HBase的安装和使用

文章作者：foochane

原文链接：https://foochane.cn/article/2019062801.html

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

rowkey:行键	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：

节点	安装的服务
Master	namenode datanode regionserver hmaster zookeeper
Slave01	datanode regionserver zookeeper
Slave02	datanode regionserver zookeeper

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

<configuration>
    <!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->
    <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，多个用“,”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，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:~$ 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 shell
Hbase> 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 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 seconds

hbase(main):025:0> get 't_user_info','001'
COLUMN                            CELL                                                                                            
0 row(s) in 0.0110 seconds

3.4.1.6.    删除整个表：
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);

@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", "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{

    // 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();
    
}

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<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("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<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("----------------------");
        }
    }
    
    @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("");
        
    }

HBase的安装和使用

1 Hbase基本介绍

2 Hbase的表结构

3 Hbase工作机制

4 Hbase安装

4.1 安装准备

4.2 节点安排

4.3 安装Hbase

6 启动Hbase集群

7 启动Hbase的命令行客户端

问题

解决

8 Hbase命令行客户端操作

8.1 建表

8.2 插入数据：

8.3 查询数据方式一：scan 扫描

8.4 查询数据方式二：get 单行数据

8.5 删除一个kv数据

8.6 Hbase重要特性--排序特性（行键）

9 HBASE客户端API操作

9.1 DDL操作

9.2 DML操作

foochane

引用和评论

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