HBase的安装和使用方法

本篇内容主要讲解"HBase的安装和使用方法"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"HBase的安装和使用方法"吧!

1 Hbase基本介绍

Hbase是一个分布式数据库,可以提供数据的实时随机读写。

Hbase与mysql、oralce、db2、sqlserver等关系型数据库不同，它是一个NoSQL数据库（非关系型数据库）,并且有如下特点：

• Hbase的表模型与关系型数据库的表模型不同：

• Hbase的表没有固定的字段定义；

• Hbase的表中每行存储的都是一些key-value对

• 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

• 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

• 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

• 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

• Hbase对事务的支持很差

HBASE相比于其他nosql数据库(mongodb、redis、cassendra、hazelcast)的特点： 因为Hbase的表数据存储在HDFS文件系统中,所以存储容量可以线性扩展； 数据存储的安全性可靠性极高！

2 Hbase的表结构

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可以是各种各样的。

hbase表模型的要点

• 一个表，有表名

• 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）

• 表中的每一行有一个"行键rowkey"，而且行键在表中不能重复

• 表中的每一对key-value叫做一个cell

• hbase可以对数据存储多个历史版本（历史版本数量可配置），默认取最新的版本

• 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

hbase会对插入的数据按顺序存储：

• 首先会按行键排序

• 同一行里面的kv会按列族排序，再按k排序

hbase的表数据类型：

hbase中只支持byte[] ,此处的byte[] 包括了： rowkey,key,value,列族名,表名。 表划分为不同的region。

3 Hbase工作机制

[图片上传失败...(image-ec30fc-1561887883664)]

Hbase分布式系统包含两个角色

• 管理角色：HMaster(一般2台，一台active，一台standby）

• 数据节点角色：HRegionServer（多台，和datanode在一起）

Hbase不做数据处理的话，不需要yarn，yarn是复制Mapreduce计算的，Hbase只是负责数据管理

4 Hbase安装

4.1 安装准备

首先，要有一个HDFS集群，并正常运行； Hbase的regionserver应该跟hdfs中的datanode在一起 其次，还需要一个zookeeper集群，并正常运行,所以安装Hbase要先安装zookeeper，zookeeper前面已经安装过了。 然后，安装Hbase

4.2 节点安排

各个节点角色分配如下：

4.3 安装Hbase

解压hbase安装包 hbase-2.0.5-bin.tar.gz

修改hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/bigdata/java/jdk1.8.0_211# 不启动hbase自带的zookeeper,我们自己已经装了export HBASE_MANAGES_ZK=false

修改hbase-site.xml

                                hbase.rootdir                hdfs://Master:9000/hbase                                        hbase.cluster.distributed                true                                        hbase.zookeeper.quorum                Master:2181,Slave01:2181,Slave02:2181        

修改 regionservers

MasterSlave01Slave02

修改完成后，将安装文件夹放到三个节点的/usr/local/bigdata/目录下

6 启动Hbase集群

先检查hdfs和zookeeper是否正常启动， Master：

hadoop@Master:~$ jps4918 DataNode2744 QuorumPeerMain4748 NameNode9949 Jps5167 SecondaryNameNodehadoop@Master:~$ /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh statusJMX enabled by defaultUsing config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfgMode: follower

Slave01:

hadoop@Slave1:~$ jps3235 QuorumPeerMain3779 DataNode5546 Jpshadoop@Slave1:~$  /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh statusJMX enabled by defaultUsing config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfgMode: leader

Slave02:

hadoop@Slave2:~$ jps11958 DataNode13656 Jps11390 QuorumPeerMainhadoop@Slave2:~$  /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh statusJMX enabled by defaultUsing config: /usr/local/bigdata/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfgMode: follower

然后执行start-hbase.sh

$ bin/start-hbase.sh

上面的命令会启动配置文件regionserver里添加的所有机器，如果想手动启动其中一台可以用：

$ bin/hbase-daemon.sh start regionserver

启动完成后在Master上会启动HRegionServer和HMaster两个服务，Slave01和Slave02会启动HMaster服务。

高可用Hbase集群应配置两台master一台处于active状态一台处于standby状态，用于监听regionserver

可以再从另外两条机器中再启动一个HRegionServer服务。

$ bin/hbase-daemon.sh start master

新启的这个master会处于backup状态

7 启动Hbase的命令行客户端

使用命令hbase shell

bin/hbase shellHbase> list     // 查看表Hbase> status   // 查看集群状态Hbase> version  // 查看集群版本

问题

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)

解决

$ hdfs dfsadmin -safemode leave

8 Hbase命令行客户端操作

8.1 建表

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

8.2 插入数据：

hbase(main):011:0> put 't_user_info','001','base_info:username','zhangsan'0 row(s) in 0.2420 secondshbase(main):012:0> put 't_user_info','001','base_info:age','18'0 row(s) in 0.0140 secondshbase(main):013:0> put 't_user_info','001','base_info:sex','female'0 row(s) in 0.0070 secondshbase(main):014:0> put 't_user_info','001','extra_info:career','it'0 row(s) in 0.0090 secondshbase(main):015:0> put 't_user_info','002','extra_info:career','actoress'0 row(s) in 0.0090 secondshbase(main):016:0> put 't_user_info','002','base_info:username','liuyifei'0 row(s) in 0.0060 seconds

8.3 查询数据方式一：scan 扫描

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 查询数据方式二：get 单行数据

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 删除一个kv数据

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：hbase(main):024:0> deleteall 't_user_info','001'0 row(s) in 0.0090 secondshbase(main):025:0> get 't_user_info','001'COLUMN                            CELL                                                                                            0 row(s) in 0.0110 seconds3.4.1.6.        删除整个表：hbase(main):028:0> disable 't_user_info'0 row(s) in 2.3640 secondshbase(main):029:0> drop 't_user_info'0 row(s) in 1.2950 secondshbase(main):030:0> listTABLE                                                                                                                             0 row(s) in 0.0130 seconds=> []

8.6 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

9 HBASE客户端API操作

9.1 DDL操作

代码流程：

• 创建一个连接：Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);

• 拿到一个DDL操作器：表管理器：adminAdmin admin = conn.getAdmin();

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

@Beforepublic 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", "192.168.233.200:2181,192.168.233.201:2181,192.168.233.202:2181");                conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);}/** * DDL * @throws Exception  */@Testpublic 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  */@Testpublic 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@Testpublic 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();        }

9.2 DML操作

HBase的增删改查

    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", "Master:2181,Slave01:2181,Slave02:2181");                                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 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 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 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);                                // 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（\000）                Scan scan = new Scan("10".getBytes(), "10000\001".getBytes());                                ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);                                Iterator 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("----------------------");                }        }                @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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