[] ,此處的byte[] 包括了： rowkey,key,value,列族名,表名。 表劃分為不同的region。

3 Hbase工作機制

[圖片上傳失敗...(image-ec30fc-1561887883664)]

Hbase分布式系統(tǒng)包含兩個角色

• 管理角色：HMaster(一般2臺，一臺active，一臺standby）

• 數(shù)據(jù)節(jié)點角色：HRegionServer（多臺，和datanode在一起）

Hbase不做數(shù)據(jù)處理的話，不需要yarn，yarn是復制Mapreduce計算的，Hbase只是負責數(shù)據(jù)管理

4 Hbase安裝

4.1 安裝準備

首先，要有一個HDFS集群，并正常運行； Hbase的regionserver應該跟hdfs中的datanode在一起 其次，還需要一個zookeeper集群，并正常運行,所以安裝Hbase要先安裝zookeeper，zookeeper前面已經(jīng)安裝過了。 然后，安裝Hbase

4.2 節(jié)點安排

各個節(jié)點角色分配如下：

節(jié)點	安裝的服務
Master	namenode datanode regionserver hmaster zookeeper
Slave01	datanode regionserver zookeeper
Slave02	datanode regionserver zookeeper

4.3 安裝Hbase

解壓hbase安裝包 hbase-2.0.5-bin.tar.gz

修改hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/bigdata/java/jdk1.8.0_211

# 不啟動hbase自帶的zookeeper,我們自己已經(jīng)裝了
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://Master: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，多個用“,”分割 -->
	<property>
		<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
		<value>Master:2181,Slave01:2181,Slave02:2181</value>
	</property>
</configuration>

修改 regionservers

Master
Slave01
Slave02

修改完成后，將安裝文件夾放到三個節(jié)點的/usr/local/bigdata/目錄下

6 啟動Hbase集群

先檢查hdfs和zookeeper是否正常啟動， Master：

hadoop@Master:~$ jps
4918 DataNode
2744 QuorumPeerMain
4748 NameNode
9949 Jps
5167 SecondaryNameNode
hadoop@Master:~$ /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

Slave01:

hadoop@Slave1:~$ jps
3235 QuorumPeerMain
3779 DataNode
5546 Jps
hadoop@Slave1:~$  /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

Slave02:

hadoop@Slave2:~$ jps
11958 DataNode
13656 Jps
11390 QuorumPeerMain
hadoop@Slave2:~$  /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

然后執(zhí)行start-hbase.sh

$ bin/start-hbase.sh

上面的命令會啟動配置文件regionserver里添加的所有機器，如果想手動啟動其中一臺可以用：

$ bin/hbase-daemon.sh start regionserver

啟動完成后在Master上會啟動HRegionServer和HMaster兩個服務，Slave01和Slave02會啟動HMaster服務。

高可用Hbase集群應配置兩臺master一臺處于active狀態(tài)一臺處于standby狀態(tài)，用于監(jiān)聽regionserver

可以再從另外兩條機器中再啟動一個HRegionServer服務。

$ bin/hbase-daemon.sh start master

新啟的這個master會處于backup狀態(tài)

7 啟動Hbase的命令行客戶端

使用命令hbase shell

bin/hbase shell
Hbase> list     // 查看表
Hbase> status   // 查看集群狀態(tài)
Hbase> version  // 查看集群版本

問題

ERROR: org.apache.hadoop.hbase.ipc.ServerNotRunningYetException: Server is not running yet
        at org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster.checkServiceStarted(HMaster.java:2932)
        at org.apache.hadoop.hbase.master.MasterRpcServices.isMasterRunning(MasterRpcServices.java:1084)
        at org.apache.hadoop.hbase.shaded.protobuf.generated.MasterProtos$MasterService$2.callBlockingMethod(MasterProtos.java)
        at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcServer.call(RpcServer.java:413)
        at org.apache.hadoop.hbase.ipc.CallRunner.run(CallRunner.java:130)
        at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:324)
        at org.apache.hadoop.hbase.ipc.RpcExecutor$Handler.run(RpcExecutor.java:304)

解決

$ hdfs dfsadmin -safemode leave

8 Hbase命令行客戶端操作

8.1 建表

create 't_user_info','base_info','extra_info'
         表名      列族名   列族名		

8.2 插入數(shù)據(jù)：

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

8.3 查詢數(shù)據(jù)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

8.4 查詢數(shù)據(jù)方式二：get 單行數(shù)據(jù)

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

8.5 刪除一個kv數(shù)據(jù)

hbase(main):021:0> delete 't_user_info','001','base_info:sex'
0 row(s) in 0.0390 seconds

刪除整行數(shù)據(jù)：
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

3.4.1.6.	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

=> []

8.6 Hbase重要特性--排序特性（行鍵）

插入到hbase中去的數(shù)據(jù)，hbase會自動排序存儲： 排序規(guī)則： 首先看行鍵，然后看列族名，然后看列（key）名； 按字典順序

Hbase的這個特性跟查詢效率有極大的關系

比如：一張用來存儲用戶信息的表，有名字，戶籍，年齡，職業(yè)....等信息 然后，在業(yè)務系統(tǒng)中經(jīng)常需要： 查詢某個省的所有用戶 經(jīng)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(xù)存儲，并且能將相同省中相同姓的用戶連續(xù)存儲，那么，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

9 HBASE客戶端API操作

9.1 DDL操作

代碼流程：

• 創(chuàng)建一個連接：Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);

• 拿到一個DDL操作器：表管理器：adminAdmin admin = conn.getAdmin();

• 用表管理器的api去建表、刪表、修改表定義：admin.createTable(HTableDescriptor descriptor);

@Before
public void getConn() throws Exception{
	// 構建一個連接對象
	Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 會自動加載hbase-site.xml
	conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.233.200:2181,192.168.233.201:2181,192.168.233.202:2181");
	
	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(chuàng)建一個表定義描述對象
	HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));
	
	// 創(chuàng)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(shù)據(jù)的最大版本數(shù),默認是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();
	
}

9.2 DML操作

HBase的增刪改查

	Connection conn = null;
	
	@Before
	public void getConn() throws Exception{
		// 構建一個連接對象
		Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 會自動加載hbase-site.xml
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "Master:2181,Slave01:2181,Slave02:2181");
		
		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(shù)據(jù)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();
		
	}
	
	
	/**
	 * 循環(huán)插入大量數(shù)據(jù)
	 * @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(shù)據(jù)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("002".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所屬的行鍵的字節(jié)數(shù)組
			byte[] familyArray = cell.getFamilyArray();  //列族名的字節(jié)數(shù)組
			byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray();  //列名的字節(jié)數(shù)據(jù)
			byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的字節(jié)數(shù)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();
		
	}
	
	
	/**
	 * 按行鍵范圍查詢數(shù)據(jù)
	 * @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，那么，可以在末尾行鍵上拼接一個不可見的字節(jié)（\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所屬的行鍵的字節(jié)數(shù)組
				byte[] familyArray = cell.getFamilyArray();  //列族名的字節(jié)數(shù)組
				byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray();  //列名的字節(jié)數(shù)據(jù)
				byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的字節(jié)數(shù)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("----------------------");
		}
	}
	
	@Test
	public void test(){
		String a = "000";
		String b = "000\0";
		
		System.out.println(a);
		System.out.println(b);
		
		
		byte[] bytes = a.getBytes();
		byte[] bytes2 = b.getBytes();
		
		System.out.println("");
		
	}	
	

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