hbase shell
list
create '表名','列族名1','列族名2','列族名3'
describe '表名'
----
exists '表名'
disable '表名' 让表先不可用
is_enabled '表名' 查看表是否可用
drop '表名' --删除前需要先让表不可用
truncate '表名' 清空表
put '表名','rowkey','列族：列','值'
get '表名','rowkey'
get '表名','rowkey','列族'
get '表名','rowkey','列族：列'
count '表名'
delete '表名','rowkey'，'列族：列'
delete '表名','rowkey'
scan '表名' --查看整个表
更新：进行覆盖，hbase没有修改，都是追加
特点：仅支持单行事务；表的行列无限大；面向列存储和权限控制；null列不占据空间，故表可以设置的非常稀疏；数据都是字符串，没有类型
Hbase返回的所有数据都是排序的：行，列族，列，时间戳（反向排序）
通过Row Key + Column Family + Column Qualifier + Time Stamp来定位一个cell单元，Time Stamp确定不同版本
- Row Key：主键，保存字节数组（byte[]），且按照字典序（byte order）排序存储
- 通过该特性将经常一起读取的行放在一起，如果要保持自然序，需要用0进行左填充
- 访问hbase中的行，只有三种方式:（1）通过单个row key访问 （2）通过row key的range访问 （3）全表扫描
- Column Family:列族，和row key一样都是schema一部分，需要在表使用前定义，作为列的前缀
- Column Qualifier：列，每个列必须包含在一个列族中
- {row, column, version} 元组就是一个HBase中的一个 cell，不可分割
由client，Zookeeper，HMaster，HRegionServer组成
- client通过RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信，管理是与HMaster，读写数据是与HRegionServer
- Zookeeper存储了ROOT表(检索的索引表)，HMaster的地址，HRegionServer的注册信息，保证HRegionServer可以被HMaster感知（监控），且解决HMaster单点问题（集群只有一个master）
- HMaster管理Table的增删改查，负责HRegionServer的负载均衡，扩展，容错
- HRegionServer负责响应用户的I/O请求
- HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元，同一个Hregion不可能存储在多台Server上。Table在行方向上分割为多个HRegion，开始默认只有一个，随着数据增加，超过一定阈值，HRegion会拆分为两个HRegion，然后不断增加。
- HStore是存储的最小单元，一个或多个HStore组成一个HRegion。每个HStore保存一个Column Family，其又由一个MemStore和多个StoreFile组成。
- storeFile以HFile格式保存在HDFS中，是HBase存储的核心。用户数据首先写入MemStore，当数据满了会Flush成一个storeFile，多个storeFile会进行Compact，split操作。
- 其中通过HLog对象的WAL(Write Ahead Log)的类，进行恢复
包括HFile和HLog File
- HFile：KV格式，二进制格式文件,由6个部分组成
- HLog File:Write Ahead Log的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File
Region定位，读写过程，Region Server上下线过程，Master上下线过程
- 写数据
- client向hregionserver发送写请求。
- hregionserver将数据写到hlog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复。
- hregionserver将数据写到内存（memstore）
- 反馈client写成功。
- 数据刷新
- 当memstore数据达到阈值（默认是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除Hlog中的历史数据。
- 并将数据存储到hdfs中。
- 在hlog中做标记点。
- 数据合并
- 当数据块达到4块，hmaster将数据块加载到本地，进行合并
- 当合并的数据超过256M，进行拆分，将拆分后的region分配给不同的hregionserver管理
- 当hregionser宕机后，将hregionserver上的hlog拆分，然后分配给不同的hregionserver加载，修改.META.
- 注意：hlog会同步到hdfs
- 读数据
- 通过zookeeper和-ROOT- .META.表定位hregionserver。
- 数据从内存和硬盘合并后返回给client
- 数据块会缓存
-
实现方法
Hbase对MapReduce提供支持，它实现了TableMapper类和TableReducer类，我们只需要继承这两个类即可。1、写个mapper继承TableMapper<Text, IntWritable>
参数：Text：mapper的输出key类型； IntWritable：mapper的输出value类型。
其中的map方法如下：
map(ImmutableBytesWritable key, Result value,Context context)
参数：key：rowKey；value： Result ，一行数据； context上下文
2、写个reduce继承TableReducer<Text, IntWritable, ImmutableBytesWritable>
参数：Text:reducer的输入key； IntWritable：reduce的输入value；
ImmutableBytesWritable：reduce输出到hbase中的rowKey类型。
其中的reduce方法如下：
reduce(Text key, Iterable values,Context context)
参数： key：reduce的输入key；values：reduce的输入value； -
准备表
1、建立数据来源表‘word’，包含一个列族‘content’
向表中添加数据，在列族中放入列‘info’，并将短文数据放入该列中，如此插入多行，行键为不同的数据即可
2、建立输出表‘stat’，包含一个列族‘content’
3、通过Mr操作Hbase的‘word’表，对‘content：info’中的短文做词频统计，并将统计结果写入‘stat’表的‘content：info中’，行键为单词
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
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.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
/**
* mapreduce操作hbase
* @author wilson
*
*/
public class HBaseMr {
/**
* 创建hbase配置
*/
static Configuration config = null;
static {
config = HBaseConfiguration.create();
config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
}
/**
* 表信息
*/
public static final String tableName = "word";//表名1
public static final String colf = "content";//列族
public static final String col = "info";//列
public static final String tableName2 = "stat";//表名2
/**
* 初始化表结构，及其数据
*/
public static void initTB() {
HTable table=null;
HBaseAdmin admin=null;
try {
admin = new HBaseAdmin(config);//创建表管理
/*删除表*/
if (admin.tableExists(tableName)||admin.tableExists(tableName2)) {
System.out.println("table is already exists!");
admin.disableTable(tableName);
admin.deleteTable(tableName);
admin.disableTable(tableName2);
admin.deleteTable(tableName2);
}
/*创建表*/
HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName);
HColumnDescriptor family = new HColumnDescriptor(colf);
desc.addFamily(family);
admin.createTable(desc);
HTableDescriptor desc2 = new HTableDescriptor(tableName2);
HColumnDescriptor family2 = new HColumnDescriptor(colf);
desc2.addFamily(family2);
admin.createTable(desc2);
/*插入数据*/
table = new HTable(config,tableName);
table.setAutoFlush(false);
table.setWriteBufferSize(5);
List<Put> lp = new ArrayList<Put>();
Put p1 = new Put(Bytes.toBytes("1"));
p1.add(colf.getBytes(), col.getBytes(), ("The Apache Hadoop software library is a framework").getBytes());
lp.add(p1);
Put p2 = new Put(Bytes.toBytes("2"));p2.add(colf.getBytes(),col.getBytes(),("The common utilities that support the other Hadoop modules").getBytes());
lp.add(p2);
Put p3 = new Put(Bytes.toBytes("3"));
p3.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop by reading the documentation").getBytes());
lp.add(p3);
Put p4 = new Put(Bytes.toBytes("4"));
p4.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop from the release page").getBytes());
lp.add(p4);
Put p5 = new Put(Bytes.toBytes("5"));
p5.add(colf.getBytes(), col.getBytes(),("Hadoop on the mailing list").getBytes());
lp.add(p5);
table.put(lp);
table.flushCommits();
lp.clear();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if(table!=null){
table.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
* MyMapper 继承 TableMapper
* TableMapper<Text,IntWritable>
* Text:输出的key类型，
* IntWritable：输出的value类型
*/
public static class MyMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {
private static IntWritable one = new IntWritable(1);
private static Text word = new Text();
@Override
//输入的类型为：key：rowKey； value：一行数据的结果集Result
protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获取一行数据中的colf：col
String words = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col)));// 表里面只有一个列族，所以我就直接获取每一行的值
//按空格分割
String itr[] = words.toString().split(" ");
//循环输出word和1
for (int i = 0; i < itr.length; i++) {
word.set(itr[i]);
context.write(word, one);
}
}
}
/**
* MyReducer 继承 TableReducer
* TableReducer<Text,IntWritable>
* Text:输入的key类型，
* IntWritable：输入的value类型，
* ImmutableBytesWritable：输出类型，表示rowkey的类型
*/
public static class MyReducer extends
TableReducer<Text, IntWritable, ImmutableBytesWritable> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
//对mapper的数据求和
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {//叠加
sum += val.get();
}
// 创建put，设置rowkey为单词
Put put = new Put(Bytes.toBytes(key.toString()));
// 封装数据
put.add(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col),Bytes.toBytes(String.valueOf(sum)));
//写到hbase,需要指定rowkey、put
context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(key.toString())),put);
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException,
ClassNotFoundException, InterruptedException {
config.set("df.default.name", "hdfs://master:9000/");//设置hdfs的默认路径
config.set("hadoop.job.ugi", "hadoop,hadoop");//用户名，组
config.set("mapred.job.tracker", "master:9001");//设置jobtracker在哪
//初始化表
initTB();//初始化表
//创建job
Job job = new Job(config, "HBaseMr");//job
job.setJarByClass(HBaseMr.class);//主类
//创建scan
Scan scan = new Scan();
//可以指定查询某一列
scan.addColumn(Bytes.toBytes(colf), Bytes.toBytes(col));
//创建查询hbase的mapper，设置表名、scan、mapper类、mapper的输出key、mapper的输出value
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tableName, scan, MyMapper.class,Text.class, IntWritable.class, job);
//创建写入hbase的reducer，指定表名、reducer类、job
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName2, MyReducer.class, job);
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}