Hadoop學習(5)-HBASE的安裝和命令行操作和java操作

使用HABSE之前，要先安裝一個zookeeper

zookeeper是幹嘛的呢

Zookeeper的作用
1.可以爲客戶端管理少量的數據kv
key：是以路徑的形式表示的，那就意味着，各key之間有父子關係，比如
/ 是頂層key
用戶建的key只能在/ 下作爲子節點，比如建一個key： /aa 這個key可以帶value數據
也可以建一個key： /bb
也可以建key： /aa/xx

2.可以爲客戶端監聽指定數據節點的狀態，並在數據節點發生變化是，通知客戶端

Zookeeper 安裝步驟
把包上傳linux後解壓到apps/
[root@hdp-01 ~]# tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C apps/
/root/apps/zookeeper-3.4.6/conf下該配置文件
[root@hdp-01 conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
然後vim zoo.cfg
更改爲
dataDir=/root/zkdata
最後添加
server.1=hdp-01:2888:3888
server.2=hdp-02:2888:3888
server.3=hdp-03:2888:3888
server.4=hdp-04:2888:3888
接着，在hdp-01上，新建數據目錄/root/zkdata,並在目錄重生成一個文件myid，內容爲1
接着，在hdp-02上，新建數據目錄/root/zkdata,並在目錄重生成一個文件myid，內容爲2
接着，在hdp-03上，新建數據目錄/root/zkdata,並在目錄重生成一個文件myid，內容爲3
接着，在hdp-04上，新建數據目錄/root/zkdata,並在目錄重生成一個文件myid，內容爲4
然後將zookeeper scp給其他機器
啓動
[root@hdp-01 ~]# /root/apps/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start
查看狀態
[root@hdp-01 ~]# /root/apps/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status

可以自己寫一個腳本進行啓動名字叫zkmanage.sh
用的時候後面跟上參數，傳入$1.
sh ./zkmanage.sh start
或者關閉的時候
sh ./zkmanager.sh stop
腳本代碼如下

#！/bin/bash
for host in hdp-01 hdp-02 hdp-03 hdp-04
do
echo "${host}:starting...."
ssh $host "/root/apps/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh $1"
done
sleep 2
for host in hdp-01 hdp-02 hdp-03 hdp-04
do
ssh $host "/root/apps/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status"
done

注意一點，如果有的結點沒有啓動，一定要看一下是不是這幾臺機器的時間是不是不對應，如果差別太大是啓動不起來的。f**k.

簡單補充一點就是，啓動之後，這幾臺機器，有的當leader，有的當follower，只有一個leader，他們誰當leader是根據他們 '投票的形式'的決定的。

只有一個leader

先簡單介紹一下HBASE

HBASE是一個數據庫----可以提供數據的實時隨機讀寫

他是一個nosql數據庫，並不是結構化的，他只能粗略的進行一些查詢，像多表之間的連接查詢他是很難做到的（至少我這辣雞不會）。

我也是第一次接觸這種nosql，人家的表結構不太一樣，就是啥吧，

他有一個行健（類似於主鍵的東西）

然後剩下的就是你可以定義有幾個列族

每個列族裏面，

列族裏面都是一個一個的key，value值。一對kv，稱作一個cell。
每一個value又可以有多個值，並不是一個

l Hbase的表模型與關係型數據庫的表模型不同：

l Hbase的表沒有固定的字段定義；

l Hbase的表中每行存儲的都是一些key-value對

l Hbase的表中有列族的劃分，用戶可以指定將哪些kv插入哪個列族

l Hbase的表在物理存儲上，是按照列族來分割的，不同列族的數據一定存儲在不同的文件中

l Hbase的表中的每一行都固定有一個行鍵，而且每一行的行鍵在表中不能重複

l Hbase中的數據，包含行鍵，包含key，包含value，都是byte[ ]類型，hbase不負責爲用戶維護數據類型

l HBASE對事務的支持很差

Hbase的表數據存儲在HDFS文件系統中

HBASE是一個分佈式系統

其中有一個管理角色： HMaster(一般2臺，一臺active，一臺backup)

其他的數據節點角色： HRegionServer(很多臺，看數據容量)

master用來配置數據儲存和任務的分配，

regionserver管理着每一張表的區域數據

Regionserver管理着每一個的文件的範圍，Zookeeper用來檢測regionserver是否掛掉，master用來控制任務的分發。就是當regionserver掛掉了，如何找人接替他的任務。

HBASE的大體工作機制是這樣嬸的

客戶端怎麼知道數據在哪臺服務器，他會先查找那個索引表，hbase：meta表

那這個表在哪呢，

在zookeeper裏面可以看到這個索引表的信息

這個東西是放到zookeeper裏面，先看zookeeper的meta、變所在的regionserver，然後去訪問它知道他的信息在哪

然後使用HBASE的話你要先有自己的Hadoop集羣，保證hdfs是正常的，還有zookeeper是正常的，就這兩點。

安裝還是很簡單的

解壓hbase安裝包

修改hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.7.0_67

export HBASE_MANAGES_ZK=false

修改hbase-site.xml

<name>hbase.rootdir</name>

<value>hdfs://hdp-01:9000/hbase</value>

</property>

<name>hbase.cluster.distributed</name>

</property>

<name>hbase.zookeeper.quorum</name>

</property>

</configuration>

修改 regionservers

hdp-01

hdp-02

hdp-03

hdp-04

bin/start-hbase.sh

啓動完後，還可以在集羣中找任意一臺機器啓動一個備用的master

bin/hbase-daemon.sh start master

新啓的這個master會處於backup狀態

如果報錯了，在這看錯誤，注意時間錯誤、

HBASE的對外端口是16010

同時也可以啓動一個備用的master，在啓動之後，隨便在一臺機器上，

Bin/hbase-daemon.sh start master

同時也可以試着訪問這個頁面

這hbase的系統表記錄的是數據的索引表，記錄哪個範圍的數據儲存在哪個regionserver

3. 啓動hbase的命令行客戶端

bin/hbase shell

Hbase> list // 查看錶

Hbase> status // 查看集羣狀態

Hbase> version // 查看集羣版本

1.1. HBASE表模型

hbase的表模型跟mysql之類的關係型數據庫的表模型差別巨大

hbase的表模型中有：行的概念；但沒有字段的概念

行中存的都是key-value對，每行中的key-value對中的key可以是各種各樣，每行中的key-value對的數量也可以是各種各樣

1.1.1. hbase表模型的要點：

1、一個表，有表名

2、一個表可以分爲多個列族（不同列族的數據會存儲在不同文件中）

3、表中的每一行有一個“行鍵rowkey”，而且行鍵在表中不能重複

4、表中的每一對kv數據稱作一個cell

5、hbase可以對數據存儲多個歷史版本（歷史版本數量可配置）

6、整張表由於數據量過大，會被橫向切分成若干個region（用rowkey範圍標識），不同region的數據也存儲在不同文件中

7、hbase會對插入的數據按順序存儲：

要點一：首先會按行鍵排序

要點二：同一行裏面的kv會按列族排序，再按k排序

1.1. hbase命令行客戶端操作

1.1.1.1. 建表：

create 't_user_info','base_info','extra_info'

表名列族名列族名

1.1.1.2. 插入數據：

hbase(main):011:0> put 't_user_info','001','base_info:username','zhangsan'

0 row(s) in 0.2420 seconds

hbase(main):012:0> put 't_user_info','001','base_info:age','18'

0 row(s) in 0.0140 seconds

hbase(main):013:0> put 't_user_info','001','base_info:sex','female'

0 row(s) in 0.0070 seconds

hbase(main):014:0> put 't_user_info','001','extra_info:career','it'

0 row(s) in 0.0090 seconds

hbase(main):015:0> put 't_user_info','002','extra_info:career','actoress'

0 row(s) in 0.0090 seconds

hbase(main):016:0> put 't_user_info','002','base_info:username','liuyifei'

0 row(s) in 0.0060 seconds

1.1.1.3. 查詢數據方式一：scan 掃描

hbase(main):017:0> scan 't_user_info'

ROW COLUMN+CELL

001 column=base_info:age, timestamp=1496567924507, value=18

001 column=base_info:sex, timestamp=1496567934669, value=female

001 column=base_info:username, timestamp=1496567889554, value=zhangsan

001 column=extra_info:career, timestamp=1496567963992, value=it

002 column=base_info:username, timestamp=1496568034187, value=liuyifei

002 column=extra_info:career, timestamp=1496568008631, value=actoress

2 row(s) in 0.0420 seconds

1.1.1.4. 查詢數據方式二：get 單行數據

hbase(main):020:0> get 't_user_info','001'

COLUMN CELL

base_info:age timestamp=1496568160192, value=19

base_info:sex timestamp=1496567934669, value=female

base_info:username timestamp=1496567889554, value=zhangsan

extra_info:career timestamp=1496567963992, value=it

4 row(s) in 0.0770 seconds

1.1.1.5. 刪除一個kv數據

hbase(main):021:0> delete 't_user_info','001','base_info:sex'

0 row(s) in 0.0390 seconds

刪除整行數據：

hbase(main):024:0> deleteall 't_user_info','001'

0 row(s) in 0.0090 seconds

hbase(main):025:0> get 't_user_info','001'

COLUMN CELL

0 row(s) in 0.0110 seconds

1.1.1.6. 刪除整個表：

hbase(main):028:0> disable 't_user_info'

0 row(s) in 2.3640 seconds

hbase(main):029:0> drop 't_user_info'

0 row(s) in 1.2950 seconds

hbase(main):030:0> list

TABLE

0 row(s) in 0.0130 seconds

=> []

1.1. Hbase重要特性--排序特性（行鍵）

插入到hbase中去的數據，hbase會自動排序存儲：

排序規則：首先看行鍵，然後看列族名，然後看列（key）名；按字典順序

Hbase的這個特性跟查詢效率有極大的關係

比如：一張用來存儲用戶信息的表，有名字，戶籍，年齡，職業....等信息

然後，在業務系統中經常需要：

查詢某個省的所有用戶

經常需要查詢某個省的指定姓的所有用戶

思路：如果能將相同省的用戶在hbase的存儲文件中連續存儲，並且能將相同省中相同姓的用戶連續存儲，那麼，上述兩個查詢需求的效率就會提高！！！

做法：將查詢條件拼到rowkey內

當我們創建一個表之後，按道理說應該是可以在hdfs裏面查看到數據的。但是。。。。

這裏面沒有數據，卻能查到，那麼數據到底存在哪呢，這些數據會存在內存中，這塊內存空間叫做memstore，因爲這樣會快一點，他會把熱數據放到這裏面，就是剛剛訪問過的數據，他會先放到內存中，但如果這時候宕機了怎麼辦，數據會丟嗎，不會丟，他一方面會寫數據，一方面會寫日誌，放在hdfs的日誌目錄裏

當內存中寫滿了，就會寫到hdfs裏

可以試一下，當你停一下，你就會發現hdfs裏面就有數據了

布隆過濾器的功能：判斷一個數據以前是否出現過

布隆過濾器的原理：把一個數據通過算法轉化成只有01的二進制數據，

然後用一個比較大的數組來存，每一個數據的01都存到這個數組裏面，注意他們是相互疊加的比如一個數據1位置有1,3位置有1，另一個數據1位置有1,4位置有1，那麼加入後就是1位置有1,3位置有1,4位置有1，如果再來一個數據的01,1位置有1,5位置有1，那麼可以判斷，這個數據是從來沒有出現過的，

所以布隆過濾器一個可以判斷出沒有出現過的數據，

而他判斷出出現過的數據卻有可能是沒出現過的。

他在HBASE的應用啊，比如說，region Server管理的一個表的列族，他的真實存放位置是hdfs，在hdfs的某個目錄下。而且他這個列族文件不止一個，比如，當這個列族的數據改變的時候，他會生成一個新的文件，因爲他沒發修改hdfs裏的文件，或者就算不改，列族裏有許許多多的key，value，他們也會放在這個目錄下的不同文件裏面

每個文件都有個布隆過濾器，它是由這個文件kv的二進制值決定，當你要查詢一個數據的話，他會先那這個數據的二進制值和某個文件的布隆過濾器比一下，如果匹配了，他就會找這個文件

關於java的一些api

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.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.regionserver.BloomType;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;


/**
 *  
 *  1、構建連接
 *  2、從連接中取到一個表DDL操作工具admin
 *  3、admin.createTable(表描述對象);
 *  4、admin.disableTable(表名);
    5、admin.deleteTable(表名);
    6、admin.modifyTable(表名，表描述對象);    
 *  
 * @author hunter.d
 *
 */
public class HbaseClientDDL {
    Connection conn = null;
    
    @Before
    public void getConn() throws Exception{
        // 構建一個連接對象
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 會自動加載hbase-site.xml
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hdp-01:2181,hdp-02:2181,hdp-03:2181,hdp-04:2181");
        
        conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    }
    
    
    
    /**
     * DDL
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testCreateTable() throws Exception{

        // 從連接中構造一個DDL操作器
        Admin admin = conn.getAdmin();
        
        // 創建一個表定義描述對象
        HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));
        
        // 創建列族定義描述對象
        HColumnDescriptor hColumnDescriptor_1 = new HColumnDescriptor("base_info");
        hColumnDescriptor_1.setMaxVersions(3); // 設置該列族中存儲數據的最大版本數,默認是1
        
        HColumnDescriptor hColumnDescriptor_2 = new HColumnDescriptor("extra_info");
        
        // 將列族定義信息對象放入表定義對象中
        hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor_1);
        hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor_2);
        
        
        // 用ddl操作器對象：admin 來建表
        admin.createTable(hTableDescriptor);
        
        // 關閉連接
        admin.close();
        conn.close();
        
    }
    
    
    /**
     * 刪除表
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testDropTable() throws Exception{
        
        Admin admin = conn.getAdmin();
        
        // 停用表
        admin.disableTable(TableName.valueOf("user_info"));
        // 刪除表
        admin.deleteTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        
        admin.close();
        conn.close();
    }
    
    // 修改表定義--添加一個列族
    @Test
    public void testAlterTable() throws Exception{
        
        Admin admin = conn.getAdmin();
        
        // 取出舊的表定義信息
        HTableDescriptor tableDescriptor = admin.getTableDescriptor(TableName.valueOf("user_info"));
        
        
        // 新構造一個列族定義
        HColumnDescriptor hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor("other_info");
        hColumnDescriptor.setBloomFilterType(BloomType.ROWCOL); // 設置該列族的布隆過濾器類型
        
        // 將列族定義添加到表定義對象中
        tableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor);
        
        
        // 將修改過的表定義交給admin去提交
        admin.modifyTable(TableName.valueOf("user_info"), tableDescriptor);
        
        
        admin.close();
        conn.close();
        
    }
    
    
    /**
     * DML -- 數據的增刪改查
     */
    
    

}

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
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.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

public class HbaseClientDML {
    Connection conn = null;
    
    @Before
    public void getConn() throws Exception{
        // 構建一個連接對象
        Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); // 會自動加載hbase-site.xml
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hdp-01:2181,hdp-02:2181,hdp-03:2181");
        
        conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    }
    
    
    /**
     * 增
     * 改:put來覆蓋
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testPut() throws Exception{
        
        // 獲取一個操作指定表的table對象,進行DML操作
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        // 構造要插入的數據爲一個Put類型(一個put對象只能對應一個rowkey)的對象
        Put put = new Put(Bytes.toBytes("001"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("張三"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("18"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("北京"));
        
        
        Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("002"));
        put2.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("李四"));
        put2.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("28"));
        put2.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("上海"));
    
        
        ArrayList<Put> puts = new ArrayList<>();
        puts.add(put);
        puts.add(put2);
        
        
        // 插進去
        table.put(puts);
        
        table.close();
        conn.close();
        
    }
    
    
    /**
     * 循環插入大量數據
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testManyPuts() throws Exception{
        
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
        ArrayList<Put> puts = new ArrayList<>();
        
        for(int i=0;i<100000;i++){
            Put put = new Put(Bytes.toBytes(""+i));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("張三"+i));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes((18+i)+""));
            put.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"), Bytes.toBytes("北京"));
            
            puts.add(put);
        }
        
        table.put(puts);
        
    }
    
    /**
     * 刪
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testDelete() throws Exception{
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        // 構造一個對象封裝要刪除的數據信息
        Delete delete1 = new Delete(Bytes.toBytes("001"));
        
        Delete delete2 = new Delete(Bytes.toBytes("002"));
        delete2.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("addr"));
        
        ArrayList<Delete> dels = new ArrayList<>();
        dels.add(delete1);
        dels.add(delete2);
        
        table.delete(dels);
        
        
        table.close();
        conn.close();
    }
    
    /**
     * 查
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testGet() throws Exception{
        
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        Get get = new Get("001".getBytes());
        
        Result result = table.get(get);
        
        // 從結果中取用戶指定的某個key的value
        byte[] value = result.getValue("base_info".getBytes(), "age".getBytes());
        System.out.println(new String(value));
        
        System.out.println("-------------------------");
        
        // 遍歷整行結果中的所有kv單元格
        CellScanner cellScanner = result.cellScanner();
        while(cellScanner.advance()){
            Cell cell = cellScanner.current();
            
            byte[] rowArray = cell.getRowArray();  //本kv所屬的行鍵的字節數組
            byte[] familyArray = cell.getFamilyArray();  //列族名的字節數組
            byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray();  //列名的字節數據
            byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的字節數組
            
            System.out.println("行鍵: "+new String(rowArray,cell.getRowOffset(),cell.getRowLength()));
            System.out.println("列族名: "+new String(familyArray,cell.getFamilyOffset(),cell.getFamilyLength()));
            System.out.println("列名: "+new String(qualifierArray,cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength()));
            System.out.println("value: "+new String(valueArray,cell.getValueOffset(),cell.getValueLength()));
            
        }
        
        table.close();
        conn.close();
        
    }
    
    
    /**
     * 按行鍵範圍查詢數據
     * @throws Exception 
     */
    @Test
    public void testScan() throws Exception{
        
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("user_info"));
        
        // 包含起始行鍵，不包含結束行鍵,但是如果真的想查詢出末尾的那個行鍵，那麼，可以在末尾行鍵上拼接一個不可見的字節（\000）
        Scan scan = new Scan("10".getBytes(), "10000\001".getBytes());
        
        ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
        
        Iterator<Result> iterator = scanner.iterator();
        
        while(iterator.hasNext()){
            
            Result result = iterator.next();
            // 遍歷整行結果中的所有kv單元格
            CellScanner cellScanner = result.cellScanner();
            while(cellScanner.advance()){
                Cell cell = cellScanner.current();
                
                byte[] rowArray = cell.getRowArray();  //本kv所屬的行鍵的字節數組
                byte[] familyArray = cell.getFamilyArray();  //列族名的字節數組
                byte[] qualifierArray = cell.getQualifierArray();  //列名的字節數據
                byte[] valueArray = cell.getValueArray(); // value的字節數組
                
                System.out.println("行鍵: "+new String(rowArray,cell.getRowOffset(),cell.getRowLength()));
                System.out.println("列族名: "+new String(familyArray,cell.getFamilyOffset(),cell.getFamilyLength()));
                System.out.println("列名: "+new String(qualifierArray,cell.getQualifierOffset(),cell.getQualifierLength()));
                System.out.println("value: "+new String(valueArray,cell.getValueOffset(),cell.getValueLength()));
            }
            System.out.println("----------------------");
        }
    }

}

Hadoop學習(5)-HBASE的安裝和命令行操作和java操作

注意一點，如果有的結點沒有啓動，一定要看一下是不是這幾臺機器的時間是不是不對應，如果差別太大是啓動不起來的。f**k.

如果報錯了，在這看錯誤，注意時間錯誤、

3. 啓動hbase的命令行客戶端

1.1. HBASE表模型

1.1.1. hbase表模型的要點：

1.1. hbase命令行客戶端操作

1.1.1.1. 建表：

1.1.1.2. 插入數據：

1.1.1.3. 查詢數據方式一：scan 掃描

1.1.1.4. 查詢數據方式二：get 單行數據

1.1.1.5. 刪除一個kv數據

1.1.1.6. 刪除整個表：

1.1. Hbase重要特性--排序特性（行鍵）

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