Hbase原理与使用

hbase

hbase简介
1.1. 什么是hbase
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，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。
1.2. 与传统数据库的对比
1、传统数据库遇到的问题：
1）数据量很大的时候无法存储
2）没有很好的备份机制
3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑
2、HBASE优势：
1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑
2）数据存储在hdfs上，备份机制健全
3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。
1.3. hbase集群中的角色
1、一个或者多个主节点，Hmaster
2、多个从节点，HregionServer
habse安装
2.1. hbase安装
2.1.1. 上传
用工具上传
2.1.2. 解压
su – hadoop
tar -zxvf hbase-0.94.6.tar.gz
2.1.3. 重命名
mv hbase-0.94.6 hbase
2.1.4. 修改环境变量(每台机器都要执行)
su – root
vi /etc/profile
添加内容：
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase
export PATH=PATH:PATH:PATH:HBASE_HOME/bin
source /etc/proflie
su - hadoop
2.1.5. 修改配置文件
上传配置文件
2.1.6. 分发到其他节点
scp -r /home/hadoop/hbase hadoop@slave1:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/hbase hadoop@slave2:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/hbase hadoop@slave3:/home/hadoop/
2.1.7. 启动
注意：启动hbase之前，必须保证hadoop集群和zookeeper集群是可用的。
start-hbase.sh
2.1.8. 监控
1、进入命令行
hbase shell
2、页面监控
http://master:60010/
hbase数据模型
3.1. hbase数据模型

3.1.1. Row Key
与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问HBASE table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（正则）
3.全表扫描
Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
3.1.2. Columns Family
列簇：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history，courses:math都属于courses 这个列族。
3.1.3. Cell
由{row key, columnFamily, version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
关键字：无类型、字节码
3.1.4. Time Stamp
HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，HBASE提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。

hbase命令
4.1. 命令的进退
1、hbase提供了一个shell的终端给用户交互
#KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 44: …2、如果退出执行quit命令 #̲HBASE_HOME/bin/hbase shell
……

quit
4.2. 命令
名称命令表达式
创建表： create ‘表名’, ‘列族名1’,‘列族名2’,‘列族名N’
查看所有表： list
描述表： describe ‘表名’
判断表存在： exists ‘表名’
判断是否禁用/启用表： is_enabled ‘表名’/is_disabled ‘表名’
添加记录: put ‘表名’, ‘rowKey’, ‘列族 : 列‘ , ‘值’
查看记录rowkey下的所有数据 :get ‘表名’ , ‘rowKey’
查看表中的记录总数 :count ‘表名’
获取某个列族: get ‘表名’,‘rowkey’,‘列族’
获取某个列族的某个列 : get ‘表名’,‘rowkey’,‘列族：列’
删除记录 : delete ‘表名’ ,‘行名’ , ‘列族：列’
删除整行 : deleteall ‘表名’,‘rowkey’
删除一张表: 先要屏蔽该表，才能对该表进行删除第一步: disable ‘表名’ ，第二步 : drop ‘表名’
清空表 :truncate ‘表名’
查看所有记录 : scan “表名”
查看某个表某个列中所有数据 :scan “表名” , {COLUMNS=>‘列族名:列名’}
更新记录: 就是重写一遍，进行覆盖，hbase没有修改，都是追加

hbase依赖zookeeper
1、保存Hmaster的地址和backup-master地址
hmaster：
a) 管理HregionServer
b) 做增删改查表的节点
c) 管理HregionServer中的表分配
2、保存表-ROOT-的地址
hbase默认的根表，检索表。
3、 HRegionServer列表
表的增删改查数据。
和hdfs交互，存取数据。
hbase开发
6.1. 配置
HBaseConfiguration
包：org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
作用：通过此类可以对HBase进行配置
用法实例：
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
说明： HBaseConfiguration.create() 默认会从classpath 中查找 hbase-site.xml 中的配置信息，初始化 Configuration。

使用方法:

static Configuration config = null;
static {config = HBaseConfiguration.create();config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
}

6.2. 表管理类
HBaseAdmin
包：org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin
作用：提供接口关系HBase 数据库中的表信息

用法：

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);

6.3. 表描述类
HTableDescriptor
包：org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor
作用：HTableDescriptor 类包含了表的名字以及表的列族信息
表的schema（设计）
用法：

HTableDescriptor htd =new HTableDescriptor(tablename);
htd.addFamily(new HColumnDescriptor(“myFamily”));

6.4. 列族的描述类
HColumnDescriptor
包：org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor
作用：HColumnDescriptor 维护列族的信息

用法：
htd.addFamily(new HColumnDescriptor(“myFamily”));
6.5. 创建表的操作
CreateTable（一般我们用shell创建表）

static Configuration config = null;
static {config = HBaseConfiguration.create();config.set("hbase.zookeeper.quorum", "slave1,slave2,slave3");config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
}HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName);
HColumnDescriptor family1 = new HColumnDescriptor(“f1”);
HColumnDescriptor family2 = new HColumnDescriptor(“f2”);
desc.addFamily(family1);
desc.addFamily(family2);
admin.createTable(desc);

6.6. 删除表

HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
admin.disableTable(tableName);
admin.deleteTable(tableName);

6.7. 创建一个表的类
HTable
包：org.apache.hadoop.hbase.client.HTable
作用：HTable 和 HBase 的表通信
用法：

// 普通获取表HTable table = new HTable(config,Bytes.toBytes(tablename);
// 通过连接池获取表
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));

6.8. 单条插入数据
Put
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Put
作用：插入数据
用法：

Put put = new Put(row);
p.add(family,qualifier,value);

说明：向表 tablename 添加 “family,qualifier,value”指定的值。

示例代码：

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
put.add(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier),Bytes.toBytes(value));
table.put(put);

6.9. 批量插入
批量插入

List<Put> list = new ArrayList<Put>();
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));//获取put，用于插入
put.add(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier),Bytes.toBytes(value));//封装信息
list.add(put);
table.put(list);//添加记录

6.10. 删除数据
Delete
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Delete
作用：删除给定rowkey的数据
用法：
Delete del= new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
table.delete(del);
代码实例

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Delete del= new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
table.delete(del);

6.11. 单条查询
Get
包：org.apache.hadoop.hbase.client.Get
作用：获取单个行的数据
用法：

HTable table = new HTable(config,Bytes.toBytes(tablename));
Get get = new Get(Bytes.toBytes(row));
Result result = table.get(get);

说明：获取 tablename 表中 row 行的对应数据

代码示例：

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Get get = new Get(rowKey.getBytes());
Result row = table.get(get);
for (KeyValue kv : row.raw()) {System.out.print(new String(kv.getRow()) + " ");System.out.print(new String(kv.getFamily()) + ":");System.out.print(new String(kv.getQualifier()) + " = ");System.out.print(new String(kv.getValue()));System.out.print(" timestamp = " + kv.getTimestamp() + "\n");
}

6.12. 批量查询
ResultScanner
包：org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner
作用：获取值的接口
用法：
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
For(Result rowResult : scanner){
Bytes[] str = rowResult.getValue(family,column);
}
说明：循环获取行中列值。

代码示例：

Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
HTableInterface table = connection.getTable(TableName.valueOf("user"));
Scan scan = new Scan();
scan.setStartRow("a1".getBytes());
scan.setStopRow("a20".getBytes());
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result row : scanner) {System.out.println("\nRowkey: " + new String(row.getRow()));for (KeyValue kv : row.raw()) {System.out.print(new String(kv.getRow()) + " ");System.out.print(new String(kv.getFamily()) + ":");System.out.print(new String(kv.getQualifier()) + " = ");System.out.print(new String(kv.getValue()));System.out.print(" timestamp = " + kv.getTimestamp() + "\n");}
}

6.13. hbase过滤器
6.13.1. FilterList
FilterList 代表一个过滤器列表，可以添加多个过滤器进行查询，多个过滤器之间的关系有：
与关系（符合所有）：FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL
或关系（符合任一）：FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE

使用方法：

FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE);
Scan s1 = new Scan();  filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(“f1”),  Bytes.toBytes(“c1”),  CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes(“v1”) )  );
filterList.addFilter(new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes(“f1”),  Bytes.toBytes(“c2”),  CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes(“v2”) )  );  // 添加下面这一行后，则只返回指定的cell，同一行中的其他cell不返回  s1.addColumn(Bytes.toBytes(“f1”), Bytes.toBytes(“c1”));  s1.setFilter(filterList);  //设置filterResultScanner ResultScannerFilterList = table.getScanner(s1);  //返回结果列表

6.13.2. 过滤器的种类
过滤器的种类：
列植过滤器—SingleColumnValueFilter
过滤列植的相等、不等、范围等
列名前缀过滤器—ColumnPrefixFilter
过滤指定前缀的列名
多个列名前缀过滤器—MultipleColumnPrefixFilter
过滤多个指定前缀的列名
rowKey过滤器—RowFilter
通过正则，过滤rowKey值。
6.13.3. 列植过滤器—SingleColumnValueFilter
SingleColumnValueFilter 列值判断
相等 (CompareOp.EQUAL ),
不等(CompareOp.NOT_EQUAL),
范围 (e.g., CompareOp.GREATER)…………
下面示例检查列值和字符串’values’ 相等…
SingleColumnValueFilter f = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes(“cFamily”) Bytes.toBytes(“column”), CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
Bytes.toBytes(“values”));
s1.setFilter(f);
注意：如果过滤器过滤的列在数据表中有的行中不存在，那么这个过滤器对此行无法过滤。
6.13.4. 列名前缀过滤器—ColumnPrefixFilter
过滤器—ColumnPrefixFilter
ColumnPrefixFilter 用于指定列名前缀值相等
ColumnPrefixFilter f = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes(“values”));
s1.setFilter(f);
6.13.5. 多个列值前缀过滤器—MultipleColumnPrefixFilter
MultipleColumnPrefixFilter 和 ColumnPrefixFilter 行为差不多，但可以指定多个前缀
byte[][] prefixes = new byte[][] {Bytes.toBytes(“value1”),Bytes.toBytes(“value2”)};
Filter f = new MultipleColumnPrefixFilter(prefixes);
s1.setFilter(f);
6.13.6. rowKey过滤器—RowFilter
RowFilter 是rowkey过滤器
通常根据rowkey来指定范围时，使用scan扫描器的StartRow和StopRow方法比较好。
Filter f = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new RegexStringComparator("^1234")); //匹配以1234开头的rowkey
s1.setFilter(f);
7. hbase原理
7.1. 体系图

7.1.1. 写流程
1、 client向hregionserver发送写请求。
2、 hregionserver将数据写到hlog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复。
3、 hregionserver将数据写到内存（memstore）
4、反馈client写成功。
7.1.2. 数据flush过程
1、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。
2、并将数据存储到hdfs中。
3、在hlog中做标记点。
7.1.3. 数据合并过程
1、当数据块达到4块，hmaster将数据块加载到本地，进行合并
2、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
3、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.
4、注意：hlog会同步到hdfs
7.1.4. hbase的读流程
1、通过zookeeper和-ROOT- .META.表定位hregionserver。
2、数据从内存和硬盘合并后返回给client
3、数据块会缓存
7.1.5. hmaster的职责
1、管理用户对Table的增、删、改、查操作；
2、记录region在哪台Hregion server上
3、在Region Split后，负责新Region的分配；
4、新机器加入时，管理HRegion Server的负载均衡，调整Region分布
5、在HRegion Server宕机后，负责失效HRegion Server 上的Regions迁移。
7.1.6. hregionserver的职责
HRegion Server主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBASE中最核心的模块。
HRegion Server管理了很多table的分区，也就是region。
7.1.7. client职责
Client
HBASE Client使用HBASE的RPC机制与HMaster和RegionServer进行通信
管理类操作：Client与HMaster进行RPC；
数据读写类操作：Client与HRegionServer进行RPC。
8. MapReduce操作Hbase
8.1. 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；

8.2. 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
8.3. 实现

package com.itcast.hbase;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1public 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Resultprotected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,Context context) throws IOException, InterruptedException {//获取一行数据中的colf：colString 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1for (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 extendsTableReducer<Text, IntWritable, ImmutableBytesWritable> {@Overrideprotected 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、putcontext.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jobJob job = new Job(config, "HBaseMr");//jobjob.setJarByClass(HBaseMr.class);//主类//创建scanScan 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valueTableMapReduceUtil.initTableMapperJob(tableName, scan, MyMapper.class,Text.class, IntWritable.class, job);//创建写入hbase的reducer，指定表名、reducer类、jobTableMapReduceUtil.initTableReducerJob(tableName2, MyReducer.class, job);System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);}
}

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