前言：本文介绍2种获取列的多版本数据的方式：shell和spring data hadoop
一、hbase shell中如何获取
1、在shell端创建一个Hbase表
[java] view plain copy
create 't1','f1'
2、查看表结构
[java] view plain copy
describe 't1'
表结构如下：
[java] view plain copy
Table t1 is ENABLED
t1
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'f1', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NON
E', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536', REPLICATION_SCOPE => '0'
}
1 row(s) in 0.1370 seconds
从上面的表结构中，我们可以看到，VERSIONS为1，也就是说，默认情况只会存取一个版本的列数据，当再次插入的时候，后面的值会覆盖前面的值。
3、修改表结构，让Hbase表支持存储3个VERSIONS的版本列数据
[java] view plain copy
alter 't1',{NAME=>'f1',VERSIONS=>3}
修改后，shell终端显示如下：
[java] view plain copy
Updating all regions with the new schema...
1/1 regions updated.
Done.
0 row(s) in 2.5680 seconds
再次查看表结构：
[java] view plain copy
Table t1 is ENABLED
t1
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'f1', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '3', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NON
E', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536', REPLICATION_SCOPE => '0'
}
1 row(s) in 0.0330 seconds
我们会发现VERSIONS已经修改成了3.
4、插入3行数据
[java] view plain copy
hbase(main):015:0> put 't1','rowkey1','f1:name','chhliu'
0 row(s) in 0.5890 seconds
hbase(main):016:0> put 't1','rowkey1','f1:name','xyh123'
0 row(s) in 0.1900 seconds
hbase(main):017:0> put 't1','rowkey1','f1:name','chhliuxyh'
0 row(s) in 0.1580 seconds
hbase(main):018:0> get 't1','rowkey1','f1:name'
COLUMN CELL
f1:name timestamp=1482820567560, value=chhliuxyh
1 row(s) in 0.2110 seconds
从上面可以看出，插入了3行数据到表中，并且3行数据的rowkey一致，然后使用get命令来获取这一行数据，发现只返回了最新的一行数据。
5、获取多行数据方法
[java] view plain copy
hbase(main):002:0> get 't1','rowkey1',{COLUMN=>'f1:name',VERSIONS=>3}
COLUMN CELL
f1:name timestamp=1482820567560, value=chhliuxyh
f1:name timestamp=1482820541363, value=xyh123
f1:name timestamp=1482820503889, value=chhliu
3 row(s) in 0.0960 seconds
从上面的测试结果中，可以看出，一次性获取了3个版本的数据。
二、spring data hadoop获取多版本信息
1、服务封装如下：
[java] view plain copy
public List<String> get(final String tableName, final byte[] rowName, final String familyName,
final String qualifier) {
return htemplate.execute(tableName, new TableCallback<List<String>>() {
@Override
public List<String> doInTable(HTableInterface table) throws Throwable {
Get get = new Get(rowName);
get.setMaxVersions(3); // 设置一次性获取多少个版本的数据
get.addColumn(familyName.getBytes(), qualifier.getBytes());
Result result = table.get(get);
List<Cell> cells = result.listCells();
String res = "";
List<String> list = new ArrayList<String>();
if(null != cells && !cells.isEmpty()){
for(Cell ce:cells){
res = Bytes.toString(ce.getValueArray(),
ce.getValueOffset(),
ce.getValueLength());
System.out.println("res:"+res+" timestamp:"+ce.getTimestamp());
list.add(res);
}
}
return list;
}
});
}
2、测试
[java] view plain copy
List<String> result = hService.get("t1", rowKey, "f1", "name");
System.out.println("result:"+result);
[java] view plain copy
res:chhliuxyh timestamp:1482820567560
res:xyh123 timestamp:1482820541363
res:chhliu timestamp:1482820503889
从上面的测试结果可以看出，同时获取了3个版本的列信息
PS：spring data hadoop默认提供的接口中，是没有提供一次性获取多个版本的列信息的接口的，需要我们自己使用Hbase原生的API进行封装。具体封装方法，如上。