小记--------hbase数据库java API 常用方法及案例

HBaseAdmin类：管理hbase数据库的表信息，‘创建表、删除表、列出表选项、使表有效/无效、添加或删除列簇’；

 

Eg：

//使用工厂模式创建connection
 val conn: Connection = ConnectionFactory.createConnection(config)
//实例化hbase的管理者实例
 val admin: Admin = conn.getAdmin

//删除表
admin.deleteTable(TableName.valueOf("t1"))

HbaseConfiguration类继承自Configuration类：将hbase配置文件添加到配置中

 

//配置hbase资源配置
val config: Configuration =HBaseConfiguration.create()
config.set("hbase.zookeeper.quorum" , "df1:2181,df2:2181,df3:2181")
config.set("hbase.master" , "df1:60000")
config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort" , "2181")

 

Table类：用于和hbase表直接通信；

在0.94版本之后就不推荐使用

val HTable = new HTable(conf, Bytes.toBytes(tablename))

而是使用

val table = Connection.getTable(TableName.valueOf(“driver_info”))

 

Eg：

/**
  * 0.94之前使用new HTable  之后使用Connection.getTable(TableName tablename);
  * 用来与hbase表直接通信
  */
def tableoperation(): Unit = {
  //获取表的实例
  val tab = conn.getTable(TableName.valueOf("citycode"))
  //查看rowkey的值为99手否在表中存在
  val q: Boolean = tab.exists(new Get(Bytes.toBytes("99")))
  //检查row/family/qualifier是否与数据库匹配。如果是，则提交put操作到服务端
  val sss = tab.checkAndPut(Bytes.toBytes("99") , Bytes.toBytes("MM") , Bytes.toBytes("citycode") , Bytes.toBytes("3213") , put())
  //释放所有资源或挂起内部缓冲区的更新
  tab.close()
// 获取rowkey的列族MM的列名id的value值
  val get = new Get(Bytes.toBytes("rowKey"))
  val result: Result = tab.get(get)
  val bytes = result.getValue(Bytes.toBytes("MM"),Bytes.toBytes("id"))
  println(Bytes.toString(bytes))
  //获取MM的scanner实例
  val scanner:ResultScanner = tab.getScanner(Bytes.toBytes("MM"))
  // 获取该表的HTableDescriptor实例
  val tableDescriptor: HTableDescriptor = tab.getTableDescriptor()
  //将put实例中的数据放入表中
  tab.put(put())
}

 

HTableDescriptor类：hbase表的详细信息

 

Eg:

//创建HTableDescriptor table表描述
 val tabledescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("order_info"))
//给表添加列簇
tabledescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("CC"))
//删除CC 列簇
tabledescriptor.removeFamily(Bytes.toBytes("CC"))
//获取表名
val tablename = tabledescriptor.getTableName

 

HColumnDescriptor类：列簇描述

 

Eg：

 val columndescriptor = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("MM"))
val columnName = columndescriptor.getName()
 val c = columndescriptor.getValue("id")

Put类：对单行执行put操作

 

Eg：

val put = new Put(Bytes.toBytes("rowkey"))
//添加列id和值123 到MM列簇
put.addColumn(Bytes.toBytes("MM"),Bytes.toBytes("id"),Bytes.toBytes("123"))
val rowname = put.getRow()
val time = put.getTimeStamp()
val s:Boolean = put.isEmpty()

Get类：用于对单行执行get操作

 

Scan类：用于执行扫描操作；通过不同的构造方法扫描整张表、整个列簇、整个列、一段时间戳范围内的数据

Eg：

val table: Table = conn.getTable(TableName.valueOf("driver_info"))
// scan 全表
val scan = new Scan()
//给scan加条件获取列簇MM中的列id
scan.addColumn(Bytes.toBytes("MM"),Bytes.toBytes("id"))
//获取列簇MM中所有的列
scan.addFamily(Bytes.toBytes("MM"))
// 获取时间戳在11111-22222之间的所有数据
scan.setTimeRange(11111,22222)

//scan从rowkey20190101 开始到结束
val scan1 = new Scan(Bytes.toBytes("20190101"))

//scan从rowkey20190101开始到20200101结束
val scan2 = new Scan(Bytes.toBytes("20190101"),Bytes.toBytes("20200101"))

//通过扫描器scan控制查询到的结果
val rs: ResultScanner = table.getScanner(scan)

Filter配合Scan工作

//1.实例化filter RowFilter 按行过滤 行键小于等于20190101的所有数据
//CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL 比较符 LESS_OR_EQUAL 小于等于、LESS小于、EQUAL等于、NOT_EQUAL不等于、GREATER_OR_EQUAL大于等于、GREATER大于、NO_OP 无操作
val rowfilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes( "20190101")))
//实例化scan
val scan4 = new Scan()
//添加 行过滤器
scan.setFilter(rowfilter)
// 获取数据
val scanner: ResultScanner = table.getScanner(scan4)
import scala.collection.JavaConverters._
//遍历数据
for(sca <- scanner.iterator.asScala){
  println(sca)
}
//2. 实例化 QualifierFilter 扫描出所有的列名为id  的列数据
val liefilter = new QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes("id")))
//3. 实例化FamilyFilter 扫描出所有的列簇为'MM'的列簇数据
val familyfilter = new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes("MM")))

// 4.扫描出行键前缀为2019 的所有行数据
val prefilter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("2019"))

// 5.只返回每行数据的 行键-列簇-列；不返回值。
  // 所以适用于 不需要值的应用场景， 减少值的传递
val keyonlyfilter = new KeyOnlyFilter()

// 6.扫描出所有列的值为100 的 列
val valuefilter = new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("100")))