HBase基础使用篇01

HBase

高并发处理方案简图

一、概述

官网地址: http://hbase.apache.org/
HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。

特点

• 大：一个表可以有上亿行，上百万列

• 面向列：面向列表（簇）的存储和权限控制，列（簇）独立检索。

• 结构稀疏：对于为空（NULL）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

• 无模式：每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列。

• 数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下，版本号自动分配，版本号就是单元格插入时的时间戳。

• 数据类型单一：HBase中的数据都是字符串，没有类型。

  图形解析展示：

名词解释

• Row Key: 与 NoSQL 数据库一样，Row Key 是用来检索记录的主键
• Column Family: 列簇，列的集合。列族是表的 Schema 的一部分（而列不是），必须在使用表之前定义。
• Timestamp: 时间戳。HBase 中通过 Row 和 Columns 确定的一个存储单元称为 Cell。每个 Cell 都保存着同一份数据的多个版本。 版本通过时间戳来索引，时间戳的类型是 64 位整型。时间戳可以由HBase（在数据写入时自动）赋值， 此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也 可以由客户显示赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 Cell 中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
• Cell: 单元格，由 {row key，column(=< family> + < label>)，version} 唯一确定的单元。Cell 中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存储。

HBase和关系数据库区别

• 数据库类型：HBase中的数据类型都是字符串类型（string）
• 数据操作：HBase只有普通的增删改查等操作，没有表之间的关联查询
• 存储模式：HBase是基于列式存储模式，而RDBMS是基于行式存储的
• 应用场景：HBase适合存储大量数据，查询效率极高

二、环境搭建

准备工作

• 确保HDFS运行正常
• 确保ZooKeeper运行正常

# 正常状态
[root@hadoop zookeeper-3.4.10]# jps
4858 QuorumPeerMain
3571 SecondaryNameNode
3324 DataNode
3213 NameNode
4921 Jps

安装配置启动

• 安装

[root@hadoop ~] tar -zxf hbase-1.2.4-bin.tar.gz -C /usr/

• 配置

  • 修改hbase-site.xml文件

  [root@hadoop ~] vi /usr/hbase-1.2.4/conf/hbase-site.xml
  

  #添加
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://hadoop:9000/hbase</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
    <value>2181</value>
  </property>
  

  • 修改regionservers

  [root@hadoop ~] vi /usr/hbase-1.2.4/conf/regionservers
  

  # 添加主机名
  hadoop
  

• 环境变量

  [root@hadoop ~]# vim .bashrc
  

  #添加配置环境变量
  HBASE_MANAGES_ZK=false
  HBASE_HOME=/usr/hbase-1.2.4
  HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.6.0
  JAVA_HOME=/usr/java/latest
  CLASSPATH=.
  PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin::$HBASE_HOME/bin
  export JAVA_HOME
  export CLASSPATH
  export PATH
  export HADOOP_HOME
  export HBASE_HOME
  export HBASE_MANAGES_ZK
  
  #使用配置
  [root@hadoop ~]# source .bashrc
  

• 启动

  [root@hadoop ~]# start-hbase.sh 
  starting master, logging to /usr/hbase-1.2.4/logs/hbase-root-master-hadoop.out
  Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
  Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
  hadoop: starting regionserver, logging to /usr/hbase-1.2.4/logs/hbase-root-regionserver-hadoop.out
  # 查看进程
  [root@hadoop ~]# jps
  4858 QuorumPeerMain
  10231 HRegionServer  //负责实际表数据的读写操作
  3571 SecondaryNameNode
  10365 Jps
  3324 DataNode
  10096 HMaster //类似namenode管理表相关元数据、管理ResgionServer
  3213 NameNode
  

• Web UI访问

  http://ip:16010

三、HBase Shell操作

系统相关

• 连接HBase Server

  [root@hadoop ~]# hbase shell
  SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
  SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/hbase-1.2.4/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
  SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
  SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
  SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
  HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
  Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
  Version 1.2.4, rUnknown, Wed Feb 15 18:58:00 CST 2017
  

• 查看系统状态

  hbase(main):001:0> status
  1 active master, 0 backup masters, 1 servers, 0 dead, 2.0000 average load
  

• 帮助

  hbase(main):010:0> help
  HBase Shell, version 1.2.4, rUnknown, Wed Feb 15 18:58:00 CST 2017
  Type 'help "COMMAND"', (e.g. 'help "get"' -- the quotes are necessary) for help on a
  specific command.
  Commands are grouped. Type 'help "COMMAND_GROUP"', (e.g. 'help "general"') for help on a
  command group.
  COMMAND GROUPS:
  Group name: general
  Commands: status, table_help, version, whoami
  Group name: ddl
  Commands: alter, alter_async, alter_status, create, describe, disable, disable_all, drop,
  drop_all, enable, enable_all, exists, get_table, is_disabled, is_enabled, list,
  locate_region, show_filters
  Group name: namespace
  Commands: alter_namespace, create_namespace, describe_namespace, drop_namespace,
  list_namespace, list_namespace_tables
  Group name: dml
  Commands: append, count, delete, deleteall, get, get_counter, get_splits, incr, put,
  scan, truncate, truncate_preserve
  Group name: tools
  Commands: assign, balance_switch, balancer, balancer_enabled, catalogjanitor_enabled,
  catalogjanitor_run, catalogjanitor_switch, close_region, compact, compact_rs, flush,
  major_compact, merge_region, move, normalize, normalizer_enabled, normalizer_switch, split,
  trace, unassign, wal_roll, zk_dump
  Group name: replication
  Commands: add_peer, append_peer_tableCFs, disable_peer, disable_table_replication,
  enable_peer, enable_table_replication, list_peers, list_replicated_tables, remove_peer,
  remove_peer_tableCFs, set_peer_tableCFs, show_peer_tableCFs
  Group name: snapshots
  Commands: clone_snapshot, delete_all_snapshot, delete_snapshot, list_snapshots,
  restore_snapshot, snapshot
  Group name: configuration
  Commands: update_all_config, update_config
  Group name: quotas
  Commands: list_quotas, set_quota
  Group name: security
  Commands: grant, list_security_capabilities, revoke, user_permission
  

Namespace操作

• Namespace 概念类似于RDBMS的数据库，用来管理组织HBase的表

• 查看

  hbase(main):002:0> list_namespace
  NAMESPACE
  default
  hbase
  

• 创建

  hbase(main):004:0> create_namespace 'baizhi'
  0 row(s) in 0.0820 seconds
  hbase(main):006:0* list_namespace
  NAMESPACE
  baizhi
  default
  hbase
  

• 查看namespac下的表

  hbase(main):007:0> list_namespace_tables 'baizhi'
  

• 删除namespace

  hbase(main):009:0> drop_namespace 'baizhi'
  0 row(s) in 0.0660 seconds
  

  注意：HBase不允许删除有表的数据库

Table相关操作

• 创建表

  # 方式一
  hbase(main):011:0> create 't_user','cf1','cf2'
  0 row(s) in 1.5170 seconds
  => Hbase::Table - t_user
  # 方式二
  # 注意： VERSIONS=>3 表示HBase支持存储3个VERSIONS的版本列数据，VERSIONS版本号默认为1
  hbase(main):014:0> create 'baizhi:tt_user',{NAME=>'cf1',VERSIONS=>3},{NAME=>'cf2',VERSIONS=>3,TTL=>3600}
  0 row(s) in 1.2650 seconds
  => Hbase::Table - baizhi:tt_user
  

• 查看所建表的详情

  hbase(main):018:0> describe 'baizhi:tt_user'
  Table baizhi:tt_user is ENABLED
  baizhi:tt_user
  COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
  {NAME => 'cf1', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE =>'0', VERSIONS => '3', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS =>'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
  {NAME => 'cf2', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE =>'0', VERSIONS => '3', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => '3600 SECONDS (1 HOUR)',
  KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE
  ', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
  2 row(s) in 0.0520 seconds
  

• 删除表

  # 让表失效
  hbase(main):022:0> disable 't_user'
  0 row(s) in 2.2620 seconds
  # 删除表
  hbase(main):023:0> drop 't_user'
  0 row(s) in 1.2750 seconds
  

  注意：没有失效的表不能够删除

• 查看所有表

  hbase(main):030:0> list
  TABLE
  baizhi:tt_user
  1 row(s) in 0.0230 seconds=> ["baizhi:tt_user"]
  

• 修改表

  hbase(main):039:0> alter 'baizhi:tt_user',{NAME=>'cf2',TTL=>1800}
  Updating all regions with the new schema...
  1/1 regions updated.
  Done.0 row(s) in 1.9850 seconds
  

数据相关操作

• 存值

  语法：put ‘ns1:t1’, ‘r1’, ‘c1’, 'value’

  hbase(main):042:0* put 'baizhi:tt_user',1,'cf1:name','zs'
  0 row(s) in 0.1580 seconds
  hbase(main):049:0> put 'baizhi:tt_user',1,'cf1:age',18
  0 row(s) in 0.0160 seconds
  

• 取值

  语法：get ‘ns1:t1’, 'r1’

  #根据rewkey获取数据
  hbase(main):001:0> get 'baizhi:tt_user',1
  COLUMN         CELL
  cf1:age         timestamp=1527299113905, value=18
  cf1:name        timestamp=1527299057422, value=zhangsan
  2 row(s) in 0.3990 seconds
  #根据rewkey+簇获取数据
  hbase(main):005:0> get 'baizhi:tt_user',1,{COLUMN=>'cf1'}
  COLUMN         CELL
  cf1:age         timestamp=1527299113905, value=18
  cf1:name        timestamp=1527299057422, value=zhangsan
  cf1:name        timestamp=1527298815331, value=zs
  #根据rewkey+簇+版本号获取所有版本的数据
  hbase(main):005:0> get 'baizhi:tt_user',1,{COLUMN=>'cf1',VERSIONS=>10}
  COLUMN         CELL
  cf1:age         timestamp=1527299113905, value=18
  cf1:name        timestamp=1527299057422, value=zhangsan
  cf1:name        timestamp=1527298815331, value=zs
  #根据rewkey+簇+列获取具体列数据
  hbase(main):010:0> get 'baizhi:tt_user',1，{COLUMN=>'cf1:name',VERSIONS=>10}
  COLUMN         CELL
  cf1:name        timestamp=1527299616029, value=zzzzzss
  cf1:name        timestamp=1527299608593, value=zss
  cf1:name        timestamp=1527299057422, value=zhangsan
  3 row(s) in 0.0170 seconds
  #根据rewkey+具体簇号+列获取指定版本的数据
  hbase(main):025:0> get 'baizhi:tt_user',1,{COLUMN=>'cf1',TIMESTAMP=>1527299608593}
  COLUMN         CELL
  cf1:name        timestamp=1527299608593, value=zss
  1 row(s) in 0.0050 seconds
  

• 浏览表

  hbase(main):029:0* scan 'baizhi:tt_user'
  ROW           COLUMN+CELL
  1            column=cf1:age, timestamp=1527299113905, value=18
  1            column=cf1:name, timestamp=1527299616029, value=zzzzzss
  1            column=cf2:sex, timestamp=1527299875532, value=male
  hbase(main):036:0> scan 'baizhi:tt_user',{COLUMNS=>'cf1',LIMIT=>1}
  ROW           COLUMN+CELL
  1            column=cf1:age, timestamp=1527299113905, value=18
  1            column=cf1:name, timestamp=1527299616029, value=zzzzzss
  

• 删除

  # 删除cf1:name的name列
  hbase(main):041:0> delete 'baizhi:tt_user',1,'cf1:name'
  0 row(s) in 0.1630 seconds
  # 查看
  hbase(main):042:0> scan 'baizhi:tt_user'
  ROW           COLUMN+CELL
  1            column=cf1:age, timestamp=1527299113905, value=18
  1            column=cf2:sex, timestamp=1527299875532, value=male
  2            column=cf1:name, timestamp=1527300617838, value=xh
  # 删除该条数据
  hbase(main):048:0> deleteall 'baizhi:tt_user',1
  0 row(s) in 0.0190 seconds
  # 查看
  hbase(main):049:0> scan 'baizhi:tt_user'
  ROW           COLUMN+CELL
  0 row(s) in 0.0280 seconds
  

四、JAVA API

Maven依赖

 <!--HBase 依赖-->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.hbase</groupId>
      <artifactId>hbase-client</artifactId>
      <version>1.2.4</version>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.hbase</groupId>
      <artifactId>hbase-common</artifactId>
      <version>1.2.4</version>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.hbase</groupId>
      <artifactId>hbase-protocol</artifactId>
      <version>1.2.4</version>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.hbase</groupId>
      <artifactId>hbase-server</artifactId>
      <version>1.2.4</version>
    </dependency>
    <!-- hbase结束 -->

测试

创建连接和管理对象

	/**
     *  建立连接和创建对象
     */
    private Connection connection  = null;
    private Admin admin = null;

    @Before
    public void init () throws IOException {
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
        // 因为HBase的服务在zk上注册， 需要通过zk来获取HBase服务建立连接
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.21.147");
        connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
         admin = connection.getAdmin();
    }

    @After
    public void destroy() throws IOException {
        if (admin != null) admin.close();
        if (connection != null) connection.close();
    }

创建Namespace

 	/**
     *  创建Namespace（相当于数据库）
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testCreateNamespace() throws IOException {
        NamespaceDescriptor descriptor = NamespaceDescriptor.create("zpark").addConfiguration("author","wzh").build();
        admin.createNamespace(descriptor);
    }

创建表

/**
     *  建表
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testCreateTable() throws IOException {
        // 定义表名
        HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor("zpark:u_user");
        // 定义族
        HColumnDescriptor cf1 = new HColumnDescriptor("cf1");
        // 设置版本
        cf1.setMaxVersions(3);
        HColumnDescriptor cf2 = new HColumnDescriptor("cf2");
        // 设置存活时间
        cf2.setTimeToLive(36000);
        // 添加族
        tableDescriptor.addFamily(cf1);
        tableDescriptor.addFamily(cf2);
        //创建 表
        admin.createTable(tableDescriptor);
    }

存值

 /**
     *  添加数据
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testPutData() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        // 存单个值
        Put put = new Put("001".getBytes());
        put.addColumn("cf1".getBytes(),"name".getBytes(),"zs".getBytes());
        table.put(put);

        table.close();
    }
    @Test
    public void testPutData2() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        // 批量添加
        for (int i = 2; i <10 ; i++) {
            String rowkey = "com";
            if (i < 10){
                rowkey += ":00"+i;
            } else if (i < 100){
                rowkey += ":0"+i;
            } else if(i < 1000) {
                rowkey += ":"+i;
            }
            Put put = new Put(rowkey.getBytes());
            put.addColumn("cf1".getBytes(),"name".getBytes(),("zs"+i).getBytes());
            put.addColumn("cf2".getBytes(),"age".getBytes(), Bytes.toBytes(i));
            table.put(put);
        }
        table.close();
    }

修改

/**
     *  修改数据
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testUpdate() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        Put put = new Put("001".getBytes());
        put.addColumn("cf1".getBytes(),"name".getBytes(),"zs2".getBytes());
        put.addColumn("cf2".getBytes(),"age".getBytes(),"18".getBytes());
        table.put(put);

        table.close();
    }

查询

/**
     *   查询
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testScan() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        // 查询一条
        Get get = new Get("001".getBytes());
        get.addColumn("cf1".getBytes(),"name".getBytes());
        get.addColumn("cf2".getBytes(),"age".getBytes());
        Result result = table.get(get);
        System.out.println(Bytes.toString(result.getValue("cf1".getBytes(), "name".getBytes())));
        System.out.println(Bytes.toString(result.getValue("cf2".getBytes(), "age".getBytes())));
        table.close();
    }
    @Test
    public void testScan2() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        // 查所有
        Scan scan = new Scan();
        // 设置扫描的族
        scan.addFamily("cf1".getBytes());
        scan.addFamily("cf2".getBytes());
        //  设置开始结束值
        scan.setStartRow("com:002".getBytes());
        scan.setStopRow("com:009".getBytes());
        ResultScanner results = table.getScanner(scan);
        for (Result result : results) {
            String rowkey = Bytes.toString(result.getRow());
            String name = Bytes.toString(result.getValue("cf1".getBytes(), "name".getBytes()));
            Integer age  =Bytes.toInt(result.getValue("cf2".getBytes(), "age".getBytes()));
            System.out.println("rowkey|:"+rowkey+"name|"+name+"age|"+age);
        }
        table.close();
    }

测试类完整

package com.baizhi;



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;

/**
 * Unit test for simple App.
 */
public class HBaseTest {
    /**
     *  建立连接和创建对象
     */
    private Connection connection  = null;
    private Admin admin = null;

    @Before
    public void init () throws IOException {
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
        // 因为HBase的服务在zk上注册， 需要通过zk来获取HBase服务建立连接
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","192.168.21.147");
        connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
         admin = connection.getAdmin();
    }

    @After
    public void destroy() throws IOException {
        if (admin != null) admin.close();
        if (connection != null) connection.close();
    }

    /**
     *  创建Namespace（相当于数据库）
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testCreateNamespace() throws IOException {
        NamespaceDescriptor descriptor = NamespaceDescriptor.create("zpark").addConfiguration("author","wzh").build();
        admin.createNamespace(descriptor);
    }

    /**
     *  建表
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testCreateTable() throws IOException {
        // 定义表名
        HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor("zpark:u_user");
        // 定义族
        HColumnDescriptor cf1 = new HColumnDescriptor("cf1");
        // 设置版本
        cf1.setMaxVersions(3);
        HColumnDescriptor cf2 = new HColumnDescriptor("cf2");
        // 设置存活时间
        cf2.setTimeToLive(36000);
        // 添加族
        tableDescriptor.addFamily(cf1);
        tableDescriptor.addFamily(cf2);
        //创建 表
        admin.createTable(tableDescriptor);
    }

    /**
     *  添加数据
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testPutData() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        // 存单个值
        Put put = new Put("001".getBytes());
        put.addColumn("cf1".getBytes(),"name".getBytes(),"zs".getBytes());
        table.put(put);

        table.close();
    }
    @Test
    public void testPutData2() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        // 批量添加
        for (int i = 2; i <10 ; i++) {
            String rowkey = "com";
            if (i < 10){
                rowkey += ":00"+i;
            } else if (i < 100){
                rowkey += ":0"+i;
            } else if(i < 1000) {
                rowkey += ":"+i;
            }
            Put put = new Put(rowkey.getBytes());
            put.addColumn("cf1".getBytes(),"name".getBytes(),("zs"+i).getBytes());
            put.addColumn("cf2".getBytes(),"age".getBytes(), Bytes.toBytes(i));
            table.put(put);
        }
        table.close();
    }

    /**
     *  修改数据
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testUpdate() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        Put put = new Put("001".getBytes());
        put.addColumn("cf1".getBytes(),"name".getBytes(),"zs2".getBytes());
        put.addColumn("cf2".getBytes(),"age".getBytes(),"18".getBytes());
        table.put(put);

        table.close();
    }

    /**
     *   查询
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testScan() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        // 查询一条
        Get get = new Get("001".getBytes());
        get.addColumn("cf1".getBytes(),"name".getBytes());
        get.addColumn("cf2".getBytes(),"age".getBytes());
        Result result = table.get(get);
        System.out.println(Bytes.toString(result.getValue("cf1".getBytes(), "name".getBytes())));
        System.out.println(Bytes.toString(result.getValue("cf2".getBytes(), "age".getBytes())));
        table.close();
    }
    @Test
    public void testScan2() throws IOException {
        // 获取表
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("zpark:u_user"));
        // 查所有
        Scan scan = new Scan();
        // 设置扫描的族
        scan.addFamily("cf1".getBytes());
        scan.addFamily("cf2".getBytes());
        //  设置开始结束值
        scan.setStartRow("com:002".getBytes());
        scan.setStopRow("com:009".getBytes());
        ResultScanner results = table.getScanner(scan);
        for (Result result : results) {
            String rowkey = Bytes.toString(result.getRow());
            String name = Bytes.toString(result.getValue("cf1".getBytes(), "name".getBytes()));
            Integer age  =Bytes.toInt(result.getValue("cf2".getBytes(), "age".getBytes()));
            System.out.println("rowkey|:"+rowkey+"name|"+name+"age|"+age);
        }
        table.close();
    }

}