HBase基础及shell操作_hbase shell

什么是HBase

HBase是采用java语言编写的一款 apache 开源的基于HDFS的NoSQL型数据库，不支持 SQL，不支持事务，不支持Join操作，没有表关系

HBase特点

1.不支持事务
2.主要存储结构化数据以及半结构化的数据
3.​HBase中数据存储都是以字节的形式来存储的
4.HBase是易于扩展的

HBase的表具有三大特征：

• 1- 大: 在一个表中可以存储上十亿行的数据, 可以拥有上百万个列
• 2- 面向列: 是基于列族进行管理操作, 基于列族进行列式存储方案
• 3- 稀疏性: 在HBase中, 对于NULL值的数据, 不占用任何的磁盘空间的, 对效率也没有任何的影响, 所以表可以设计的非常稀疏

HBase的应用场景:

• 1- 数据量比较庞大
• 2- 数据需要具备随机读写特性
• 3- 数据具有稀疏性特性

HBase仅支持三种数据读取方案:

1- 基于rowkey(行键|主键)读取
2- 基于rowkey的range范围读取
3- 扫描全表数据

hbase的表模型

rowkey : 行键 , 可理解为MySQL中的主键 , 只不过叫法不同而已

1. 在hbase中, rowkey的长度最长为64KB,但是在实际使用中, 一般长度在 0~100个字节, 常常的范围集中在 10~30区间
2. 在hbase中, 表中数据都是按照rowkey来进行排序, 不关心插入的顺序. 排序规则为 字典序的升序排列
   请将以下内容, 按照字典序的升序排序:
   1 2 10 245 3 58 11 41 269 3478 154
   排序结果为:
   1 10 11 154 2 245 269 3 3478 41 58
   字典序规则:
   先看第一位, 如果一致看第二位, 以此类推, 没有第二位的要比有第二位要小,其他位置也是一样的
3. 查询数据的方式, 主要有三种:
   基于rowkey的查询
   基于rowkey范围查询
   扫描全表数据
4. rowkey具备唯一性和非空性

column family: 列族(列簇)

1. 在一个表中, 是可以有多个列族的, 但是一般建议列族越少越好, 能用一个解决, 坚决不使用多个
2. 在hbase中, 都是基于列族的管理和存储的 (是一个列式的存储方案)
3. 一个列族下, 可以有多个列名 . 可以达到上百万个
4. 在创建表的时候, 必须指定表名和列族名

column qualifier: 列名(列限定符号)

1. 一个列名必然是属于某一个列族的, 在一个列族下是可以有多个列名的
2. 列名不需要在创建表的时候指定, 在插入数据的时候, 动态指定即可

timeStamp : 时间戳

每一个单元格背后都是具有时间戳的概念的, 默认情况下, 时间戳为插入数据的时间, 当然也可以自定义

versions: 版本号

1. 在hbase中, 对于每一个单元格, 都是可以记录其历史变更行为的, 通过设置version版本数量, 表示需要记录多少个历史版本, 默认值为1
2. 当设置版本数量为多个的时候, 默认展示的离当前时间最近的版本的数据

cell : 单元格

如何确定一个唯一的单元格呢? rowkey + 列族 + 列名 + 值

hbase的相关操作_shell命令

hbase的基本shell操作

进入shell

hbase shell

查看整个集群的状态信息

status

如何查看帮助文档信息

查看整个帮助文档
help

查看某一个具体的命令如何使用
help ‘命令名称’

如何查看当前hbase中有那些表呢?

list

如何创建一张表

格式:
create ‘表名’,‘列族1’,‘列族2’ …
或者
create ‘表名’,{NAME=>‘列族1’},{NAME=>‘列族2’} …

如何向表中插入数据

格式:
put ‘表名’,‘rowkey名称’,‘列族名:列名’,‘值’

如何从表中获取某一条数据呢? 基于rowkey查询

格式:
get ‘表名’,‘rowkey名称’, [‘列族’ | ‘列族:列名’ …]
说明:
[] 表示是可选

如何修改数据呢? 修改数据的操作 与 添加数据的操作是一致的, 只需要保证rowkey一样 就是修改数据

如何删除数据的操作:

格式:
delete ‘表名’,‘rowkey名称’,‘列族:列名’

deleteall ‘表名’,‘rowkey名称’,‘列族:列名’

truncate ‘表名’ 清空表
说明:
1) delete操作, 仅支持删除某一个列下的数据, 仅会删除当前这个版本, 恢复上一个版本
2) deleteall操作, 在删除某一个列数据的时候, 直接将其所有的历史版本全部都删除
3) deleteall操作, 在不指定列族和列名, 仅指定rowkey的时候, 删除整行

说明:
deleteall操作在hbase2.x以上的版本提供的
注意:
truncate操作 一般不使用, 因为此操作在重新建表的时候, 会与原来的表不一致. 比如一些设置参数信息,执行truncate全部都还原了

如何删除表

格式:
drop ‘表名’

注意: 在删除hbase表之前, 必须要先禁用表
禁用表: disable ‘表名’
启动表: enable ‘表名’
判断表是否启用: is_enabled ‘表名’
判断表是否禁用: is_disabled ‘表名’

如何查看表的结构

格式:
describe ‘表名’

如何查看表中有多少条数据:

count ‘表名’

如何通过扫描的方式查询数据, 以及根据范围查询数据

准备工作:  插入一部分数据
put 'test01','rk0001','f1:name','zhangsan'
put 'test01','rk0001','f1:age','20'
put 'test01','rk0001','f1:birthday','2020-10-10'
put 'test01','rk0001','f2:sex','nan'
put 'test01','rk0001','f2:address','beijing'

put 'test01','rk0002','f1:name','lisi'
put 'test01','rk0002','f1:age','25'
put 'test01','rk0002','f1:birthday','2005-10-10'
put 'test01','rk0002','f2:sex','nv'
put 'test01','rk0002','f2:address','shanghai'

put 'test01','rk0003','f1:name','王五'
put 'test01','rk0003','f1:age','28'
put 'test01','rk0003','f1:birthday','1993-10-25'
put 'test01','rk0003','f2:sex','nan'
put 'test01','rk0003','f2:address','tianjin'

put 'test01','0001','f1:name','zhaoliu'
put 'test01','0001','f1:age','25'
put 'test01','0001','f1:birthday','1995-05-05'
put 'test01','0001','f2:sex','nan'
put 'test01','0001','f2:address','guangzhou'

格式:
	scan '表名' , {COLUMNS=>['列族' | '列族:列名' ....], 
	STARTROW=>'起始rowkey值' ,ENDROW=>'结束rowkey值',
	FORMATTER=>'toString',LIMIT=>N}

注意
	此处 []  是格式要求, 必须存在
	范围检索是包头不包尾
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33

hbase的高级shell命令

whoami: 查看当前登录用户

exists: 查看表是否存在

alter: 用来执行修改表的操作

增加列族:
alter ‘表名’ ,NAME=>‘新的列族’
删除列族:
alter ‘表名’,‘delete’=>‘旧的列族’

hbase的filter过滤器相关的操作 :

作用:补充hbase的查询方式

格式:
	scan '表名',{FILTER=>"过滤器(比较运算符,'比较器表达式')"}

在hbase中常用的过滤器: 
	rowkey过滤器:  
		RowFilter:  实现根据某一个rowkey过滤数据
		PrefixFilter: rowkey前缀过滤器
	列族过滤器: 
		FamilyFilter: 列族过滤器
	列名过滤器:
		QualifierFilter : 列名过滤器, 显示对应列的数据
	列值过滤器: 
		ValueFilter: 列值过滤器, 找到符合条件的列值
		SingleColumnValueFilter: 在指定列族和列名下, 查询符合对应列值数据的整行数据
		SingleColumnValueExcludeFilter : 在指定列族和列名下, 查询符合对应列值数据的整行数据，结果不包含过滤字段
	其他过滤器:
		PageFilter : 用于分页过滤器

比较运算符:  >  <  >= <= != =

比较器: 
	BinaryComparator: 用于进行完整的匹配操作
	BinaryPrefixComparator : 匹配指定的前缀数据
	NullComparator : 空值匹配操作
	SubstringComparator: 模糊匹配

比较器表达式: 
	BinaryComparator         binary:值
	BinaryPrefixComparator   binaryprefix:值
	NullComparator           null
	SubstringComparator      substring:值

参考地址:
	http://hbase.apache.org/2.2/devapidocs/index.html  
	从这个地址下, 找到对应过滤器, 查看其构造, 根据构造编写filter过滤器即可

案例: 
	需求一: 找到在列名中包含 字母 e 列名有哪些
	scan 'test01',{FILTER=>"QualifierFilter(=,'substring:e')"}
	需求二: 查看rowkey以rk开头的数据
	scan 'test01',{FILTER=>"PrefixFilter('rk')"}
	scan 'test01',{FILTER=>"RowFilter(=,'binaryprefix:rk')"}
	需求三: 查询 年龄大于等于25岁的数据
	scan 'test01',{FILTER=>"SingleColumnValueFilter('f1','age',>=,'binary:25')"}
	scan 'test01',{FILTER=>"SingleColumnValueExcludeFilter('f1','age',>=,'binary:25')"}
	
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46