一 Hbase的搭建与安装

1.1 安装

1.准备好文件，上传到Linux上

2.解压文件  tar zxvf hbase-2.2.7-bin.tar.gz -C ../

../是解压到的路径

1.2 配置文件

1.配置环境变量 去etc/profile目录下

export HBASE_HOME=/usr/local/soft/hbase-2.2.7
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

2.修改hbase-site.xml文件

<!--指定 zookeeper 服务器 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>master,node1,node2</value>
</property><!--指定 hbase 根路径 -->
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
</property><!--将 hbase 设置为分布式部署。 -->
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property><!-- 避免出现启动错误。 -->
<property>
<name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
<value>false</value>
</property>

2.修改hbase-env.sh文件

export HBASE_MANAGES_ZK=false
export JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171

3.修改regionservers文件

node1
node2

4.同步一份给子节点

scp -r hbase-2.2.7 node2:`pwd`

1.3启动

1.hbase启动顺序：
zk-->hadoop-->hbase

2.命令

a、启动zk 三台机器都要输入

zkServer.sh start

b、启动Hadoop集群

start-all.sh

c、启动Hbase

start-hbase.sh

1.4 进入客户端

hbase xhell

1.5 进入网页端

http://master:16010/

1.6 退出进程的顺序

1.先退hbase

stop-hbase.sh

这里注意 关闭这个的时候最好 flush一下 将操作客户端的表都刷一下，最最好 每次操作一下表就flush ‘表名’ 一下

2. 再退Hadoop集群

stop-all.sh

3 关闭zk

三台机器都要关闭

zkServer.sh stop

二 Hbase的相关概念

2.1 hbase的概述

1.HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据（底层是字节数组做存储的）

2.HBase是Hadoop的生态系统之一，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，会考虑使用HBase。

2.2 HBase处理数据

1.虽然Hadoop是一个高容错、高延时的分布式文件系统和高并发的批处理系统，但是它不适用于提供实时计算；

HBase是可以提供实时计算的分布式数据库，数据被保存在HDFS分布式文件系统上，由HDFS保证期高容错性;

但是再生产环境中，HBase是如何基于hadoop提供实时性呢？

HBase上的数据是以StoreFile(HFile)二进制流的形式存储在HDFS上block块儿中；

但是HDFS并不知道的HBase用于存储什么，它只把存储文件认为是二进制文件，也就是说，HBase的存储数据对于HDFS文件系统是透明的。

2.3 hbase与hadoop

2.4 数据模型

1.列簇：一个HBase表被分组成许多“列族”的集合，它是基本的访问控制单元。

2.行：每个表由若干行组成，每个行有一个行键作为这一行的唯一标识。访问表中的行只有三种方式：通过单个行键进行查询、通过一个行键的区间来访问、全表扫描。

3.列修饰符（列限定符）：列族里的数据通过列限定符（或列）来定位

4.单元格：在HBase表中，通过行、列族和列限定符确定一个“单元格”（cell），单元格中存储的数据没有数据类型，总被视为字节数组byte[]

5.时间戳：每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引

2.5 数据坐标

2.6 区域

1.HBase自动把表水平划分为区域（Region），每个区域都是有若干连续行构成的，一个区域由所属的表、起始行、终止行（不包括这行）三个要素来表示。

2.一开始，一个表只有一个区域，但是随着数据的增加，区域逐渐变大，等到它超出设定的阈值（128M）大小，就会在某行的边界上进行拆分，分成两个大小基本相同的区域。然后随着数据的再增加，区域就不断的增加，如果超出了单台服务器的容量，就可以把一些区域放到其他节点上去，构成一个集群。也就是说：集群中的每个节点（Region Server）管理整个表的若干个区域。所以，我们说：区域是HBase集群上分布数据的最小单位

三 Hbase的架构

3.1 组件

1.HBase由三种类型的服务器以主从模式构成：

• Region Server：负责数据的读写服务，用户通过与Region server交互来实现对数据的访问。

• HBase HMaster：负责Region的分配及数据库的创建和删除等操作。

• ZooKeeper：负责维护集群的状态（某台服务器是否在线，服务器之间数据的同步操作及master的选举等）。

HDFS的DataNode负责存储所有Region Server所管理的数据，即HBase中的所有数据都是以HDFS文件的形式存储的。出于使Region server所管理的数据更加本地化的考虑，Region server是根据DataNode分布的。HBase的数据在写入的时候都存储在本地。但当某一个region被移除或被重新分配的时候，就可能产生数据不在本地的情况。这种情况只有在所谓的compaction之后才能解决。

2.Zookeeper

保证任何时候，集群中只有一个master

存贮所有Region的寻址入口。

实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知Master

存储HBase的schema和table元数据的meta信息

3.Master

为Region server分配region

负责Region server的负载均衡

发现失效的Region server并重新分配其上的region

管理用户对table的增删改操作

4.RegionServer

Region server维护region，处理对这些region的IO请求

Region server负责切分在运行过程中变得过大的region　

5.HLog(WAL log)：

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是 HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和 region名字外，同时还包括sequence number和timestamp，timestamp是” 写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系 统sequence number。

HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的 KeyValue

 6.Region

HBase自动把表水平划分成多个区域(region)，每个region会保存一个表里面某段连续的数据；每个表一开始只有一个region，随着数据不断插 入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region（裂变）；

当table中的行不断增多，就会有越来越多的region。这样一张完整的表被保存在多个Regionserver上。

 7.Memstore 与 storefile

1. 一个region由多个store组成，一个store对应一个CF（列簇）

2. store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入 memstore，当memstore中的数据达到某个阈值，hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile，每次写入形成单独的一个storefile

3. 当storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（minor、 major compaction），在合并过程中会进行版本合并和删除工作 （majar），形成更大的storefile。

4. 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后，会把当前的region 分割为两个，并由hmaster分配到相应的regionserver服务器，实现负载均衡。

5. 客户端检索数据，先在memstore找，找不到再找storefile

6. HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表 示不同的HRegion可以分布在不同的HRegion server上。

7. HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。

8. 每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。

如图：StoreFile 以HFile格式保存在HDFS上。

 3.2 理解

　　1、flush刷新在HDFS上呈现究竟是怎么刷新的呢？？
　　　　我们目前刚刚学习的时候，添加数据，都是一条一条的put进去，而我们在put的数据比较少（小于128M）的时候，我们put完去HDFS上并未查看到我们put的文件，这是因为数据还在内存中，也就是还在memStore中，所以要想在HDFS中查看到，我们必须手动刷新到磁盘中，这是将memStore的数据刷新到StoreFile中去，这样我们在HDFS中就可以查看到了。　　

　　2、为什么Hbase不可以使用像Mysql那样进行查询？？
　　　　首先，我们应该可以感受到，我们在插入的时候，每行数据，有多少列，列名叫什么完全是我们自己定义的，之所以不支持像MySql那样对列进行查询和操作，因为不确定列的个数和名称。

　　3、数据最后存在HDFS上的，HDFS不支持删改，为什么Hbase就可以呢？？
　　　　这里有个思想误区，的确，数据是以HFile形式存在HDFS上的，而且HDFS的确是不支持删改的，但是为什么Hbase就支持呢？首先，这里的删除并不是真正意义上的对数据进行删除，而是对数据进行打上标记，我们再去查的时，就不会查到这个打过标记的数据，这个数据Hmaster会每隔1小时清理。修改是put两次，Hbase会取最新的数据，过期数据也是这个方式被清理。

 四 hbase shell

4.1 help

1.可以通过 help '命名名称'来查看命令行的具体使用，包括命令的作用和用法。 通过help ‘hbase’ 命名来查看hbase shell 支持的所有命令，hbase将命令进行分组，其中ddl、dml使用较多。

4.2 general 类

4.2.1 显示集群状态status

4.2.2 查询数据库版本version

4.2.3 显示当前用户与组 whoami

 4.2.4 查看操作表的命令table_help

 4.2.5  退出HBase Shell exit

4.3 DDL

4.3.1. 创建表create

1.创建表时只需要指定列族名称，不需要指定列名。

2.语法

create '表名', {NAME => '列族名1'}, {NAME => '列族名2'}, {NAME => '列族名3'}
# 此种方式是上上面的简写方式，使用上面方式可以为列族指定更多的属性，如VERSIONS、TTL、BLOCKCACHE、CONFIGURATION等属性
create '表名', '列族名1', '列族名2', '列族名3'

create '表名', {NAME => '列族名1', VERSIONS => 版本号, TTL => 过期时间, BLOCKCACHE => true}

3.示例

create 'tbl_user', 'info', 'detail'
create 't1', {NAME => 'cf1', VERSIONS => 2}

4.3.2 修改(添加、删除)表结构Schema alter

1 添加一个列簇

语法 alter '表名', '列族名'

 2.删除一个列簇

语法：alter '表名', {NAME=> '列族名', METHOD=> 'delete'}

示例：alter 't1',{NAME => 'cf2', METHOD => 'delete'}

3. 修改列簇属性

可以修改列族的VERSIONS、IN_MEMORY

alter 't1', NAME => 'f1', VERSIONS => 5

4.3.3 获取表的描述describe

1.语法

describe '表名'

4.3.4 列举所有表list

1.查看的是所有命名空间的表

4.3.5 表是否存在exists

语法：exists '表名'

4.3.6 启用表enable和禁用表disable

1.通过enable和disable来启用/禁用这个表,相应的可以通过is_enabled和is_disabled来检查表是否被禁用。

2.语法：

enable '表名'
is_enabled '表名'

disable '表名'
is_disabled '表名'

4.3.7 启用 禁用满足正则表达式的所有表enable_all

1.相关概念

• .匹配除“\n”和"\r"之外的任何单个字符

• *匹配前面的子表达式任意次

2.语法

# 匹配以t开头的表名
disable_all 't.*'
# 匹配指定命名空间ns下的以t开头的所有表
disable_all 'ns:t.*'
# 匹配ns命名空间下的所有表
disable_all 'ns:.*'

4.3.8删除表drop

1.需要先禁用表，然后再删除表，启用的表是不允许删除的

2.语法：

disable '表名'
drop '表名'

4.3.9 获取某个表赋值给一个变量 get_table

1.通过 var = get_table ‘表名’ 赋值给一个变量对象，然后对象.来调用，就像面向对象编程一样，通过对象.方法来调用，这种方式在操作某个表时就不必每次列举表名了。

4.3.10 获取rowKey所在的区 locate_region

4.3.11 显示hbase所支持的所有过滤器show_filters

1.过滤器用于get和scan命令中作为筛选数据的条件，类型关系型数据库中的where的作用

4.4 namespace

hbase中没有数据库的概念 , 可以使用namespace来达到数据库分类别管理表的作用

4.4.1 列举命名空间 list_namespace

4.4.2 获取命名空间描述 describe_namespace

1.语法 describe_namespace '命名空间'

  

4.4.3 查看命名空间下的所有表 list_namespace_tables

4.4.4 创建命名空间create_namespace

4.4.5 删除命名空间drop_namespace

4.5 DML

4.5.1 插入或者修改数据put

1.语法：

当列族中只有一个列时'列族名:列名'使用'列族名'
put '表名', '行键', '列族名', '列值'
put '表名', '行键', '列族名:列名', '列值'

2.他写入是一行写入的

 

# 第一行数据
put 'users', 'rk1001', 'info:id', '1'
put 'users', 'rk1001', 'info:name', '张三'
put 'users', 'rk1001', 'info:age', '28'
put 'users', 'rk1001', 'detail:birthday', '1990-06-26'
put 'users', 'rk1001', 'detail:email', 'abc@163.com'
put 'users', 'rk1001', 'detail:create_time', '2019-03-04 14:26:10'
put 'users', 'rk1001', 'address', '上海市'# 第二行数据
put 'users', 'rk1002', 'info:id', '2'
put 'users', 'rk1002', 'info:name', '李四'
put 'users', 'rk1002', 'info:age', '27'
put 'users', 'rk1002', 'detail:birthday', '1990-06-27'
put 'users', 'rk1002', 'detail:email', 'xxx@gmail.com'
put 'users', 'rk1002', 'detail:create_time', '2019-03-05 14:26:10'
put 'users', 'rk1002', 'address', '北京市'# 第三行数据
put 'users', 'rk1003', 'info:id', '3'
put 'users', 'rk1003', 'info:name', '王五'
put 'users', 'rk1003', 'info:age', '26'
put 'users', 'rk1003', 'detail:birthday', '1990-06-28'
put 'users', 'rk1003', 'detail:email', 'xyz@qq.com'
put 'users', 'rk1003', 'detail:create_time', '2019-03-06 14:26:10'
put 'users', 'rk1003', 'address', '杭州市'

4.5.2 全表扫描scan

1.语法

scan '表名'

 2.扫描整个列簇

# 语法
scan '表名', {COLUMN=>'列族名'}

# 示例
scan 'users', {COLUMN=>'info'}

3.扫描整个列簇的某个列

# 语法
scan '表名', {COLUMN=>'列族名:列名'}

# 示例
scan 'users', {COLUMN=>'info:age'}

4.限制查几行

语法

scan '表名'，{LIMIT=>1}

意思是查一行

4.5.3 获取数据get

1.可以获取某一行，也可以获取应该单元格

# 语法
get '表名', '行键'

# 示例
get 'users', 'xiaoming'

2.建表的时候确定了几个版本的值，那么获取的时候页可以获取几个版本的值

例如 create 'test1', {NAME => 'cf1', VERSIONS => 4} 建表语句

get '表名','行名',{COLUMN=>'列簇',VERSIONS=>4}

4.5.4 删除某个列族中的某个列delete

1.语法 delete '表名', '行键', '列族名:列名'

2.删除的是最新的那一列

4.5.5 删除某行数据deleteall

1.语法 deleteall '表名', '行键'

 

4.5.6 清空整个表的数据truncate

1.语法 truncate '表名'

4.5.7 自增incr

1.语法 incr '表名', '行键', '列族:列名', 步长值

2.
# 示例 
# 注意：incr 可以对不存的行键操作，如果行键已经存在会报错，如果使用put修改了incr的值再使用incr也会报错
# ERROR: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Field is not a long, it's 2 bytes wide
incr 'tbl_user', 'xiaohong', 'info:age', 1

 

4.5.8 计数器get_counter

create 'counters', 'daily', 'weekly', 'monthly'
incr 'counters', '20240415', 'daily:hits', 1
get_counter 'counters', '20240415', 'daily:hits'  获取计数器的值

4.5.9 修饰词

1.修饰词

# 语法
scan '表名', {COLUMNS => [ '列族名1:列名1', '列族名1:列名2', ...]}

# 示例
scan 'tbl_user', {COLUMNS => [ 'info:id', 'info:age']}

2.TIMESTAMP 指定时间戳

scan '表名',{TIMERANGE=>[timestamp1, timestamp2]}

# 示例
scan 'tbl_user',{TIMERANGE=>[1551938004321, 1551938036450]}

区间是左闭右开的

3.VERSIONS

默认情况下一个列只能存储一个数据，后面如果修改数据就会将原来的覆盖掉，可以通过指定VERSIONS时HBase一列能存储多个值。

create 'tbl_test', 'columnFamily1'
describe 'tbl_test'# 修改列族版本号
alter 'tbl_test', { NAME=>'columnFamily1', VERSIONS=>3 }put 'tbl_test', 'rowKey1', 'columnFamily1:column1', 'value1'
put 'tbl_test', 'rowKey1', 'columnFamily1:column1', 'value2'
put 'tbl_test', 'rowKey1', 'columnFamily1:column1', 'value3'# 默认返回最新的一条数据
get 'tbl_test','rowKey1','columnFamily1:column1'# 返回3个
get 'tbl_test','rowKey1',{COLUMN=>'columnFamily1:column1', VERSIONS=>3}
# 返回2个
get 'tbl_test','rowKey1',{COLUMN=>'columnFamily1:column1', VERSIONS=>2}

4、STARTROW

ROWKEY起始行。会先根据这个key定位到region，再向后扫描

 

scan '表名', { STARTROW => '行键名'}

# 示例
scan 'users', { STARTROW => 'rk1002'}

5、STOPROW ：截止到STOPROW行，STOPROW行之前的数据，不包括STOPROW这行数据

# 语法
scan '表名', { STOPROW => '行键名'}

5.ENDROW ：截止到ENDROW 行，ENDROW 行之前的数据，不包括ENDROW 这行数据

scan '表名', {ENDROW => '行键名'}

 

6、LIMIT 返回的行数

# 语法
scan '表名', { LIMIT => 行数}

# 示例
scan 'tbl_user', { LIMIT => 2 }

4.5.10 FILTER条件过滤器

过滤器之间可以使用AND、OR连接多个过滤器。

1、ValueFilter 值过滤器

# 语法：binary 等于某个值
scan '表名', FILTER=>"ValueFilter(=,'binary:列值')"

scan 'users',FILTER=>"ValueFilter(=,'binary:张三')"

取出张三的所有信息

# 语法 substring:包含某个值
scan '表名', FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:列值')"

scan 'users',FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:2019')"

取里面包含2019的所有列

 

2、ColumnPrefixFilter 列名前缀过滤器

# 语法 substring:包含某个值
scan '表名', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('列名前缀')"

scan 'users', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('a')"

取出所有包含a的列的所有信息

 

3、rowKey字典排序

Table中的所有行都是按照row key的字典排序的