海量列式非关系数据库HBase 架构，shell与API

HBase的特点：

• 海量存储： 底层基于HDFS存储海量数据
• 列式存储：HBase表的数据是基于列族进行存储的，一个列族包含若干列
• 极易扩展：底层依赖HDFS，当磁盘空间不足的时候，只需要动态增加DataNode服务节点就可以
• 高并发：支持高并发的读写请求
• 稀疏：稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情 况下，是不会占用存储空间的。
• 数据的多版本：HBase表中的数据可以有多个版本值，默认情况下是根据版本号去区分，版本号就 是插入数据的时间戳
• 数据类型单一：所有的数据在HBase中是以字节数组进行存储

HBase的应用场景：

　　HBase适合海量明细数据的存储，并且后期需要有很好的查询性能（单表超千万、上亿， 且并发要求高）

HBase数据模型：

HBase整体架构：

 Zookeeper

• 实现了HMaster的高可用
• 保存了HBase的元数据信息，是所有HBase表的寻址入口
• 对HMaster和HRegionServer实现了监控

HMaster（Master）

• 为HRegionServer分配Region 维护整个集群的负载均衡
• 维护集群的元数据信息
• 发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的HRegionServer上

HRegionServer（RegionServer）

• 负责管理Region 接受客户端的读写数据请求
• 切分在运行过程中变大的Region

Region

• 每个HRegion由多个Store构成， 每个Store保存一个列族（Columns Family），表有几个列族，则有几个Store，
• 每个Store由一个MemStore和多个StoreFile组成，MemStore是Store在内存中的内容，写到文件 后就是StoreFile。
• StoreFile底层是以HFile的格式保存

HBase shell 基本操作：

入口：hbase shell

hbase(main):001:0> create 'lagou', 'base_info', 'extra_info'
或者(Hbase建表必须指定列族信息)
create 'lagou', {NAME => 'base_info', VERSIONS => '3'},{NAME =>
'extra_info',VERSIONS => '3'}
VERSIONS 是指此单元格内的数据可以保留最近的 3 个版本

添加数据操作：

向lagou表中插入信息，row key为 rk1，列族base_info中添加name列标示符，值为wang
put 'lagou', 'rk1', 'base_info:name', 'wang'

向lagou表中插入信息，row key为rk1，列族base_info中添加age列标示符，值为30
put 'lagou', 'rk1', 'base_info:age', 30

向lagou表中插入信息，row key为rk1，列族extra_info中添加address列标示符，值为shanghai
put 'lagou', 'rk1', 'extra_info:address', 'shanghai'

查询，更新，删除：

获取表中row key为rk1的所有信息
get 'lagou', 'rk1'
获取lagou表中row key为rk1，base_info列族的所有信息
get 'lagou', 'rk1', 'base_info'
获取表中row key为rk1，base_info列族的name、age列标示符的信息
get 'lagou', 'rk1', 'base_info:name', 'base_info:age'

获取lagou表中row key为rk1，base_info、extra_info列族的信息
hbase(main):010:0> get 'lagou', 'rk1', 'base_info', 'extra_info'
或者
hbase(main):011:0> get 'lagou', 'rk1', {COLUMN => ['base_info', 'extra_info']}
或者
hbase(main):012:0> get 'lagou', 'rk1', {COLUMN => ['base_info:name',
'extra_info:address']}

获取表中row key为rk1，cell的值为wang的信息
get 'lagou', 'rk1', {FILTER => "ValueFilter(=,
'binary:wang')"}

获取表中row key为rk1，列标示符中含有a的信息
get 'lagou', 'rk1', {FILTER => "
(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}

查询lagou表中的所有信息：
 scan 'lagou'

查询表中列族为 base_info 的信息：
hbase(main):001:0> scan 'lagou', {COLUMNS => 'base_info'}
hbase(main):002:0> scan 'lagou', {COLUMNS => 'base_info', RAW => true, VERSIONS
=> 3}
## Scan时可以设置是否开启Raw模式,开启Raw模式会返回包括已添加删除标记但是未实际删除的数据
## VERSIONS指定查询的最大版本数

指定多个列族与按照数据值模糊查询：
查询lagou表中列族为 base_info 和 extra_info且列标示符中含有a字符的信息

hbase(main):001:0> scan 'lagou', {COLUMNS => ['base_info', 'extra_info'], FILTER
=> "(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}

rowkey的范围值查询（非常重要）
查询lagou表中列族为base_info，rk范围是[rk1, rk3)的数据（rowkey底层存储是字典序）
按rowkey顺序存储。
scan 'lagou', {COLUMNS => 'base_info', STARTROW => 'rk1',
ENDROW => 'rk3'}

查询lagou表中row key以rk字符开头的
hbase(main):001:0> scan 'lagou',{FILTER=>"PrefixFilter('rk')"}

 更新数据值：
把lagou表中rowkey为rk1的base_info列族下的列name修改为liang
put 'lagou', 'rk1', 'base_info:name', 'liang'


删除数据和表：
删除lagou表row key为rk1，列标示符为 base_info:name 的数据
> delete 'lagou', 'rk1', 'base_info:name'

指定rowkey，列名以及时间戳信息进行删除
删除lagou表row key为rk1，列标示符为base_info:name的数据
delete 'lagou', 'rk1', 'base_info:name',1600660619655

删除 base_info 列族
 alter 'lagou', 'delete' => 'base_info'

删除lagou表数据
truncate 'lagou'

删除lagou表
#先disable 再drop
hbase(main):036:0> disable 'lagou'
hbase(main):037:0> drop 'lagou'
#如果不进行disable，直接drop会报错
ERROR: Table user is enabled. Disable it first.

HBase JAVA  API：

<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>1.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.testng</groupId>
<artifactId>testng</artifactId>
<version>6.14.3</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>

创建连接：

package com.lagou.hbase.client;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;

public class HbaseClientDemo {
    Configuration conf = null;
    Connection conn = null;

    @Before
    public void init() throws IOException {
        //获取一个配置文件对象
        conf = HBaseConfiguration.create();

        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "linux121,linux122");
        conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        //通过conf获取到hbase集群的连接
        conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    }

    //释放连接
    @After
    public void realse() {
        if (conn != null) {
            try {
                conn.close();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

创建表：

 //创建一张hbase表
    @Test
    public void createTable() throws IOException {
        //获取HbaseAdmin对象用来创建表
        HBaseAdmin admin = (HBaseAdmin) conn.getAdmin();
        //创建Htabledesc描述器，表描述器
        final HTableDescriptor worker = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("worker"));
        //指定列族
        worker.addFamily(new HColumnDescriptor("info"));
        admin.createTable(worker);
        System.out.println("worker表创建成功！！");
    }

插入数据：

  //插入一条数据
    @Test
    public void putData() throws IOException {
        //需要获取一个table对象
        final Table worker = conn.getTable(TableName.valueOf("worker"));

        //准备put对象
        final Put put = new Put(Bytes.toBytes("110"));//指定rowkey

        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("beijing"));
        //插入数据，参数类型是put
        worker.put(put);
        //准备list<puts>,可以执行批量插入
        //关闭table对象
        worker.close();
        System.out.println("插入数据到worker表成功！！");
    }

查询数据：

//查询数据
    @Test
    public void getData() throws IOException {
        //准备table对象
        final Table worker = conn.getTable(TableName.valueOf("worker"));
        //准备get对象
        final Get get = new Get(Bytes.toBytes("110"));
        //指定查询某个列族或者列
        get.addFamily(Bytes.toBytes("info"));
        //执行查询
        final Result result = worker.get(get);
        //获取到result中所有cell对象
        final Cell[] cells = result.rawCells();
        //遍历打印
        for (Cell cell : cells) {
            final String rowkey = Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell));
            final String f = Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell));
            final String column = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell));
            final String value = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));

            System.out.println("rowkey-->" + rowkey + "--;cf-->" + f + "---;column--->" + column + "--;value-->" + value);
        }
        worker.close();
    }

删除数据：

   //删除一条数据
    @Test
    public void deleteData() throws IOException {
        //需要获取一个table对象
        final Table worker = conn.getTable(TableName.valueOf("worker"));

        //准备delete对象
        final Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("110"));
//执行删除
        worker.delete(delete);
        //关闭table对象
        worker.close();
        System.out.println("删除数据成功！！");
    }

通过Scan全表扫描：

/**
* 全表扫描
*/
@Test
public void scanAllData() throws IOException {
HTable teacher = (HTable) conn.getTable(TableName.valueOf("teacher"));
Scan scan = new Scan();
ResultScanner resultScanner = teacher.getScanner(scan);
for (Result result : resultScanner) {
Cell[] cells = result.rawCells();//获取改行的所有cell对象
for (Cell cell : cells) {
//通过cell获取rowkey,cf,column,value
String cf = Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell));
String column = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell));
String value = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));
String rowkey = Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell));
System.out.println(rowkey + "----" + cf + "--" + column + "---"
+ value);
}
}
teacher.close();

}

通过startRowKey和endRowKey进行扫描：

//指定scan 开始rowkey和结束rowkey，这种查询方式建议使用，指定开始和结束rowkey区间避免全表扫描
@Test
public void scanStartEndData() throws IOException {
    //准备table对象
    final Table worker = conn.getTable(TableName.valueOf("worker"));
    //准备scan对象
    final Scan scan = new Scan();
    //指定查询的rowkey区间,rowkey在hbase中是以字典序排序
    scan.setStartRow(Bytes.toBytes("001"));
    scan.setStopRow(Bytes.toBytes("004"));
    //执行扫描
    final ResultScanner resultScanner = worker.getScanner(scan);
    for (Result result : resultScanner) {
        //获取到result中所有cell对象
        final Cell[] cells = result.rawCells();
        //遍历打印
        for (Cell cell : cells) {
            final String rowkey = Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell));
            final String f = Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell));
            final String column = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell));
            final String value = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));
            System.out.println("rowkey-->" + rowkey + "--;cf-->" + f + ";column--->" + column + "--;value-->" + value);
        }
    }

    worker.close();
}