一、概述

Hbase全称为Hadoop Database（基于HDFS的数据库），设计来源Google 的bigtable，Hbase 仿照 bigtable设计基于HDFS上的一款数据库。

在这里插入图片描述

1.1 CAP原则

CAP原则又称之为CAP原理，指的是在分布式系统当中，一致性、可用性、分区容错性，三者不可兼得

在这里插入图片描述

HBase 是保证CP

1.2 什么是基于列式存储？

HBase 是基于列式存储的NoSql

这个概念和RDBMS作对比，传统的数据库对数据的操作单位是一行（若干字段）

select username ，pass from user where id = 1；
update  user set username ="gjf " where id =1;

即使操纵的是某一行记录当中的字段，其实RDBMS是查询了整行的内容加载完后完成对数据的修改

行存储问题

在这里插入图片描述

列存储

在这里插入图片描述

1.3 HBase

https://hbase.apache.org/

Hbase 是基于列式存储的分布式的、面向列、基于HDFS的数据库，在需要实时读写，需要访问超大规模数据时，可以使用HBASE。

1.3.1 特点：

大：一个表可以有上亿行，可有上百万列
面向列：可以支持稀疏存储
无模式：表的结构灵活，可以任意增加和减少字段
数据多版本：每个cell中的数据可以用多个版本，在默认情况下，版本号自动分配，版本的个数可以自己设置
数据类型单一：Hbase中的数据都是字符串，没有类型

1.3.2 名词解释

RowKey ：与NoSQL数据库一样，rowkey是用来检索记录的主键
列簇：列的合计，列簇必须在使用前进行定义
时间戳：主要为版本提供方便
Cell单元格：由{rowkey，列名，列簇，时间戳}

1.3.3 Hbase和关系型数据库的区别

数据库类型：HBase中数据库类型都是字符串类型（String）
数据操作：Hbase只有普通的增删查改等操作，没有表之间的关联查询
存储模式：Hbase是基于列式存储的，而RDBMS是基于行式存储的
应用场景：Hbase适合存储大容量数据，查询效率极高

二、Hbase 环境搭建-单机

2.1 环境

Hadoop
ZK

2.2 下载安装

[root@HadoopNode00 ~]# mkdir /home/hbase
[root@HadoopNode00 ~]# tar -zxvf hbase-1.2.4-bin.tar.gz -C /home/hbase/
[root@HadoopNode00 ~]# vi .bashrc
export HBASE_HOME=/home/hbase/hbase-1.2.4
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

[root@HadoopNode00 ~]# vi /home/hbase/hbase-1.2.4/conf/hbase-site.xml

<property>
     <name>hbase.rootdir</name>
     <value>hdfs://HadoopNode00:9000/hbase</value>
</property>

<property>
	<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
	<value>HadoopNode00</value>
</property>

<property>
	<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
	<value>2181</value>
</property>

<property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
</property>
[root@HadoopNode00 ~]# vi /home/hbase/hbase-1.2.4/conf/regionservers
HadoopNode00

2.3 启动

# 保证zk和hdfs启动成功
[root@HadoopNode00 zookeeper-3.4.6]# start-hbase.sh
starting master, logging to /home/hbase/hbase-1.2.4/logs/hbase-root-master-HadoopNode00.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
HadoopNode00: starting regionserver, logging to /home/hbase/hbase-1.2.4/logs/hbase-root-regionserver-HadoopNode00.out
HadoopNode00: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
HadoopNode00: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
[root@HadoopNode00 zookeeper-3.4.6]# jps
2257 QuorumPeerMain
2642 HRegionServer
1906 DataNode
1811 NameNode
2485 HMaster
2121 SecondaryNameNode
2938 Jps

web界面： http://hadoopnode00:16010/master-status

2.4 连接

[root@HadoopNode00 zookeeper-3.4.6]# hbase shell

三、Shell操作

3.1 常见命令

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

hbase(main):003:0> version
1.2.4, rUnknown, Wed Feb 15 18:58:00 CST 2017

hbase(main):004:0> whoami
root (auth:SIMPLE)
    groups: root

3.2 命名空间操作

namespace 相当于MySQL中的数据库

# 创建一个普通的命名空间
hbase(main):006:0> create_namespace "baizhi"
0 row(s) in 0.0870 seconds

# 创建带属性的命名空间
hbase(main):007:0> create_namespace "shahe",{'subway'=>'shahezhan'}
0 row(s) in 0.0130 seconds

#删除命名空间
hbase(main):001:0> drop_namespace 'baizhi'
0 row(s) in 0.1440 seconds

# 描述命名空间
hbase(main):001:0> describe_namespace 'shahe'
DESCRIPTION
{NAME => 'shahe', subway => 'shahezhan'}
1 row(s) in 0.1300 seconds

# 修改命名空间
hbase(main):003:0> alter_namespace 'shahe',{METHOD => 'set', 'subway'=>'gonghuacheng'}
0 row(s) in 0.0240 seconds

hbase(main):004:0> describe_namespace 'shahe'
DESCRIPTION
{NAME => 'shahe', subway => 'gonghuacheng'}
1 row(s) in 0.0060 seconds

# 列出所有命名空间
hbase(main):005:0> list_namespace
NAMESPACE
default
hbase
shahe
3 row(s) in 0.0160 seconds

3.3 表操作（DDL 数据定义语言）

# 创建命名空间为baizhi
hbase(main):007:0> create_namespace 'baizhi'
0 row(s) in 0.0230 seconds

# 创建baizhi namespace的下的表叫做 t_user，有两个列簇叫做 cf1 cf2
hbase(main):008:0> create 'baizhi:t_user','cf1','cf2'
0 row(s) in 2.2930 seconds

=> Hbase::Table - baizhi:t_user

hbase(main):001:0> describe 'baizhi:t_user'
Table baizhi:t_user is ENABLED
baizhi:t_user
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'cf1', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BL
CODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE =>
', REPLICATION_SCOPE => '0'}
{NAME => 'cf2', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', DATA_BL
CODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE =>
', REPLICATION_SCOPE => '0'}
2 row(s) in 0.1930 seconds



# 直接删除无法删除，需要将其先disable掉
hbase(main):002:0> drop 'baizhi:t_user'

ERROR: Table baizhi:t_user is enabled. Disable it first.

Here is some help for this command:
Drop the named table. Table must first be disabled:
  hbase> drop 't1'
  hbase> drop 'ns1:t1'

# disable 表 （禁用表）
hbase(main):003:0> disable
disable                     disable_all                 disable_peer                disable_table_replication
hbase(main):003:0> disable 'baizhi:t_user'
0 row(s) in 2.2570 seconds

# 删除表
hbase(main):004:0> drop 'baizhi:t_user'
0 row(s) in 1.2370 seconds


hbase(main):001:0> create 'baizhi:t_user','cf1','cf2'
0 row(s) in 1.3470 seconds

=> Hbase::Table - baizhi:t_user

# 列出所有的表
hbase(main):002:0> list
TABLE
baizhi:t_user
1 row(s) in 0.0120 seconds

=> ["baizhi:t_user"]

# 列出某个命名空间下的表
hbase(main):003:0> list_namespace_tables 'baizhi'
TABLE
t_user
1 row(s) in 0.0130 seconds

3.4 数据操作（数据管理语言 DML）

3.4.1 put

# 最普通的插入语句的方式
hbase(main):005:0> put 'baizhi:t_user','1','cf1:name','zhangsan'
0 row(s) in 0.1010 seconds


# 将表对象复制给变量t
hbase(main):006:0> t = get_table 'baizhi:t_user'
0 row(s) in 0.0010 seconds

=> Hbase::Table - baizhi:t_user

# 使用复制对象t 对表进行操作
hbase(main):007:0> t.put '1','cf1:age',18
0 row(s) in 0.0110 seconds

# 覆盖操作和put插入相似 写入相同的条件  写入值就可覆盖
hbase(main):008:0> t.put '1','cf1:age',19
0 row(s) in 0.0070 seconds
# 扫描 当前的表
hbase(main):009:0> t.scan
ROW                           COLUMN+CELL
 1                            column=cf1:age, timestamp=1569278257582, value=19
 1                            column=cf1:name, timestamp=1569277976093, value=zhangsan
1 row(s) in 0.0180 seconds

3.4.2 get


# 获取baizhi：t_user 下的rowk为1 的所有的cell
hbase(main):013:0> get 'baizhi:t_user' ,'1'
COLUMN                        CELL
 cf1:age                      timestamp=1569278257582, value=19
 cf1:name                     timestamp=1569277976093, value=zhangsan
2 row(s) in 0.0120 seconds

hbase(main):014:0> t.get '1'
COLUMN                        CELL
 cf1:age                      timestamp=1569278257582, value=19
 cf1:name                     timestamp=1569277976093, value=zhangsan
2 row(s) in 0.0030 seconds
# 发现获取版本只有一个，是因为表目前不支持多版本
hbase(main):015:0> t.get '1',{COLUMN=>'cf1:name',VERSIONS=>3}


# 创建一个最多有三个版本的表
hbase(main):001:0> create 'baizhi:t_user',{NAME=>'cf1',VERSIONS=>3}
0 row(s) in 1.3510 seconds

=> Hbase::Table - baizhi:t_user

hbase(main):006:0> t.get '1',{COLUMN=>'cf1:name',VERSIONS=>3}
COLUMN                        CELL
 cf1:name                     timestamp=1569279103046, value=zs
 cf1:name                     timestamp=1569279081528, value=zhangsan
2 row(s) in 0.0090 seconds

3.4.3 delete /deleteall

hbase(main):009:0> t.delete '1','cf1:name'
0 row(s) in 0.0270 seconds
hbase(main):010:0> t.scan
ROW                           COLUMN+CELL
 1                            column=cf1:age, timestamp=1569279066158, value=18
1 row(s) in 0.0090 seconds



# 根据时间戳进行删除
hbase(main):012:0> t.get '1',{COLUMN=>'cf1:age',VERSIONS=>3}
COLUMN                        CELL
 cf1:age                      timestamp=1569279425168, value=19
 cf1:age                      timestamp=1569279066158, value=18
2 row(s) in 0.0080 seconds
hbase(main):013:0> t.delete '1','cf1:age',1569279066158
0 row(s) in 0.0060 seconds
hbase(main):014:0> t.get '1',{COLUMN=>'cf1:age',VERSIONS=>3}
COLUMN                        CELL
 cf1:age                      timestamp=1569279425168, value=19
1 row(s) in 0.0030 seconds

hbase(main):002:0> deleteall 'baizhi:t_user','1'
0 row(s) in 0.1600 seconds

hbase(main):003:0> scan 'baizhi:t_user'
ROW                           COLUMN+CELL
0 row(s) in 0.0120 seconds

3.4.4 scan

#  查询列簇为cf1 从第一行开始
hbase(main):019:0> scan 'baizhi:t_user',{COLUMNS=>['cf1'],STARTROW=>'1'}
ROW                           COLUMN+CELL
 1                            column=cf1:age, timestamp=1569279798830, value=20
 1                            column=cf1:name, timestamp=1569279748288, value=zhangsan
 2                            column=cf1:age, timestamp=1569279809118, value=22
 2                            column=cf1:name, timestamp=1569279779869, value=wangwubaizhi
2 row(s) in 0.0100 seconds

#  查询列簇为cf1 从第二行开始
hbase(main):020:0> scan 'baizhi:t_user',{COLUMNS=>['cf1'],STARTROW=>'2'}
ROW                           COLUMN+CELL
 2                            column=cf1:age, timestamp=1569279809118, value=22
 2                            column=cf1:name, timestamp=1569279779869, value=wangwubaizhi
1 row(s) in 0.0080 seconds

#  查询列簇为cf1 从第三行开始
hbase(main):021:0> scan 'baizhi:t_user',{COLUMNS=>['cf1'],STARTROW=>'3'}
ROW                           COLUMN+CELL
0 row(s) in 0.0040 seconds

#  查询列簇为cf1 从第一行开始 只显示一行
hbase(main):022:0> scan 'baizhi:t_user',{COLUMNS=>['cf1'],STARTROW=>'1',LIMIT=>1}
ROW                           COLUMN+CELL
 1                            column=cf1:age, timestamp=1569279798830, value=20
 1                            column=cf1:name, timestamp=1569279748288, value=zhangsan
1 row(s) in 0.0070 seconds
#  查询列簇为cf1 从第一行开始 只显示两行
hbase(main):023:0> scan 'baizhi:t_user',{COLUMNS=>['cf1'],STARTROW=>'1',LIMIT=>2}
ROW                           COLUMN+CELL
 1                            column=cf1:age, timestamp=1569279798830, value=20
 1                            column=cf1:name, timestamp=1569279748288, value=zhangsan
 2                            column=cf1:age, timestamp=1569279809118, value=22
 2                            column=cf1:name, timestamp=1569279779869, value=wangwubaizhi
2 row(s) in 0.0260 seconds

3.4.5 count

hbase(main):025:0> count 'baizhi:t_user'
2 row(s) in 0.0130 seconds

=> 2

3.4.6 append

hbase(main):026:0> append 'baizhi:t_user','1','cf1:name','110'
0 row(s) in 0.0070 seconds

hbase(main):027:0> scan 'baizhi:t_user'
ROW                           COLUMN+CELL
 1                            column=cf1:age, timestamp=1569279798830, value=20
 1                            column=cf1:name, timestamp=1569280127798, value=zhangsan110
 2                            column=cf1:age, timestamp=1569279809118, value=22
 2                            column=cf1:name, timestamp=1569279779869, value=wangwubaizhi
2 row(s) in 0.0090 seconds

3.4.7 truncate

清空数据

hbase(main):028:0> truncate 'baizhi:t_user'
Truncating 'baizhi:t_user' table (it may take a while):
 - Disabling table...
 - Truncating table...
0 row(s) in 3.4400 seconds

hbase(main):001:0> scan 'baizhi:t_user'
ROW                           COLUMN+CELL
0 row(s) in 0.1550 seconds

四、Java API

4.1 依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hbase/hbase-client -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbase-client</artifactId>
    <version>1.2.4</version>
</dependency>

4.2 核心操作

获取客户端对象和连接对象


    @Before
    public void getClient() throws Exception {
        configuration = new Configuration();

        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "HadoopNode00");
        configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        conn = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        admin = conn.getAdmin();

    }
    

    @After
    public void close() throws Exception {
        admin.close();
        conn.close();

    }

4.3 namespace常规操作

 @Test
    public void createNameSpace() throws Exception {
        NamespaceDescriptor namespaceDescriptor = NamespaceDescriptor.create("baizhi123").addConfiguration("admin", "gjf").build();
        admin.createNamespace(namespaceDescriptor);
    }

    @Test
    public void listNameSpace() throws Exception {

        NamespaceDescriptor[] listNamespaceDescriptors = admin.listNamespaceDescriptors();

        for (NamespaceDescriptor listNamespaceDescriptor : listNamespaceDescriptors) {
            System.out.println(listNamespaceDescriptor.getName());
        }


    }

    @Test
    public void modifyNameSpace() throws Exception {
        NamespaceDescriptor namespaceDescriptor = NamespaceDescriptor.create("baizhi123").addConfiguration("aa", "bb").removeConfiguration("admin").build();
        admin.modifyNamespace(namespaceDescriptor);


    }

    @Test
    public void deleteNameSpace() throws Exception{
        admin.deleteNamespace("baizhi123");

    }

4.4 表常规操作

参考 http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/

@Test
    public void createTables() throws Exception {

        /*
        创建表名的对象（封装表名字）
        * */
        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user1");


        /*
         * 封装  表 的相关信息
         * */


        HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName);

        /*
         * 封装列簇的相关信息
         * */
        HColumnDescriptor cf1 = new HColumnDescriptor("cf1");
        cf1.setMaxVersions(3);

= 
        /*
         *
         * */
        HColumnDescriptor cf2 = new HColumnDescriptor("cf2");
        cf2.setMaxVersions(3);

        /*
         * 在hTableDescriptor 对象中添加列簇描述对象
         * */


        hTableDescriptor.addFamily(cf1);
        hTableDescriptor.addFamily(cf2);


        /*
         * 创建 table
         * */
        admin.createTable(hTableDescriptor);

    }

    @Test

    public void dropTable() throws Exception {


        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user1");
        admin.disableTable(tableName);
        admin.deleteTable(tableName);
    }

4.5 CURD

4.5.1 put

更新单个记录

@Test
    public void testPutOne() throws Exception {

        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user");
        /*
         * 通过conn对象获得table的操作对象
         * */
        Table table = conn.getTable(tableName);

        Put put1 = new Put("1".getBytes());
        put1.addColumn("cf1".getBytes(), "name".getBytes(), "zhangsan".getBytes());
        put1.addColumn("cf1".getBytes(), "age".getBytes(), "18".getBytes());
        put1.addColumn("cf1".getBytes(), "sex".getBytes(), "false".getBytes());

       
        table.put(put1);
        table.close();

    }

插入多个记录

 @Test
    public void testPutList() throws Exception {

        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user");
        BufferedMutator bufferedMutator = conn.getBufferedMutator(tableName);


        Put put1 = new Put("4".getBytes());
        put1.addColumn("cf1".getBytes(), "name".getBytes(), "zhangsan".getBytes());
        put1.addColumn("cf1".getBytes(), "age".getBytes(), "18".getBytes());
        put1.addColumn("cf1".getBytes(), "sex".getBytes(), "false".getBytes());

        Put put2 = new Put("5".getBytes());
        put2.addColumn("cf1".getBytes(), "name".getBytes(), "zhangsan".getBytes());
        put2.addColumn("cf1".getBytes(), "age".getBytes(), "18".getBytes());
        put2.addColumn("cf1".getBytes(), "sex".getBytes(), "false".getBytes());

        Put put3 = new Put("6".getBytes());
        put3.addColumn("cf1".getBytes(), "name".getBytes(), "zhangsan".getBytes());
        put3.addColumn("cf1".getBytes(), "age".getBytes(), "18".getBytes());
        put3.addColumn("cf1".getBytes(), "sex".getBytes(), "false".getBytes());

        ArrayList<Put> puts = new ArrayList<Put>();
        puts.add(put1);
        puts.add(put2);
        puts.add(put3);

        bufferedMutator.mutate(puts);

        bufferedMutator.close();

    }

4.5.2 delete

单个删除


    @Test
    public void tetsDelete() throws Exception {

        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user");
        Table table = conn.getTable(tableName);
        Delete delete = new Delete("6".getBytes());

        table.delete(delete);
        table.close();

    }

批量删除


    @Test
    public void testDeleteList() throws Exception{


        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user");
        BufferedMutator bufferedMutator = conn.getBufferedMutator(tableName);

        Delete delete1 = new Delete("1".getBytes());
        Delete delete2 = new Delete("2".getBytes());
        Delete delete3 = new Delete("3".getBytes());

        ArrayList<Delete> deletes = new ArrayList<Delete>();

        deletes.add(delete1);
        deletes.add(delete2);
        deletes.add(delete3);

        bufferedMutator.mutate(deletes);

        bufferedMutator.close();


    }

4.5.3 get




    @Test

    public void testGet() throws Exception {

        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user");
        Table table = conn.getTable(tableName);

        Get get = new Get("4".getBytes());


        Result result = table.get(get);

        byte[] name = result.getValue("cf1".getBytes(), "name".getBytes());
        byte[] age = result.getValue("cf1".getBytes(), "age".getBytes());
        byte[] sex = result.getValue("cf1".getBytes(), "sex".getBytes());

        System.out.println(new String(name) + "-" + new String(age) + "-" + new String(sex));

    }


    @Test
    public void testGet02() throws Exception {
        /*
        *
        * hbase(main):012:0>  t.get '4',{COLUMN=>'cf1:name',VERSIONS=>3}
            COLUMN                        CELL
            cf1:name                     timestamp=1569284691440, value=zs
            cf1:name                     timestamp=1569283965094, value=zhangsan

        * */

        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user");
        Table table = conn.getTable(tableName);

        Get get = new Get("4".getBytes());
        get.setMaxVersions(2);

        get.addColumn("cf1".getBytes(), "name".getBytes());

        Result result = table.get(get);

        List<Cell> cellList = result.getColumnCells("cf1".getBytes(), "name".getBytes());


        for (Cell cell : cellList) {
            /*
             * rowkey 列名  列值  时间戳
             * */


            byte[] rowkey = CellUtil.cloneRow(cell);
            byte[] cf = CellUtil.cloneFamily(cell);
            byte[] qualifier = CellUtil.cloneQualifier(cell);
            byte[] value = CellUtil.cloneValue(cell);
            long timestamp = cell.getTimestamp();

            System.out.println(new String(rowkey) + "--" + new String(cf) + "--" + new String(qualifier) + "--" + new String(value) +"--" +timestamp);


        }

4.5.4 scan

 @Test
    public void testScan() throws Exception {

        TableName tableName = TableName.valueOf("baizhi:t_user");
        Table table = conn.getTable(tableName);

        Scan scan = new Scan();


        PrefixFilter prefixFilter1 = new PrefixFilter("4".getBytes());
        PrefixFilter prefixFilter2 = new PrefixFilter("5".getBytes());

        FilterList list = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ONE,prefixFilter1, prefixFilter2);
        scan.setFilter(list);


        ResultScanner results = table.getScanner(scan);

        for (Result result : results) {

            byte[] row = result.getRow();
            byte[] name = result.getValue("cf1".getBytes(), "name".getBytes());
            byte[] age = result.getValue("cf1".getBytes(), "age".getBytes());
            byte[] sex = result.getValue("cf1".getBytes(), "sex".getBytes());

            System.out.println(new String(row) + "--" + new String(name) + "-" + new String(age) + "-" + new String(sex));
        }


    }

五、MapReduce on Hbase

5.1 依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactId>
    <version>2.6.0</version>
</dependency>

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

5.2 模拟问题

HBase中有相关的数据 
书写MR 程序
运行

baidu sina ali
rowkey  salary  name age

package com.baizhi.mr;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapReduceUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableOutputFormat;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.MRJobConfig;

import javax.swing.*;

public class JobRunner {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");

        Configuration configuration = new Configuration();

        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "HadoopNode00");
        configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");

        configuration.addResource("conf2/core-site.xml");
        configuration.addResource("conf2/hdfs-site.xml");
        configuration.addResource("conf2/mapred-site.xml");
        configuration.addResource("conf2/yarn-site.xml");
        configuration.set(MRJobConfig.JAR, "G:\\IDEA_WorkSpace\\BigData\\HBase_Test\\target\\HBase_Test-1.0-SNAPSHOT.jar");
        configuration.set("mapreduce.app-submission.cross-platform", "true");

        Job job = Job.getInstance(configuration);
        job.setJarByClass(JobRunner.class);

        /*
         *
         * */
        job.setInputFormatClass(TableInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TableOutputFormat.class);



        /*
         *
         * 设置mapper 相关
         * */
        TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
                "baizhi:t_user1",
                new Scan(),
                UserMapper.class,
                Text.class,
                DoubleWritable.class,
                job
        );


        TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(
                "baizhi:t_result",
                UserReducer.class,
                job);


        job.waitForCompletion(true);
    }
}

package com.baizhi.mr;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableMapper;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;

import java.io.IOException;

public class UserMapper extends TableMapper<Text, DoubleWritable> {
    @Override
    protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value, Context context) throws IOException, InterruptedException {


        byte[] bytes = key.get();
        String rowkey = Bytes.toString(bytes);

        String company = rowkey.split(":")[0];

        byte[] salaryByte = value.getValue("cf1".getBytes(), "salary".getBytes());

        double salary = Bytes.toDouble(salaryByte);


        context.write(new Text(company), new DoubleWritable(salary));


    }
}

package com.baizhi.mr;


import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableReducer;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;

import java.io.IOException;

public class UserReducer extends TableReducer<Text, DoubleWritable, NullWritable> {

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<DoubleWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double totalSalary = 0.0;

        int count = 0;


        for (DoubleWritable value : values) {
            totalSalary += value.get();
            count++;

        }

        Put put = new Put(key.getBytes());

        put.addColumn("cf1".getBytes(), "avgSalary".getBytes(), (totalSalary / count + "").getBytes());


        context.write(NullWritable.get(), put);


    }
}

5.3 最终结果

在这里插入图片描述

六、HBase 架构（重点）

6.1 名词解释

（1）ZooKeeper

HBase 通过ZK来做Master 的高可用，如果Master异常，通过竞争选举产生新的Master 提供服务
HBase 通过ZK 来做 RegionServer的监控，当RegionServer异常时，调用的相关的容错机制
元数据的入口和集群配置的维护工作，通过zk做外部统一入口

（2）HMaster

为RegionServer分配Region
维护整个集群的负载均衡
维护集群的元数据信息
发现失效的Region，将失效的Region分配给正常的RegionServer
当RegionServer失效时，协调对应的HLog拆分

（3）HRegionServer

HRegionServer直接对接用户的读写请求
管理Master 为其分配的Region
处理来自客户端的请求，负责与HDFS 做交互，存储到HDFS
负责对Region（变大）的拆分

1）Region

Regions代表着一个表所有的数据
Region往往会做拆分，因为一个Region是无法存储Hbase 表中所有的数据
- 拆分机制|切割条件：数据大小>=N^2 * 128MB,N 是Region的数量，当N=9 时，一般大小会超过10GB，此时以后按照10Gb进行拆分
Region 由Store组成
Region会分配到集群中称之为"RegionServer"的节点

2）Store

每一个Region有一个或者多个Store，至少有一个
使用列簇划分Store，有几个列簇就有几个Stroe
一个Store由一个MemStore和0或者多个HFile（StoreFile）组成

3）MemStore

写缓存，数据先写到MemStore中，在Flush到磁盘中
以key value形式存储到磁盘中
MemStore flush 触发机制
- MemStore级别限制：当Region中任意一个MemStore大小达到上限（hbase.region.master.flush.size 默认128MB）
- Region级别限制：当Region中给所有的MemStore的大小总和达到了256MB（hbase.hregion.memstore.block.multiplier * hbase.hregion.memstore.flush.size，默认 2* 128M = 256M）
- RegionServer 级别：当一个RegionServer中所有的MemStore大小总和上限到了（hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit ＊ hbase_heapsize，默认 40%的JVM内存使用量）
- 当一个RegionServer中HLog数量达到上限（可通过参数hbase.regionserver.maxlogs配置），系统会选取最早的一个 HLog对应的一个或多个Region进行flush
- Hbase 定时刷新：默认一个小时，确保数据不会长时间停留在内存中
- 手动Flush：用户可以通过shell命令 flush ‘tablename’或者flush ‘region name’分别对一个表或者一个Region进行flush。

4）HLog|WAL

一个文件
0.94之前叫做HLog，0.94 之后叫做WAL
记录RegionServer上所有的编辑信息（Put、Deletes操作属于那个Region），在数据写入MemStore之前
默认为一个WAL 日志，操作为串行操作，可能造成性能瓶颈，可以配置多个WAL 实例，进行并行写入(但是并行化是通过对多个Region进行分区实现的，如果只有一个Region那么该方案无效)
- ```
hbase-site.xml

<property>   
  <name>hbase.wal.provider</name>   
  <value>multiwal</value> 
</property>
```
RegionServer 宕机时，实现数据恢复

5）HFile| StoreFile

HFile（ StoreFile）用于存储HBase 的数据，在HBase中数据是按照Rowkey|ColumnFamily|Column 排序。对与相同的Cell按照时间戳进行排序

（4）HDFS

HDFS 为HBase 存储提供服务，理论上Hbase 是可以无限扩容的，不用担心容量和容灾的问题，只需要保证其自身的高可用即可，不用去考虑存储系统的相关的问题

6.2 HBase 架构图

在这里插入图片描述

七、集群搭建

在这里插入图片描述

HadoopNode01	HadoopNode02	HadoopNode03
nn1	nn2
journal node	journal node	journal node
zkfc	zkfc
datanode	datanode	datanode
zk01	zk02	zk03
	rm1	rm2
nodemanager	nodemanager	nodemanager
hregionserver	hregionserver	hregionserver
hmaster	hmaster	hmaster

必须安装Hadoop环境，并且HADOOP_HOME,因为HBase 会自动读取HDFS
安装ZK集群（伪集群|单节点），保证其正常启动
安装Hbase

# 首先在三台zk节点中保证ZK成功启动

[root@ZK01 ~]# /home/zk/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start /home/zk/zookeeper-3.4.6/conf/zk.conf
JMX enabled by default
Using config: /home/zk/zookeeper-3.4.6/conf/zk.conf
Starting zookeeper ... STARTED
[root@ZK01 ~]# /home/zk/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status /home/zk/zookeeper-3.4.6/conf/zk.conf
JMX enabled by default
Using config: /home/zk/zookeeper-3.4.6/conf/zk.conf
Mode: follower


# 配置安装Hbase 
[root@HadoopNodeX ~]# mkdir /home/hbase
[root@HadoopNodeX ~]# tar -zxvf hbase-1.2.4-bin.tar.gz -C /home/hbase/

# 配置环境比变量

[root@HadoopNodeX ~]# vi .bashrc
export HBASE_HOME=/home/hbase/hbase-1.2.4
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
# 环境变量生效
[root@HadoopNodeX ~]# source .bashrc


[root@HadoopNodeX ~]# vi /home/hbase/hbase-1.2.4/conf/hbase-site.xml

<property>
     <name>hbase.rootdir</name>
     <value>hdfs://mycluster/hbase</value>
</property>

<property>
	<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
	<value>ZK01,ZK02,ZK03</value>
</property>

<property>
	<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
	<value>2181</value>
</property>

<property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
</property>
[root@HadoopNodeX ~]# vi /home/hbase/hbase-1.2.4/conf/regionservers
HadoopNode01
HadoopNode02
HadoopNode03

[root@HadoopNodeX ~]# hbase-daemon.sh start master
[root@HadoopNodeX ~]# hbase-daemon.sh start regionserver

八、HBase 读写流程

8.1 读流程

在这里插入图片描述

HBase读数据流程
1 Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息。
2 根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息
3 找到这个region对应的regionserver
4 查找对应的region
5 先从MemStore找数据，如果没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)

8.2 写流程

在这里插入图片描述

（1）Client向HRedgionServer  发送请求
（2）HRegionServer将数据写到HLog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复；
（3）HRegionServer将数据写到内存（MEMStroe）
（4）反馈Client 写成功。

HBase写数据流程
1 Client首先访问zookeeper，从meta表获取相应region信息，然后找到meta表的数据
2 根据namespace、表名和rowkey根据meta表的数据找到写入数据对应的region信息
3 找到对应的regionserver
4 把数据分别写到HLog和MemStore上一份
4 MemStore达到一个阈值后则把数据刷成一个StoreFile文件。（若MemStore中的数据有丢失，则可以从HLog上恢复）
5 当多个StoreFile文件达到一定的大小后，会触发Compact合并操作，合并为一个StoreFile，（这里同时进行版本的合并和数据删除。）
6 当Storefile大小超过一定阈值后，会把当前的Region分割为两个（Split），并由Hmaster分配到相应的HRegionServer，实现负载均衡

cluster.distributed
true

[root@HadoopNodeX ~]# vi /home/hbase/hbase-1.2.4/conf/regionservers
HadoopNode01
HadoopNode02
HadoopNode03

[root@HadoopNodeX ~]# hbase-daemon.sh start master
[root@HadoopNodeX ~]# hbase-daemon.sh start regionserver








# 八 、HBase 读写流程



## 8.1 读流程

[外链图片转存中...(img-I6CAAwGz-1577535780190)]

HBase读数据流程
1 Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息。
2 根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息
3 找到这个region对应的regionserver
4 查找对应的region
5 先从MemStore找数据，如果没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)




## 8.2 写流程



[外链图片转存中...(img-R2BGtO7h-1577535780190)]

（1）Client向HRedgionServer 发送请求
（2）HRegionServer将数据写到HLog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复；
（3）HRegionServer将数据写到内存（MEMStroe）
（4）反馈Client 写成功。

HBase写数据流程
1 Client首先访问zookeeper，从meta表获取相应region信息，然后找到meta表的数据
2 根据namespace、表名和rowkey根据meta表的数据找到写入数据对应的region信息
3 找到对应的regionserver
4 把数据分别写到HLog和MemStore上一份
4 MemStore达到一个阈值后则把数据刷成一个StoreFile文件。（若MemStore中的数据有丢失，则可以从HLog上恢复）
5 当多个StoreFile文件达到一定的大小后，会触发Compact合并操作，合并为一个StoreFile，（这里同时进行版本的合并和数据删除。）
6 当Storefile大小超过一定阈值后，会把当前的Region分割为两个（Split），并由Hmaster分配到相应的HRegionServer，实现负载均衡

来源：CSDN

作者：明月清风，良宵美酒

链接：https://blog.csdn.net/qq_40822132/article/details/103748165

标签

hbase

数据库

HDFS

nosql

HBase

一、概述

1.1 CAP原则

1.2 什么是基于列式存储？

行存储问题

列存储

1.3 HBase

1.3.1 特点：

1.3.2 名词解释

1.3.3 Hbase和关系型数据库的区别

二、Hbase 环境搭建-单机

2.1 环境

2.2 下载安装

2.3 启动

2.4 连接

三、Shell操作

3.1 常见命令

3.2 命名空间操作

3.3 表操作（DDL 数据定义语言）

3.4 数据操作（数据管理语言 DML）

3.4.1 put

3.4.2 get

3.4.3 delete /deleteall

3.4.4 scan

3.4.5 count

3.4.6 append

3.4.7 truncate

四、Java API

4.1 依赖

4.2 核心操作

4.3 namespace常规操作

4.4 表常规操作

4.5 CURD

4.5.1 put

4.5.2 delete

4.5.3 get

4.5.4 scan

五、MapReduce on Hbase

5.1 依赖

5.2 模拟问题

5.3 最终结果

六、HBase 架构 （重点）

6.1 名词解释

（1）ZooKeeper

（2）HMaster

（3）HRegionServer

1）Region

2）Store

3）MemStore

4）HLog|WAL

5）HFile| StoreFile

（4）HDFS

6.2 HBase 架构图

七、集群搭建

八 、HBase 读写流程

8.1 读流程

8.2 写流程

六、HBase 架构（重点）

八、HBase 读写流程