1、搭建环境
新建JAVA项目，添加的包有:
有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar
有关Hbase的hbase-0.90.4.jar、hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包
2、主要程序
package com.sf.study.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.KeyValue; import org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException; import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException; 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.HTablePool; 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.CompareFilter.CompareOp; import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter; import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList; import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter; import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; public class HbaseOperateTest { public static Configuration configuration; static { configuration = HBaseConfiguration.create(); configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181"); configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "10.202.34.200"); configuration.set("hbase.master", "http://10.202.34.200:16010"); } public static void main(String[] args) { createTable("sfabc"); insertData("sfabc"); QueryAll("sfabc"); QueryByCondition1("sfabc"); QueryByCondition2("sfabc"); QueryByCondition3("sfabc"); deleteRow("sfabc","abcdef"); deleteByCondition("sfabc", "abcdef"); } /** * 创建表 * * @param tableName */ public static void createTable(String tableName) { System.out.println("start create table ......"); try { HBaseAdmin hBaseAdmin = new HBaseAdmin(configuration); if (hBaseAdmin.tableExists(tableName)) {// 如果存在要创建的表，那么先删除，再创建 hBaseAdmin.disableTable(tableName); hBaseAdmin.deleteTable(tableName); System.out.println(tableName + " is exist,detele...."); } HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName); tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column1")); tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column2")); tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column3")); hBaseAdmin.createTable(tableDescriptor); } catch (MasterNotRunningException e) { e.printStackTrace(); } catch (ZooKeeperConnectionException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("end create table ......"); } /** * 插入数据 * * @param tableName */ public static void insertData(String tableName) { System.out.println("start insert data ......"); HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000); HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName); Put put = new Put("112233bbbcccc".getBytes());// 一个PUT代表一行数据，再NEW一个PUT表示第二行数据,每行一个唯一的ROWKEY，此处rowkey为put构造方法中传入的值 put.add("column1".getBytes(), null, "aaa".getBytes());// 本行数据的第一列 put.add("column2".getBytes(), null, "bbb".getBytes());// 本行数据的第三列 put.add("column3".getBytes(), null, "ccc".getBytes());// 本行数据的第三列 try { table.put(put); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("end insert data ......"); } /** * 删除一张表 * * @param tableName */ public static void dropTable(String tableName) { try { HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(configuration); admin.disableTable(tableName); admin.deleteTable(tableName); } catch (MasterNotRunningException e) { e.printStackTrace(); } catch (ZooKeeperConnectionException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 根据 rowkey删除一条记录 * * @param tablename * @param rowkey */ public static void deleteRow(String tablename, String rowkey) { try { HTable table = new HTable(configuration, tablename); List list = new ArrayList(); Delete d1 = new Delete(rowkey.getBytes()); list.add(d1); table.delete(list); System.out.println("删除行成功!"); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 组合条件删除 * * @param tablename * @param rowkey */ public static void deleteByCondition(String tablename, String rowkey) { // 目前还没有发现有效的API能够实现 根据非rowkey的条件删除 这个功能能，还有清空表全部数据的API操作 } /** * 查询所有数据 * * @param tableName */ public static void QueryAll(String tableName) { HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000); HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName); try { ResultScanner rs = table.getScanner(new Scan()); for (Result r : rs) { System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow())); for (KeyValue keyValue : r.raw()) { System.out.println( "列：" + new String(keyValue.getFamily()) + "====值:" + new String(keyValue.getValue())); } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 单条件查询,根据rowkey查询唯一一条记录 * * @param tableName */ public static void QueryByCondition1(String tableName) { HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000); HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName); try { Get scan = new Get("abcdef".getBytes());// 根据rowkey查询 Result r = table.get(scan); System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow())); for (KeyValue keyValue : r.raw()) { System.out .println("列：" + new String(keyValue.getFamily()) + "====值:" + new String(keyValue.getValue())); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 单条件按查询，查询多条记录 * * @param tableName */ public static void QueryByCondition2(String tableName) { try { HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000); HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName); Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("column1"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("aaa")); // 当列column1的值为aaa时进行查询 Scan s = new Scan(); s.setFilter(filter); ResultScanner rs = table.getScanner(s); for (Result r : rs) { System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow())); for (KeyValue keyValue : r.raw()) { System.out.println( "列：" + new String(keyValue.getFamily()) + "====值:" + new String(keyValue.getValue())); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 组合条件查询 * * @param tableName */ public static void QueryByCondition3(String tableName) { try { HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000); HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName); List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>(); Filter filter1 = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("column1"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("aaa")); filters.add(filter1); Filter filter2 = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("column2"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("bbb")); filters.add(filter2); Filter filter3 = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("column3"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("ccc")); filters.add(filter3); FilterList filterList1 = new FilterList(filters); Scan scan = new Scan(); scan.setFilter(filterList1); ResultScanner rs = table.getScanner(scan); for (Result r : rs) { System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow())); for (KeyValue keyValue : r.raw()) { System.out.println( "列：" + new String(keyValue.getFamily()) + "====值:" + new String(keyValue.getValue())); } } rs.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
注意：可能大家没看到更新数据的操作，其实更新的操作跟添加完全一致，只不过是添加呢rowkey不存在，更新呢rowkey已经存在，并且timstamp相同的情况下，还有就是目前好像还没办法实现hbase数据的分页查询，不知道有没有人知道怎么做
HBase性能优化建议：
针对前面的代码，有很多不足之处，在此我就不修改上面的代码了，只是提出建议的地方，大家自己加上
1)配置
当你调用create方法时将会加载两个配置文件:hbase-default.xml and hbase-site.xml,利用的是当前的java类路径， 代码中configuration设置的这些配置将会覆盖hbase-default.xml和hbase-site.xml中相同的配置,如果两个配置 文件都存在并且都设置好了相应参上面的属性下面的属性即可
2)关于建表
public void createTable(HTableDescriptor desc)
HTableDescriptor 代表的是表的schema, 提供的方法中比较有用的有
setMaxFileSize，指定最大的region size
setMemStoreFlushSize 指定memstore flush到HDFS上的文件大小
增加family通过 addFamily方法
public void addFamily(final HColumnDescriptor family)
HColumnDescriptor代表的是column的schema，提供的方法比较常用的有
setTimeToLive:指定最大的TTL,单位是ms,过期数据会被自动删除。
setInMemory:指定是否放在内存中，对小表有用，可用于提高效率。默认关闭
setBloomFilter:指定是否使用BloomFilter,可提高随机查询效率。默认关闭
setCompressionType:设定数据压缩类型。默认无压缩。
setMaxVersions:指定数据最大保存的版本个数。默认为3。
注意的是，一般我们不去setInMemory为true,默认是关闭的
3)关于入库
官方建议
table.setAutoFlush(false); //数据入库之前先设置此项为false
table.setflushCommits();//入库完成后，手动刷入数据
注意：
在入库过程中，put.setWriteToWAL(true/flase);
关于这一项如果不希望大量数据在存储过程中丢失，建议设置为true,如果仅是在测试演练阶段，为了节省入库时间建议设置为false
4)关于获取表实例
HTablePool pool = new HTablePool(configuration, Integer.MAX_VALUE);
HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);
建议用表连接池的方式获取表，具体池有什么作用，我想用过数据库连接池的同学都知道，我就不再重复
不建议使用new HTable(configuration,tableName);的方式获取表
5)关于查询
建议每个查询语句都放入try catch语句块，并且finally中要进行关闭ResultScanner实例以及将不使用的表重新放入到HTablePool中的操作，具体做法如下
public static void QueryAll2(String tableName) throws IOException { HTablePool pool = new HTablePool(configuration, Integer.MAX_VALUE); HTable table = null; ResultScanner rs = null; try { Scan scan = new Scan(); table = (HTable) pool.getTable(tableName); rs = table.getScanner(scan); for (Result r : rs) { System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow())); for (KeyValue keyValue : r.raw()) { System.out.println("列：" + new String(keyValue.getFamily()) + "====值:" + new String(keyValue.getValue())); } } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }finally{ rs.close();// 最后还得关闭 pool.putTable(table); //实际应用过程中，pool获取实例的方式应该抽取为单例模式的，不应在每个方法都重新获取一次(单例明白？就是抽取到专门获取pool的逻辑类中，具体逻辑为如果pool存在着直接使用，如果不存在则new) } }
所以，以上代码有缺陷的地方，感兴趣的同学可以针对优化建议作出相应修改