HBase基础学习
# hbase shell
此时一个异常： org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing 原因：配置修改后，zk里的hbase表未删除 解决:https://blog.csdn.net/RONE321/article/details/99940862
扫描所有版本信息
scan 'student',{RAW=>TRUE,VERSIONS=>5}
创建表
create 'student','info'
已有表新建/删除列族
alter 'student','columnfamily2'
alter 'student',{NAME=>'info2',METHOD=>'delete'}
alter 'student',{NAME=>'info1',VERSIONS=>'3'}
查看表是否存在
exists 'student'
表是否不可用/可用
is_disabled 'student'
is_enabled 'student'
列出所有表
list
查看单个表
describe/desc 'student'
加入数据
put 'student',1,'info:id',100
修改表记录
put 'student',1,'info:name','abc'
查看表数据
scan 'student'
get 'student',1
get 'student',1,'info:id'
删除表记录
delete 'student',1,'info:name'
删除rowkey
deleteall 'student',1
清空表
truncate 'student'
删除表
1.disable 'student'
2.drop 'student'
停用表
disable 'student'
表可用
enable 'student'
命名空间操作
list_namespace
create_namespace 'bigdata'
create 'bigdata:student','info'
# hbase架构原理
1） StoreFile
保存实际数据的物理文件， StoreFile 以 HFile 的形式存储在 HDFS 上。每个 Store 会有一个或多个StoreFile（HFile），数据在每个 StoreFile 中都是有序的。
2） MemStore
写缓存， 由于 HFile 中的数据要求是有序的， 所以数据是先存储在 MemStore 中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到 HFile，每次刷写都会形成一个新的 HFile。
3） WAL
由于数据要经 MemStore 排序后才能刷写到 HFile， 但把数据保存在内存中会有很高的
概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做 Write-Ahead logfile 的文件中，然后再写入 MemStore 中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建
# hbase写流程
1） Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。
2）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的namespace:table/rowkey，
查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。
3）与目标 Region Server 进行通讯；
4）将数据顺序写入（追加）到 WAL；
5）将数据写入对应的 MemStore，数据会在 MemStore 进行排序；
6）向客户端发送 ack；
7） 等达到 MemStore 的刷写时机后，将数据刷写到 HFile。
# hbase MemStore Flush
MemStore 刷写时机：
1.当某个 memstroe 的大小达到了 hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值 128M） ，
其所在 region 的所有 memstore 都会刷写。
当 memstore 的大小达到了
hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值 128M）
* hbase.hregion.memstore.block.multiplier（默认值 4）
时，会阻止继续往该 memstore 写数据。
2.当 region server 中 memstore 的总大小达到
java_heapsize
*hbase.regionserver.global.memstore.size（默认值 0.4）
*hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit（默认值 0.95） ，
region 会按照其所有 memstore 的大小顺序（由大到小）依次进行刷写。直到 region server
中所有 memstore 的总大小减小到上述值以下。
当 region server 中 memstore 的总大小达到
java_heapsize*hbase.regionserver.global.memstore.size（默认值 0.4）
时，会阻止继续往所有的 memstore 写数据。
3. 到达自动刷写的时间，也会触发 memstore flush。自动刷新的时间间隔由该属性进行
配置 hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval（默认 1 小时） 。
4.当 WAL 文件的数量超过 hbase.regionserver.max.logs， region 会按照时间顺序依次进
行刷写，直到 WAL 文件数量减小到 hbase.regionserver.max.log 以下（该属性名已经废弃，
现无需手动设置， 最大值为 32）。
# hbase读流程
1） Client 先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。
2）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，根据读请求的 namespace:table/rowkey，
查询出目标数据位于哪个 Region Server 中的哪个 Region 中。并将该 table 的 region 信息以及 meta 表的位置信息缓存在客户端的 meta cache，方便下次访问。
3）与目标 Region Server 进行通讯；
4） 分别在 Block Cache（读缓存）， MemStore 和 Store File（HFile）中查询目标数据，并将查到的所有数据进行合并。此处所有数据是指同一条数据的不同版本（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete）。
5） 将从文件中查询到的数据块（Block， HFile 数据存储单元，默认大小为 64KB）缓存到
Block Cache。
6） 将合并后的最终结果返回给客户端。
# StoreFile Compaction
由于 memstore每次刷写都会生成一个新的 HFile，且同一个字段的不同版本（timestamp）
和不同类型（Put/Delete）有可能会分布在不同的 HFile 中，因此查询时需要遍历所有的 HFile。为了减少 HFile 的个数，以及清理掉过期和删除的数据，会进行 StoreFile Compaction。
Compaction 分为两种，分别是 Minor Compaction 和 Major Compaction。Minor Compaction
会将临近的若干个较小的 HFile 合并成一个较大的 HFile，但不会清理过期和删除的数据。
Major Compaction 会将一个 Store 下的所有的 HFile 合并成一个大 HFile，并且会清理掉过期和删除的数据。
# Region Split
默认情况下，每个 Table 起初只有一个 Region，随着数据的不断写入， Region 会自动进
行拆分。刚拆分时，两个子 Region 都位于当前的 Region Server，但处于负载均衡的考虑，
HMaster 有可能会将某个 Region 转移给其他的 Region Server。
Region Split 时机：
1.当 1个 region中的某个 Store下所有 StoreFile的总大小超过 hbase.hregion.max.filesize，该 Region 就会进行拆分（0.94 版本之前）。
2. 当 1 个 region 中 的 某 个 Store 下 所 有 StoreFile 的 总 大 小 超 过 Min(R^2 *
"hbase.hregion.memstore.flush.size",hbase.hregion.max.filesize")， 该 Region 就会进行拆分，其中 R 为当前 Region Server 中属于该 Table 的个数（0.94 版本之后）。
表预分区
HBase预分区
概念：
HBase表被创建时，只有1个Region，当一个Region过大达到默认的阈值时（默认10GB大小）,HBase中该Region将会进行split，分裂为2个Region，以此类推。
表在进行split的时候，会耗费大量的资源，频繁的分区对HBase的性能有巨大的影响。
所以，HBase提供了预分区功能，即用户可以在创建表的时候对表按照一定的规则分区。
作用：
避免HBase经常split，产生不必要的资源消耗，提高HBase的性能。
预分区的方法：
1.HBase Shell
2.HBase Shell（通过读取split文件）
3.HBase Java API
# 代码Api
package com.hrbu.test;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.CompareOperator;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.NamespaceDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.NamespaceExistException;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ColumnFamilyDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ColumnFamilyDescriptorBuilder;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.TableDescriptorBuilder;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.KeyOnlyFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.PrefixFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RandomRowFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.ValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.regionserver.NoSuchColumnFamilyException;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
/**
* DDL: 1.判断表是否存在 2.创建表 3.创建命名空间 4.删除表
* DML: 5.插入数据 6.查数据(get) 7.查数据(scan) 8.删除数据
*/
public class TestApi {
public static Connection connect = null;
public static Admin admin = null;
static {
try {
// 1. 获取配置文件信息(使用 HBaseConfiguration 的单例方法实例化)
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
//conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hadoop101,hadoop102,hadoop103");
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hadoop1");
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
// 2. 创建连接对象
connect = ConnectionFactory.createConnection(conf);
// 3. 获取管理员对象
admin = connect.getAdmin();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
System.out.println("创建hbase连接对象异常");
e.printStackTrace();
}
}
// 关闭资源和连接
public static void close() {
if (admin != null) {
try {
admin.close();
} catch (IOException e) {
System.out.println("admin关闭异常");
e.printStackTrace();
}
}
if (connect != null) {
try {
connect.close();
} catch (IOException e) {
System.out.println("hbase连接对象关闭异常");
e.printStackTrace();
}
}
}
// 1.判断表是否存在
public static void is_Exists(String tableName) throws IOException {
if (admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName))) {
System.out.println(tableName + "表已经存在");
} else {
System.out.println(tableName + "表不存在");
}
}
// 2.创建表
public static void create_Table(String tableName) throws IOException {
TableName tableNameTemp = TableName.valueOf(tableName);
if (admin.tableExists(tableNameTemp)) {
System.out.println(tableName + "表已经存在");
} else {
// 4.通过表实例来执行表结构信息
TableDescriptorBuilder tableBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableNameTemp);
// 列族
ColumnFamilyDescriptor info1 = ColumnFamilyDescriptorBuilder.of("info1");
ColumnFamilyDescriptor info2 = ColumnFamilyDescriptorBuilder.of("info2");
ColumnFamilyDescriptor info3 = ColumnFamilyDescriptorBuilder.of("info3");
List<ColumnFamilyDescriptor> cfList = new ArrayList<ColumnFamilyDescriptor>();
cfList.add(info1);
cfList.add(info2);
cfList.add(info3);
tableBuilder.setColumnFamilies(cfList);
// 5.构建表描述
TableDescriptor tableDesc = tableBuilder.build();
admin.createTable(tableDesc);
System.out.println(tableName + "\t表创建成功");
}
}
// 3.创建命名空间
public static void create_NameSpace(String nameSpace) {
// 创建命名空间描述器
NamespaceDescriptor descriptor = NamespaceDescriptor.create(nameSpace).build();
//创建命名空间
try {
admin.createNamespace(descriptor);
} catch(NamespaceExistException e) {
System.out.println(nameSpace + "命名空间已存在");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("--我会被执行吗--");
}
// 4.删除表
public static void drop_Table(String tableName) throws IOException {
TableName tableNameTemp = TableName.valueOf(tableName);
if (admin.tableExists(tableNameTemp)) {
admin.disableTable(tableNameTemp);
admin.deleteTable(tableNameTemp);
System.out.println("表" + tableName + "删除成功！ ");
} else {
System.out.println("表" + tableName + "不存在！ ");
}
}
// 5.插入数据
public static void put_Data(String tableName, String rowKey, String columnFamily, String column, String value) {
Table table = null;
try {
table = connect.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(column), Bytes.toBytes(value));
table.put(put);
} catch(NoSuchColumnFamilyException e){
System.out.println("异常:没有此列族");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally {
try {
if(table!=null) {
table.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
System.out.println("数据插入成功");
}
// 6.查数据(get)
public static void get_Data(String tableName, String rowKey, String columnFamily, String column) throws IOException {
Table table = connect.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
//get.addFamily(Bytes.toBytes(columnFamily));
get.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(column));
Result result = table.get(get);
Cell[] cells = result.rawCells();
System.out.println(tableName + "--" + rowKey + "--" + columnFamily + "--" + column + ":");
print_Cells2(cells);
table.close();
}
public static void get_Data(String tableName, String rowKey, String columnFamily) throws IOException {
Table table = connect.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
get.addFamily(Bytes.toBytes(columnFamily));
Result result = table.get(get);
Cell[] cells = result.rawCells();
System.out.println(tableName + "--" + rowKey + "--" + columnFamily + ":");
print_Cells2(cells);
table.close();
}
public static void get_Data(String tableName, String rowKey) throws IOException {
Table table = connect.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
Result result = table.get(get);
Cell[] cells = result.rawCells();
System.out.println(tableName + "--" + rowKey + ":");
print_Cells2(cells);
table.close();
}
// 打印单元格信息
private static void print_Cells(Cell[] cells) {
for (Cell tempCell : cells) {
System.out.println(Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(tempCell))
+ "\t\tcolumn=" + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(tempCell)) + ":" + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(tempCell))
+ ",timestamp=" + tempCell.getTimestamp()
+ ", value=" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(tempCell)) );
}
}
// 打印单元格信息
private static void print_Cells2(Cell[] cells) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Cell cell : cells) {
String column = Bytes.toString(cell.getQualifierArray(), cell.getQualifierOffset(), cell.getQualifierLength());
String value = Bytes.toString(cell.getValueArray(),cell.getValueOffset(),cell.getValueLength());
sb.append(column).append(":").append(value).append(";\t");
}
System.out.println(sb.toString());
}
// 7.查数据(scan)
public static void scan_Data(String tableName) {
Table table = null;
try {
table = connect.getTable(TableName.valueOf(tableName));
ResultScanner results = table.getScanner(new Scan());
System.out.println(tableName + "表\nROW\t\tCOLUMN+CELL");
for (Result result : results) {
Cell[] cells = result.rawCells();
print_Cells(cells);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if(table!=null) {
table.close();
}
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
// 7.2 查数据(scan + filter)
public static void filter_Data(String tableName, Filter filter, int limit) throws IOException {
Table table = connect.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Scan scan = new Scan().setFilter(filter).setLimit(limit);
ResultScanner resultScan = table.getScanner(scan);
System.out.println(tableName + "表(filter)\nROW\t\tCOLUMN+CELL");
for (Result result : resultScan) {
Cell[] cells = result.rawCells();
print_Cells(cells);
}
table.close();
}
// 8. 删除多行数据
public static void delete_Data(String tableName, String... rows) throws IOException {
Table table = connect.getTable(TableName.valueOf(tableName));
//Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
List<Delete> deleteList = new ArrayList<Delete>();
for (String row:rows) {
Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(row));
deleteList.add(delete);
}
table.delete(deleteList);
table.close();
System.out.println("删除成功");
}
// 8.1 删除单元格(Cell)数据
public static void delete_Cell(String tableName, String rowKey, String columnFamily, String column ) throws IOException {
Table table = connect.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
delete.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(column)); //删除最后一版本
//delete.addColumns(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(column)); //删除所有版本
table.delete(delete);
table.close();
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
System.out.println("============================start=========================");
// 1.判断表是否存在
//is_Exists("student");
// 3.创建命名空间
//create_NameSpace("std");
// 2.创建表
//create_Table("std:stu");
// 4.删除表
//drop_Table("std:stu");
// 5.插入数据
//put_Data("std:stu", "1003", "info1", "addr", "beijing");
//put_Data("std:stu", "1004", "info1", "sex", "男");
//put_Data("std:stu", "1005", "info1", "class", "2");
// 6.查数据(get)
get_Data("std:stu", "1002");
get_Data("std:stu", "1002", "info1");
// 7.查数据(scan)
scan_Data("std:stu");
// 7.1 查数据(scan + filter)
//filter_Data("std:stu", new PrefixFilter(Bytes.toBytes("100")), 10); //筛选出行键以row为前缀的所有的行
//filter_Data("std:stu", new RandomRowFilter((float) 0.2), 10); //按照一定的几率（<=0会过滤掉所有的行，>=1会包含所有的行）来返回随机的结果集
//filter_Data("std:stu", new KeyOnlyFilter(), 10); // 返回所有的行，但值全是空
// 筛选出匹配的所有的行
filter_Data("std:stu", new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("1002"))), 10);
// 8. 删除多行数据数据
//delete_Data("std:stu", "1003","1004");
// 8.1删除单元格数据
//delete_Cell("std:stu", "1005", "info1", "name");
scan_Data("std:stu");
System.out.println("============================end==========================");
// end:关闭资源和连接
close();
}
}
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上次更新: 2022/06/28, 16:22:53