标签：creat 运行 建表 var service ast wal 包括 行存储
HBase是一个基于HDFS的、分布式的、面向列的非关系型数据库。
HBase的特点
1.海量数据存储，HBase表中的数据能够容纳上百亿行*上百万列。
2.面向列的存储，数据在表中是按照列进行存储的，能够动态的增加列并对列进行各种操作。
3.准实时查询，HBase在海量的数据量下能够接近准实时的查询(百毫秒以内)
4.多版本，HBase中每一列的数据都可以有多个版本。
5.可靠性，HBase中的数据存储于HDFS中且依赖于Zookeeper进行Master和RegionServer的协调管理。
HBase与关系型数据库的区别
1.HBase中的数据类型只有String，而关系型数据库中有char、varchar、int等。
2.HBase中只有普通的增删改查操作，没有表与表之间的连接、子查询等，若想要在HBase中进行复杂的操作则应该使用Phoenix。
3.HBase是基于列进行存储的，因此在查询指定列的数据时效率会很高，而关系型数据库是基于行存储，每次查询都要查询整行。
4.HBase适合海量数据存储，而关系型数据库一般一张表不超过500M，否则就要考虑分表操作。
5.HBase中为空的列不占用存储空间，表的设计可以非常稀疏，而关系型数据库中表的设计较谨密。
*HBase中的表由RowKey、ColumnFamily、Column、Timestamp组成。
记录的唯一标识，相当于关系型数据库中的主键。
*RowKey最大长度为64KB且按字典顺序进行排序存储。
列簇相当于特定的一个类别，每个列簇下可以有任意数量个列，并且列是动态进行添加的，只在插入数据后存在，HBase在创建表时只需要指定表名和列簇即可。
*一个列簇下的成员有着相同的前缀，使用冒号来对列簇和列名进行分隔。
*一张表中的列簇最好不超过5个。
列只有在插入数据后才存在，且列在列簇中是有序的。
*每个列簇下的列数没有限制。
HBase中的每个键值对都有一个时间戳，在进行插入时由HBase进行自动赋值。
1.处理对表的添加、删除、查询等操作。
2.进行RegionServer的负载均衡（Region与RegionServer的分配）
3.在RegionServer宕机后负责RegionServer上的Region转移（通过WAL日志）
*Master失效仅会导致meta数据和表无法被修改，表中的数据仍然可以进行读取和写入。
1.处理对表中数据的添加、删除、修改、查询等操作。
2.维护Region并将Region中StoreFile写入到HDFS中。
3.当Region中的数据达到一定大小时进行Region的切分。
1.表中的数据存储在Region中，每个Region都由RegionServer进行管理。
2.每个Region都包含MemoryStore和StoreFile，MemoryStore中的数据位于内存，每当MemoryStore中的数据达到128M时将会生成一个StoreFile并写入到HDFS中。
3.Region中每个列簇对应一个MemoryStore，可以有多个StoreFile，当多个StoreFile的文件大小超过一定时，会进行StoreFile的合并，将多个StoreFile文件合并成一个StoreFile，当StoreFile中的大小超过一定阀值时，会进行Region的切分，由Master将新Region分配到相应的RegionServer中，实现负载均衡。
1.保证Master的高可用性，当状态为Active的Master无法提供服务时，会立刻将状态为StandBy的Master切换为Active状态。
2.实时监控RegionServer集群，当某个RegionServer节点无法提供服务时将会通知Master，由Master进行RegionServer上的Region转移以及重新进行负载均衡。
3.当HBase集群启动后，Master和RegionServer会分别向Zookeeper进行注册，会在Zookeeper中存放HBase的meta表数据，Region与RegionServer的关系、以及RegionServer的访问地址等信息。
*meta表中维护着TableName、RowKey和Region的关联关系。
HBase处理读取请求的过程
1.客户端连接Zookeeper，根据TableName和RowKey从Meta表中计算出该Row对应的Region。
2.获取该Region所关联的RegionServer，并获取RegionServer的访问地址。
3.访问RegionServer，找到对应的Region。
4.如果Region的MemoryStore中有该Row则直接进行获取，否则从StoreFile中进行查询。
HBase处理写入请求的过程
1.客户端连接Zookeeper，根据TableName找到其Region列表。
2.通过一定算法计算出要写入的Region。
3.获取该Region所关联的RegionServer并进行连接。
4.把数据分别写到HLog和MemoryStore中。
5.每当MemoryStore中的大小达到128M时，会生成一个StoreFile。
6.当多个StoreFile的文件大小达到一定时，会进行StoreFile的合并，将多个StoreFile文件合并成一个StoreFile，当StoreFile的文件大小超过一定阈值时，会进行Region的切分，由Master将新Region分配到相应的RegionServer中，实现负载均衡。
*在第一次读取或写入时才需要连接Zookeeper，会将Zookeeper中的相关数据缓存到本地，往后直接从本地进行读取，当Zookeeper中的信息发生变化时，再通过通知机制通知客户端进行更新。
1.tmp目录：当对HBase的表进行创建和删除时，会将表移动到该目录中进行操作。
2.MasterProcWALs目录：预写日志目录，主要用于存储Master的操作日志。
3.WALs目录：预写日志目录，主要用于存储RegionServer的操作日志。
4.data目录：存储Region中的StoreFile。
5.hbase.id文件：HBase集群的唯一标识。
6.hbase.version文件：HBase集群的版本号。
7.oldWALs目录：当WALs目录下的日志文件超过一定时间后，会将其移动到oldWALs目录中，Master会定期进行清理。
由于HBase是通过JAVA语言编写的，且HBase是基于HDFS的，因此需要安装JDK和Hadoop，并配置好JAVA_HOME环境变量。
由于HDFS一般都以集群的方式运行，因此需要搭建HDFS集群。
*在搭建HDFS集群时，需要相互配置SSH使之互相信任并且开放防火墙相应的端口，或者直接关闭防火墙。
由于HDFS HA依赖于Zookeeper，且HBase也依赖于Zookeeper，因此需要安装Zookeeper并进行集群的搭建。
1.从CDH中下载HBase并进行解压：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
2.修改hbase-env.sh配置文件
#设置JDK的安装目录
export JAVA_HOME=/usr/jdk8/jdk1.8.0_161
#true则使用hbase自带的zk服务,false则使用外部的zk服务.
export HBASE_MANAGES_ZK=flase
3.修改hbase-site.xml配置文件
<!-- 指定HBase日志的存放目录 -->
<property>
<name>hbase.tmp.dir</name>
<value>/usr/hbase/hbase-1.2.8/logs</value>
</property>
<!-- 指定HBase中的数据存储在HDFS中的目录 -->
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://nameservice:8020/hbase</value>
</property>
<!-- 设置是否是分布式 -->
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定HBase使用的ZK地址 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>192.168.1.80:2181,192.168.1.81:2181,192.168.1.82:2181</value>
</property>
4.修改regionservers文件，配置充当RegionServer的节点
*值可以是主机名或者IP地址
*如果Hadoop配置了HDFS HA高可用集群，那么就会有两个NameNode和一个NameService，此时就需要将HDFS的core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件复制到HBase的conf目录下，且hbase-site.xml配置文件中的hbase.rootdir配置项的HDFS地址指向NameService的名称。
5.NTP时间同步
NTP是一个时间服务器，作用是使集群中的各个节点的时间都保持一致。
由于在HBase集群中，Zookeeper与HBase对时间的要求较高，如果两个节点之间的时间相差过大时，那么整个集群就会崩溃，因此需要使各个节点的时间都保持一致。
#查看是否安装了NTP服务
rpm -qa|grep ntp
#安装NTP服务
yum install ntp -y
#从NTP服务器中获取时间并同步本地
ntpdate 192.168.1.80
*在实际的应用场景中，可以自己搭建NTP服务器，也可以使用第三方开源的NTP服务器，如阿里等。
使用 “ntpdate NTP服务器地址” 命令从NTP服务器中获取时间并同步本地，一般配合Linux的crontab使用，每隔5分钟进行一次时间的同步。
使用bin目录下的start-hbase.sh命令启动集群，那么会在当前节点中启动一个Master和RegionSever进程，并通过SSH访问其它节点，启动RegionServer进程。
由于HBase的Master HA集群是通过Zookeeper进行协调的，需要手动在其他节点中启动Master，Zookeeper能保证当前HBase集群中有且只有一个Master处于Active状态，当状态为Active的Master无法正常提供服务时，会将处于StandBy的Master的状态修改为Active。
*当HBase集群启动后，可以访问http:/localhost:16030，进入HBase的Web监控页面。
使用bin/hbase shell命令进行HBase的Shell操作
#创建表
create ‘tableName‘ , ‘columnFamily‘ , ‘columnFamily...‘
#添加记录
put ‘tableName‘ , ‘rowkey‘ , ‘columnFamily:column‘ , ‘value‘
#查询记录
get ‘tableName‘ , ‘rowkey‘
#统计表的记录数
count ‘tableName‘
#删除记录
deleteall ‘tableName‘ , ‘rowkey‘
#删除记录的某一列
delete ‘tableName‘ , ‘rowkey‘ ,‘columnFamily:column‘
#禁用表
disable ‘tableName‘
#启动表
enable ‘tableName‘
#查看表是否被禁用
is_disabled ‘tableName‘
#删除表
drop ‘tableName‘
#查看表中的所有记录
scan ‘tableName‘
#查看表中指定列的所有记录
scan ‘tableName‘ , {COLUMNS=>‘columnFamily:column‘}
#检查表是否存在
exists ‘tableName‘
#查看当前HBase中的表
list
*在删除表时需要禁用表，否则无法删除。
*使用put相同rowkey的一条数据来进行记录的更新，仅会更新列相同的值。
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>1.2.8</version>
</dependency>
使用HBaseConfiguration的create()静态方法创建一个Configuration实例，用于封装环境配置信息。
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
config.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.1.80,192.168.1.81,192.168.1.82");
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort","2181");
*此方法会默认加载classpath下的hbase-site.xml配置文件，如果没有此配置文件则需要手动进行环境的配置。
Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(config);
*使用Admin类进行HBase表的管理，通过Connection实例的getAdmin()静态方法返回一个Admin实例。
//判断表是否存在
boolean tableExists(TableName);
//遍历HBase中的表定义
HTableDescriptor [] listTables();
//遍历HBase中的表名称
TableName [] listTableNames();
//根据表名获取表定义
HTableDescriptor getTableDescriptor(TableName);
//创建表
void createTable(HTableDescriptor);
//删除表
void deleteTable(TableName);
//启用表
void enableTable(TableName);
//禁用表
void disableTable(TableName);
//判断表是否是启用状态
boolean isTableEnabled(TableName);
//判断表是否是禁用状态
boolean isTableDisabled(TableName);
//为表添加列簇
void addColumn(TableName,HColumnDescriptor);
//删除表中的列簇
void deleteColumn(TableName,byte);
//修改表中的列簇
void modifyColumn(TableName,HColumnDescriptor);
TableName实例用于封装表名称。
HTableDescriptor实例用于封装表定义，包括表的名称、表的列簇等。
HColumnDescriptor实例用于封装表的列簇。
使用Table类进行表数据的增删改查，通过Connection的getTable(TableName)静态方法返回一个Table实例。
//判断指定RowKey的数据是否存在
boolean exists(Get get);
//根据RowKey获取数据
Result get(Get get);
//根据多个RowKey获取数据
Result [] get(List<Get>);
//获取表的扫描器
ResultScanner getScanner(Scan);
//添加数据
void put(Put);
//批量添加数据
void put(List<Put>);
//删除数据
void delete(Delete);
//批量删除数据
void delete(List<Delete>)
使用Get实例封装查询参数，使用其构建方法设置RowKey。
使用Put实例封装新增和更新参数，使用其构建方法设置RowKey，使用其addColumn(byte[] family , byte[] qualifier , byte[] value)方法分别指定列簇、列名、列值。
使用Delete实例封装删除参数，使用其构建方法设置RowKey。
使用Scan实例封装扫描器的查询条件，使用其addFamily(byte[] family)方法设置扫描的列簇，使用其addColumn(byte[] family , byte[] qualifier)方法分别指定要扫描的列簇和列名。
*在进行表的增删改查时，方法参数大多都是字节数组类型，可以使用HBase Java提供的Bytes工具类进行字符串和字节数组之间的转换。
*在进行查询操作时，会返回Result实例，Result实例包含了一个RowKey的所有键值对（cell，不区分列簇），可以通过Result实例的listCells()方法获取其包含的所有cell，借助CellUtil工具类获取Cell实例中对应的RowKey、Family、Qualifier、Value等属性信息。
*在使用getScanner扫描时，返回的ResultScanner接口继承Iterable接口，其泛型是Result，因此可以理解成ResultScanner是Result的一个集合。
/** * @Auther: ZHUANGHAOTANG * @Date: 2018/11/26 11:40 * @Description: */ public class HBaseUtils { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HBaseUtils.class); /** * ZK集群地址 */ private static final String ZK_CLUSTER_HOSTS = "192.168.1.80,192.168.1.81,192.168.1.82"; /** * ZK端口 */ private static final String ZK_CLUSTER_PORT = "2181"; /** * HBase全局连接 */ private static Connection connection; static { //默认加载classpath下hbase-site.xml文件 Configuration configuration = HBaseConfiguration.create(); configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", ZK_CLUSTER_HOSTS); configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", ZK_CLUSTER_PORT); try { connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration); } catch (Exception e) { logger.info("初始化HBase连接失败：", e); } } /** * 返回连接 */ public static Connection getConnection() { return connection; } /** * 创建表 */ public static void createTable(String tableName, String... families) throws Exception { Admin admin = connection.getAdmin(); if (admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName))) { throw new UnsupportedOperationException("tableName " + tableName + " is already exists"); } HTableDescriptor descriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName)); for (String family : families) descriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(family)); admin.createTable(descriptor); } /** * 删除表 */ public static void deleteTable(String tableName) throws Exception { Admin admin = connection.getAdmin(); if (admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName))) { admin.disableTable(TableName.valueOf(tableName)); admin.deleteTable(TableName.valueOf(tableName)); } } /** * 获取所有表名称 */ public static TableName[] getTableNameList() throws Exception { Admin admin = connection.getAdmin(); return admin.listTableNames(); } /** * 获取所有表定义 */ public static HTableDescriptor[] getTableDescriptorList() throws Exception { Admin admin = connection.getAdmin(); return admin.listTables(); } /** * 为表添加列簇 */ public static void addFamily(String tableName, String family) throws Exception { Admin admin = connection.getAdmin(); if (!admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName))) { throw new UnsupportedOperationException("tableName " + tableName + " is not exists"); } admin.addColumn(TableName.valueOf(tableName), new HColumnDescriptor(family)); } /** * 删除表中指定的列簇 */ public static void deleteFamily(String tableName, String family) throws Exception { Admin admin = connection.getAdmin(); admin.deleteColumn(TableName.valueOf(tableName), Bytes.toBytes(family)); } /** * 为表添加一条数据 */ public static void put(String tableName, String rowKey, String family, Map<String, String> values) throws Exception { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey)); for (Map.Entry<String, String> entry : values.entrySet()) put.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(entry.getKey()), Bytes.toBytes(entry.getValue())); table.put(put); } /** * 批量为表添加数据 */ public static void batchPut(String tableName, String family, Map<String, Map<String, String>> values) throws Exception { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); List<Put> puts = new ArrayList<>(); for (Map.Entry<String, Map<String, String>> entry : values.entrySet()) { Put put = new Put(Bytes.toBytes(entry.getKey())); for (Map.Entry<String, String> subEntry : entry.getValue().entrySet()) put.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(subEntry.getKey()), Bytes.toBytes(subEntry.getValue())); puts.add(put); } table.put(puts); } /** * 删除RowKey中的某列 */ public static void deleteColumn(String tableName, String rowKey, String family, String qualifier) throws Exception { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey)); delete.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier)); table.delete(delete); } /** * 删除RowKey */ public static void delete(String tableName, String rowKey) throws Exception { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); table.delete(new Delete(Bytes.toBytes(rowKey))); } /** * 批量删除RowKey */ public static void batchDelete(String tableName, String... rowKeys) throws Exception { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); List<Delete> deletes = new ArrayList<>(); for (String rowKey : rowKeys) deletes.add(new Delete(Bytes.toBytes(rowKey))); table.delete(deletes); } /** * 根据RowKey获取数据 */ public static Map<String, String> get(String tableName, String rowKey) throws Exception { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); Result result = table.get(new Get(Bytes.toBytes(rowKey))); List<Cell> cells = result.listCells(); Map<String, String> cellsMap = new HashMap<>(); for (Cell cell : cells) { cellsMap.put(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)), Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))); } return cellsMap; } /** * 获取全表数据 */ public static Map<String, Map<String, String>> scan(String tableName) throws Exception { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); ResultScanner resultScanner = table.getScanner(new Scan()); return getResult(resultScanner); } /** * 获取某列数据 */ public static Map<String, Map<String, String>> scan(String tableName, String family, String qualifier) throws Exception { Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); Scan scan = new Scan(); scan.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier)); ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan); return getResult(resultScanner); } private static Map<String, Map<String, String>> getResult(ResultScanner resultScanner) { Map<String, Map<String, String>> resultMap = new HashMap<>(); for (Result result : resultScanner) { List<Cell> cells = result.listCells(); Map<String, String> cellsMap = new HashMap<>(); for (Cell cell : cells) cellsMap.put(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)), Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell))); resultMap.put(Bytes.toString(result.getRow()), cellsMap); } return resultMap; } }
标签：creat 运行 建表 var service ast wal 包括 行存储
原文地址：https://www.cnblogs.com/funyoung/p/10194432.html
