一、概述：

定制网站建设可以根据自己的需求进行定制，做网站、网站设计构思过程中功能建设理应排到主要部位公司做网站、网站设计的运用实际效果公司网站制作网站建立与制做的实际意义

1、定义：HBase是Google Bigtable的开源山寨版本。是建立的HDFS之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时、随机读写的数据库系统。

        它介于NOSQL和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

 

2、特点：

       HBase中的表一般有这样的特点：

（1） 、大：一个表可以有上亿行，上百万列

（2）、 面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。

（3）、稀疏：对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

二、hbase命令行：

1、进入hbase命令行  ./hbase shell

2、显示hbase中的表   list

3、创建user表，包含info、data两个列族

create 'user', {NAME => 'info', VERSIONS => '3'},{NAME => 'data'}

4、向user表中插入信息：

（1）、插入row key为rk0001，列族info中添加name列标示符，值为zhangsan

 put 'user', 'rk0001', 'info:name', 'zhangsan'

（2）、插入row key为rk0001，列族info中添加gender列标示符，值为female

 put 'user', 'rk0001', 'info:gender', 'female'

（3）、插入row key为rk0001，列族info中添加age列标示符，值为20

 put 'user', 'rk0001', 'info:age', 20

（4）、插入row key为rk0001，列族data中添加pic列标示符，值为picture

 put 'user', 'rk0001', 'data:pic', 'picture'

5、get获取数据：

（1）、获取user表中row key为rk0001的所有信息

   get 'user', 'rk0001'

（2）、获取user表中row key为rk0001，info列族的所有信息

get 'user', 'rk0001', 'info'

（3）、获取user表中row key为rk0001，info列族的name、age列标示符的信息

get 'user', 'rk0001', 'info:name', 'info:age'

（4）、获取user表中row key为rk0001，info、data列族的信息

get 'user', 'rk0001', 'info', 'data'

get 'user', 'rk0001', {COLUMN => ['info', 'data']}

（5）、获取user表中row key为rk0001，列族为info，版本号最新5个的信息

get 'user', 'rk0001', {COLUMN => 'info:name', VERSIONS => 5}

6、scan获取数据：

（1）、查询user表中的所有信息

    scan 'user'

（2）、查询user表中row key以rk字符开头的

scan 'user',{FILTER=>"PrefixFilter('rk')"}

（3）、查询user表中列族为info，rk范围是[rk0001, rk0003)的数据

scan 'people', {COLUMNS => 'info', STARTROW => 'rk0001', ENDROW => 'rk0003'}

（4）、查询user表中列族为info和data且列标示符中含有a字符的信息

scan 'user', {COLUMNS => ['info', 'data'], FILTER => "(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}

（5）、查询user表中指定范围的数据

scan 'user', {TIMERANGE => [1392368783980, 1392380169184]}

7、删除数据

（1）、删除user表row key为rk0001，列标示符为info:name的数据

delete 'user', 'rk0001', 'info:name'

（2）、删除user表row key为rk0001，列标示符为info:name，timestamp为1392383705316的数据

delete 'user', 'rk0001', 'info:name', 1392383705316

8、删除表

disable 'user'

drop 'user'

三、HBase的java api：

import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.hbase.Cell;

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;

import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;

import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;

import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;

import org.apache.hadoop.hbase.TableName;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;

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.ResultScanner;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryComparator;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryPrefixComparator;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.ByteArrayComparable;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPrefixFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.FamilyFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.MultipleColumnPrefixFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.PrefixFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.QualifierFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator;

import org.apache.hadoop.hbase.master.TableNamespaceManager;

import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

import org.junit.Before;

import org.junit.Test;

public class HbaseDemo {

private Configuration conf = null;

@Before

public void init(){

conf = HBaseConfiguration.create();

conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "node1,node2,node3");

}

@Test

public void testDrop() throws Exception{

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);

admin.disableTable("account");

admin.deleteTable("account");

admin.close();

}

@Test

public void testPut() throws Exception{

HTable table = new HTable(conf, "person_info");

Put p = new Put(Bytes.toBytes("person_rk_bj_zhang_000002"));

p.add("base_info".getBytes(), "name".getBytes(), "zhangwuji".getBytes());

table.put(p);

table.close();

}

@Test

public void testGet() throws Exception{

HTable table = new HTable(conf, "person_info");

Get get = new Get(Bytes.toBytes("person_rk_bj_zhang_000001"));

get.setMaxVersions(5);

Result result = table.get(get);

List cells = result.listCells();

   //result.getValue(family, qualifier);  可以从result中直接取出一个特定的value

//遍历出result中所有的键值对

for(KeyValue kv : result.list()){

String family = new String(kv.getFamily());

System.out.println(family);

String qualifier = new String(kv.getQualifier());

System.out.println(qualifier);

System.out.println(new String(kv.getValue()));

}

table.close();

}

/**

* 多种过滤条件的使用方法

* @throws Exception

*/

@Test

public void testScan() throws Exception{

HTable table = new HTable(conf, "person_info".getBytes());

Scan scan = new Scan(Bytes.toBytes("person_rk_bj_zhang_000001"), Bytes.toBytes("person_rk_bj_zhang_000002"));

//前缀过滤器----针对行键

Filter filter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("rk"));

//行过滤器

ByteArrayComparable rowComparator = new BinaryComparator(Bytes.toBytes("person_rk_bj_zhang_000001"));

RowFilter rf = new RowFilter(CompareOp.LESS_OR_EQUAL, rowComparator);

/**

         * 假设rowkey格式为：创建日期_发布日期_ID_TITLE

         * 目标：查找  发布日期  为  2014-12-21  的数据

         */

        rf = new RowFilter(CompareOp.EQUAL , new SubstringComparator("_2014-12-21_"));

//单值过滤器 1 完整匹配字节数组

new SingleColumnValueFilter("base_info".getBytes(), "name".getBytes(), CompareOp.EQUAL, "zhangsan".getBytes());

//单值过滤器2 匹配正则表达式

ByteArrayComparable comparator = new RegexStringComparator("zhang.");

new SingleColumnValueFilter("info".getBytes(), "NAME".getBytes(), CompareOp.EQUAL, comparator);

//单值过滤器2 匹配是否包含子串,大小写不敏感

comparator = new SubstringComparator("wu");

new SingleColumnValueFilter("info".getBytes(), "NAME".getBytes(), CompareOp.EQUAL, comparator);

//键值对元数据过滤-----family过滤----字节数组完整匹配

        FamilyFilter ff = new FamilyFilter(

                CompareOp.EQUAL , 

                new BinaryComparator(Bytes.toBytes("base_info"))   //表中不存在inf列族，过滤结果为空

                );

        //键值对元数据过滤-----family过滤----字节数组前缀匹配

        ff = new FamilyFilter(

                CompareOp.EQUAL , 

                new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("inf"))   //表中存在以inf打头的列族info，过滤结果为该列族所有行

                );

        

       //键值对元数据过滤-----qualifier过滤----字节数组完整匹配

        

        filter = new QualifierFilter(

                CompareOp.EQUAL , 

                new BinaryComparator(Bytes.toBytes("na"))   //表中不存在na列，过滤结果为空

                );

        filter = new QualifierFilter(

                CompareOp.EQUAL , 

                new BinaryPrefixComparator(Bytes.toBytes("na"))   //表中存在以na打头的列name，过滤结果为所有行的该列数据

        );

        //基于列名(即Qualifier)前缀过滤数据的ColumnPrefixFilter

        filter = new ColumnPrefixFilter("na".getBytes());

        

        //基于列名(即Qualifier)多个前缀过滤数据的MultipleColumnPrefixFilter

        byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes("na"), Bytes.toBytes("me")};

        filter = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);

 

        //为查询设置过滤条件

        scan.setFilter(filter);

        

        

scan.addFamily(Bytes.toBytes("base_info"));

ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);

for(Result r : scanner){

/**

for(KeyValue kv : r.list()){

String family = new String(kv.getFamily());

System.out.println(family);

String qualifier = new String(kv.getQualifier());

System.out.println(qualifier);

System.out.println(new String(kv.getValue()));

}

*/

//直接从result中取到某个特定的value

byte[] value = r.getValue(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("name"));

System.out.println(new String(value));

}

table.close();

}

@Test

public void testDel() throws Exception{

HTable table = new HTable(conf, "user");

Delete del = new Delete(Bytes.toBytes("rk0001"));

del.deleteColumn(Bytes.toBytes("data"), Bytes.toBytes("pic"));

table.delete(del);

table.close();

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

//conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181");

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);

TableName tableName = TableName.valueOf("person_info");

HTableDescriptor td = new HTableDescriptor(tableName);

HColumnDescriptor cd = new HColumnDescriptor("base_info");

cd.setMaxVersions(10);

td.addFamily(cd);

admin.createTable(td);

admin.close();

}

}

标题名称：HadoopHBase
转载来源：http://kswjz.com/article/josiep.html