HBase简介
HBase定义
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的，一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库
HBase数据模型
HBase 的设计理念依据 Google 的 BigTable 论文，论文中对于数据模型的首句介绍。
Bigtable 是一个稀疏的、分布式的、持久的多维排序 map。之后对于映射的解释如下：
该映射由行键、列键和时间戳索引；映射中的每个值都是一个未解释的字节数组。
最终 HBase 关于数据模型和 BigTable 的对应关系如下：
HBase 使用与 Bigtable 非常相似的数据模型。用户将数据行存储在带标签的表中。
数据行具有可排序的键和任意数量的列。
该表存储稀疏，因此如果用户喜欢，同一表中的行可以具有疯狂变化的列。
最终理解 HBase 数据模型的关键在于稀疏、分布式、多维、排序的映射。
其中映射 map指代非关系型数据库的 key-Value 结构。
1）Name Space
命名空间，类似于关系型数据库的 database 概念，每个命名空间下有多个表。HBase 两个自带的命名空间，分别是 hbase 和 default，hbase 中存放的是 HBase 内置的表，default表是用户默认使用的命名空间。
2）Table
类似于关系型数据库的表概念。不同的是，HBase 定义表时只需要声明列族即可，不需要声明具体的列。因为数据存储时稀疏的，所有往 HBase 写入数据时，字段可以动态、按需指定。因此，和关系型数据库相比，HBase 能够轻松应对字段变更的场景。
3）Row
HBase 表中的每行数据都由一个 RowKey 和多个 Column（列）组成，数据是按照 RowKey的字典顺序存储的，并且查询数据时只能根据 RowKey 进行检索，所以 RowKey 的设计十分重要。
4）Column
HBase 中的每个列都由 Column Family(列族)和 Column Qualifier（列限定符）进行限定，例如 info：name，info：age。建表时，只需指明列族，而列限定符无需预先定义。
5）Time Stamp
用于标识数据的不同版本（version），每条数据写入时，系统会自动为其加上该字段，其值为写入 HBase 的时间。
6）Cell
由{rowkey, column Family：column Qualifier, timestamp} 唯一确定的单元。
cell 中的数据全部是字节码形式存贮。
HBase 逻辑结构
存储数据稀疏，数据存储多维，不同的行具有不同的列。
数据存储整体有序，按照RowKey的字典序排列，RowKey为Byte数组
HBase 物理存储结构
物理存储结构即为数据映射关系，而在概念视图的空单元格，底层实际根本不存储。
HBase 基本架构
Master
主要进程，具体实现类为HMaster，通常部署在namenode上。
功能：负责通过ZK监控RegionServer进程状态，同时是所有元数据变化的接口。内部启动监控执行region的故障转移和拆分的线程。
RegionServer
主要进程，具体实现类为HRegionServer，部署在datanode上。
功能：主要负责数据cell的处理。同时在执行区域的拆分和合并的时候，由RegionServer来实际执行。
架构角色：
1）Master
实现类为 HMaster，负责监控集群中所有的 RegionServer 实例。主要作用如下：
（1）管理元数据表格 hbase:meta，接收用户对表格创建修改删除的命令并执行
（2）监控 region 是否需要进行负载均衡，故障转移和 region 的拆分。
通过启动多个后台线程监控实现上述功能：
①LoadBalancer 负载均衡器
周期性监控 region 分布在 regionServer 上面是否均衡，
由参数 hbase.balancer.period 控制周期时间，默认 5 分钟。
②CatalogJanitor 元数据管理器
定期检查和清理 hbase:meta 中的数据。meta 表内容在进阶中介绍。
③MasterProcWAL master 预写日志处理器
把 master 需要执行的任务记录到预写日志 WAL 中，如果 master 宕机，让 backupMaster读取日志继续干。
2）Region Server
Region Server 实现类为 HRegionServer，主要作用如下:
（1）负责数据 cell 的处理，例如写入数据 put，查询数据 get 等
（2）拆分合并 region 的实际执行者，有 master 监控，有 regionServer 执行。
3）Zookeeper
HBase 通过 Zookeeper 来做 master 的高可用、记录 RegionServer 的部署信息、并且存储有 meta 表的位置信息。
HBase 对于数据的读写操作时直接访问 Zookeeper 的，在 2.3 版本推出 Master Registry模式，客户端可以直接访问 master。使用此功能，会加大对 master 的压力，减轻对 Zookeeper的压力。
4）HDFS
HDFS 为 Hbase 提供最终的底层数据存储服务，同时为 HBase 提供高容错的支持。
HBase 入门
HBase 安装部署
略
HBase 配置文件
略
HBase 启动停止
略
HBase 访问页面
启动成功后，可以通过“host:port”的方式来访问 HBase 管理页面，例如：http://hadoop:16010
HBase 高可用
在 HBase 中 HMaster 负责监控 HRegionServer 的生命周期，均衡 RegionServer 的负载，
如果 HMaster 挂掉了，那么整个 HBase 集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。
所以 HBase 支持对 HMaster 的高可用配置。
1）关闭 HBase 集群（如果没有开启则跳过此步）
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh
2）在 conf 目录下创建 backup-masters 文件
[atguigu@hadoop102 hbase]$ touch conf/backup-masters
3）在backup-masters 文件中配置高可用 HMaster 节点
[atguigu@hadoop102 hbase]$ echo hadoop103 > conf/backup-masters
4）将整个 conf 目录 scp 到其他节点
[atguigu@hadoop102 hbase]$ xsync conf
5）重启 hbase,打开页面测试查看
HBase Shell
#进入 HBase 客户端命令行
bin/hbase shell
#特定的 help 语法能够查看命令如何使用
help 'create_namespace'
#创建命名空间 bigdata
create_namespace 'bigdata'
#查看所有的命名空间
list_namespace
======================DDL======================
#在 bigdata 命名空间中创建表格 student，两个列族。
#info 列族数据维护的版本数为 5 个，如果不写默认版本数为 1。
create 'bigdata:student', {NAME => 'info', VERSIONS => 5}, {NAME => 'msg'}
#如果创建表格只有一个列族，没有列族属性，可以简写。如果不写命名空间，使用默认的命名空间 default。
create 'student1','info'
#查看表有两个命令：list 和 describe
#查看所有的表名
list
#查看一个表的详情
describe 'student1'
===========修改表===========
#表名创建时写的所有和列族相关的信息，都可以后续通过 alter 修改，包括增加删除列族
#增加列族和修改信息都使用覆盖的方法
alter 'student1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 3}
#删除信息使用特殊的语法
alter 'student1', NAME => 'f1', METHOD => 'delete'
alter 'student1', 'delete' => 'f1'
===========删除表===========
#shell 中删除表格,需要先将表格状态设置为不可用
disable 'student1'
drop 'student1'
======================DML======================
#1)写入数据
#在 HBase 中如果想要写入数据，只能添加结构中最底层的 cell。可以手动写入时间戳指定 cell 的版本，推荐不写默认使用当前的系统时间。
#如果重复写入相同 rowKey，相同列的数据，会写入多个版本进行覆盖。
put 'bigdata:student','1001','info:name','zhangsan'
put 'bigdata:student','1001','info:name','lisi'
put 'bigdata:student','1001','info:age','18'
#2)读取数据
#读取数据的方法有两个：get 和 scan。
#get 最大范围是一行数据，也可以进行列的过滤，读取数据的结果为多行 cell。
get 'bigdata:student','1001'
get 'bigdata:student','1001' , {COLUMN => 'info:name'}
#也可以修改读取 cell 的版本数，默认读取一个。最多能够读取当前列族设置的维护版本数。
get 'bigdata:student','1001' , {COLUMN => 'info:name', VERSIONS => 6}
#scan 是扫描数据，能够读取多行数据，不建议扫描过多的数据，推荐使用 startRow 和stopRow 来控制读取的数据，默认范围左闭右开。
scan 'bigdata:student',{STARTROW => '1001',STOPROW => '1002'}
#3）删除数据
#删除数据的方法有两个：delete 和 deleteall。
#delete 表示删除一个版本的数据，即为 1 个 cell，不填写版本默认删除最新的一个版本。
delete 'bigdata:student','1001','info:name'
#deleteall 表示删除所有版本的数据，即为当前行当前列的多个 cell。（执行命令会标记数据为要删除，不会直接将数据彻底删除，删除数据只在特定时期清理磁盘时进行）
deleteall 'bigdata:student','1001','info:name'
HBase API
HBaseConnect
package com.cfl;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
/**
* HBase 的客户端连接由 ConnectionFactory 类来创建，用户使用完成
* 之后需要手动关闭连接。同时连接是一个重量级的，推荐一个进程使用一个连接，对 HBase
* 的命令通过连接中的两个属性 Admin 和 Table 来实现。
*/
@Slf4j
public class HBaseConnect {
// 设置静态属性 hbase 连接
public static Connection connection = null;
static {
// 创建 hbase 的连接
try {
// 使用配置文件的方法
// 1. 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 2. 添加配置参数
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "127.0.0.1");
// 3. 创建 hbase 的连接
// 默认使用同步连接
connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
log.info("connection=>{}",connection);
// 可以使用异步连接
// 主要影响后续的 DML 操作
//CompletableFuture<AsyncConnection> asyncConnection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
} catch (IOException e) {
System.out.println("连接获取失败");
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 连接关闭方法,用于进程关闭时调用
*
* @throws IOException
*/
public static void closeConnection() throws IOException {
if (connection != null) {
connection.close();
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 4. 使用连接
//HBaseDDL.createNamespace("bigdata");
//HBaseDDL.createTable("bigdata","student","info");
//HBaseDML.putCell("bigdata", "student", "1002", "info", "name", "lisi");
HBaseDML.getCells("bigdata", "student", "1001", "info", "name");
//HBaseDML.getCells("bigdata", "student", "1002", "info", "name");
//HBaseDML.scanRows("bigdata", "student", "1001", "2000");
//HBaseDML.deleteColumn("bigdata", "student", "1001", "info", "name");
// 5. 关闭连接
closeConnection();
}
}
HBaseDDL
package com.cfl;
import org.apache.hadoop.hbase.NamespaceDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
public class HBaseDDL {
// 添加静态属性 connection 指向单例连接
public static Connection connection = HBaseConnect.connection;
/* 创建命名空间
* @param namespace 命名空间名称
*/
public static void createNamespace(String namespace) throws IOException {
// 1. 获取 admin
// 此处的异常先不要抛出 等待方法写完 再统一进行处理
// admin 的连接是轻量级的 不是线程安全的 不推荐池化或者缓存这个连接
Admin admin = connection.getAdmin();
// 2. 调用方法创建命名空间
// 代码相对 shell 更加底层 所以 shell 能够实现的功能 代码一定能实现
// 所以需要填写完整的命名空间描述
// 2.1 创建命令空间描述建造者 => 设计师
NamespaceDescriptor.Builder builder = NamespaceDescriptor.create(namespace);
// 2.2 给命令空间添加需求
builder.addConfiguration("user", "cfl");
// 2.3 使用 builder 构造出对应的添加完参数的对象 完成创建
// 创建命名空间出现的问题 都属于本方法自身的问题 不应该抛出
try {
admin.createNamespace(builder.build());
} catch (IOException e) {
System.out.println("命令空间已经存在");
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 admin
admin.close();
}
/**
* 判断表格是否存在
*
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @return ture 表示存在
*/
public static boolean isTableExists(String namespace, String
tableName) throws IOException {
// 1. 获取 admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 2. 使用方法判断表格是否存在
boolean b = false;
try {
b = admin.tableExists(TableName.valueOf(namespace,
tableName));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 admin
admin.close();
// 3. 返回结果
return b;
// 后面的代码不能生效
}
/* 创建表格
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @param columnFamilies 列族名称 可以有多个
*/
public static void createTable(String namespace, String
tableName, String... columnFamilies) throws IOException {
// 判断是否有至少一个列族
if (columnFamilies.length == 0) {
System.out.println("创建表格至少有一个列族");
return;
}
// 判断表格是否存在
if (isTableExists(namespace, tableName)) {
System.out.println("表格已经存在");
return;
}
// 1.获取 admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 2. 调用方法创建表格
// 2.1 创建表格描述的建造者
TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder =
TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf(namespace,
tableName));
// 2.2 添加参数
for (String columnFamily : columnFamilies) {
// 2.3 创建列族描述的建造者
ColumnFamilyDescriptorBuilder
columnFamilyDescriptorBuilder =
ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes(columnFamily));
// 2.4 对应当前的列族添加参数
// 添加版本参数
columnFamilyDescriptorBuilder.setMaxVersions(5);
// 2.5 创建添加完参数的列族描述
tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(columnFamilyDescriptorBuilder.build());
}
// 2.6 创建对应的表格描述
try {
admin.createTable(tableDescriptorBuilder.build());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 admin
admin.close();
}
/**
* 修改表格中一个列族的版本
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @param columnFamily 列族名称
* @param version 版本
*/
public static void modifyTable(String namespace ,String
tableName,String columnFamily,int version) throws IOException {
// 判断表格是否存在
if (!isTableExists(namespace,tableName)){
System.out.println("表格不存在无法修改");
return;
}
// 1. 获取 admin
Admin admin = connection.getAdmin();
try {
// 2. 调用方法修改表格
// 2.0 获取之前的表格描述
TableDescriptor descriptor =
admin.getDescriptor(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2.1 创建一个表格描述建造者
// 如果使用填写 tableName 的方法 相当于创建了一个新的表格描述建造者 没有之前的信息
// 如果想要修改之前的信息 必须调用方法填写一个旧的表格描述
TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder =
TableDescriptorBuilder.newBuilder(descriptor);
// 2.2 对应建造者进行表格数据的修改
ColumnFamilyDescriptor columnFamily1 =
descriptor.getColumnFamily(Bytes.toBytes(columnFamily));
// 创建列族描述建造者
// 需要填写旧的列族描述
ColumnFamilyDescriptorBuilder
columnFamilyDescriptorBuilder =
ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(columnFamily1);
// 修改对应的版本
columnFamilyDescriptorBuilder.setMaxVersions(version);
// 此处修改的时候 如果填写的新创建 那么别的参数会初始化
tableDescriptorBuilder.modifyColumnFamily(columnFamilyDescriptorBuilder.build());
admin.modifyTable(tableDescriptorBuilder.build());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 admin
admin.close();
}
/* 删除表格
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @return true 表示删除成功
*/
public static boolean deleteTable(String namespace ,String
tableName) throws IOException {
// 1. 判断表格是否存在
if (!isTableExists(namespace,tableName)){
System.out.println("表格不存在 无法删除");
return false;
}
// 2. 获取 admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 3. 调用相关的方法删除表格
try {
// HBase 删除表格之前 一定要先标记表格为不可以
TableName tableName1 = TableName.valueOf(namespace,
tableName);
admin.disableTable(tableName1);
admin.deleteTable(tableName1);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 4. 关闭 admin
admin.close();
return true;
}
}
HBaseDML
package com.cfl;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.CompareOperator;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
public class HBaseDML {
// 添加静态属性 connection 指向单例连接
public static Connection connection = HBaseConnect.connection;
/**
* 插入数据
*
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @param rowKey 主键
* @param columnFamily 列族名称
* @param columnName 列名
* @param value 值
*/
public static void putCell(String namespace, String
tableName, String rowKey, String columnFamily, String
columnName, String value) throws IOException {
// 1. 获取 table
Table table =
connection.getTable(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2. 调用相关方法插入数据
// 2.1 创建 put 对象
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
// 2.2. 给 put 对象添加数据
put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(columnName), Bytes.toBytes(value));
// 2.3 将对象写入对应的方法
try {
table.put(put);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 table
table.close();
}
/**
* 读取数据 读取对应的一行中的某一列
*
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @param rowKey 主键
* @param columnFamily 列族名称
* @param columnName 列名
*/
public static void getCells(String namespace, String tableName,
String rowKey, String columnFamily, String columnName) throws
IOException {
// 1. 获取 table
Table table =
connection.getTable(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2. 创建 get 对象
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
// 如果直接调用 get 方法读取数据 此时读一整行数据
// 如果想读取某一列的数据 需要添加对应的参数
get.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),
Bytes.toBytes(columnName));
// 设置读取数据的版本
get.readAllVersions();
try {
// 读取数据 得到 result 对象
Result result = table.get(get);
// 处理数据
Cell[] cells = result.rawCells();
// 测试方法: 直接把读取的数据打印到控制台
// 如果是实际开发 需要再额外写方法 对应处理数据
for (Cell cell : cells) {
// cell 存储数据比较底层
String value = new String(CellUtil.cloneValue(cell));
System.out.println(value);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 关闭 table
table.close();
}
/**
* 扫描数据
*
* @param namespace 命名空间
* @param tableName 表格名称
* @param startRow 开始的 row 包含的
* @param stopRow 结束的 row 不包含
*/
public static void scanRows(String namespace, String tableName,
String startRow, String stopRow) throws IOException {
// 1. 获取 table
Table table =
connection.getTable(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2. 创建 scan 对象
Scan scan = new Scan();
// 如果此时直接调用 会直接扫描整张表
// 添加参数 来控制扫描的数据
// 默认包含
scan.withStartRow(Bytes.toBytes(startRow));
// 默认不包含
scan.withStopRow(Bytes.toBytes(stopRow));
try {
// 读取多行数据 获得 scanner
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
// result 来记录一行数据 cell 数组
// ResultScanner 来记录多行数据 result 的数组
for (Result result : scanner) {
Cell[] cells = result.rawCells();
for (Cell cell : cells) {
System.out.print(new
String(CellUtil.cloneRow(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneFamily(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneValue(cell)) + "\t");
}
System.out.println();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 table
table.close();
}
/**
* 带过滤的扫描
*
* @param namespace 命名空间
* @param tableName 表格名称
* @param startRow 开始 row
* @param stopRow 结束 row
* @param columnFamily 列族名称
* @param columnName 列名
* @param value value 值
*/
public static void filterScan(String namespace, String tableName,
String startRow, String stopRow, String columnFamily, String
columnName, String value) throws IOException {
// 1. 获取 table
Table table =
connection.getTable(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2. 创建 scan 对象
Scan scan = new Scan();
// 如果此时直接调用 会直接扫描整张表
// 添加参数 来控制扫描的数据
// 默认包含
scan.withStartRow(Bytes.toBytes(startRow));
// 默认不包含
scan.withStopRow(Bytes.toBytes(stopRow));
// 可以添加多个过滤
FilterList filterList = new FilterList();
// 创建过滤器
// (1) 结果只保留当前列的数据
ColumnValueFilter columnValueFilter = new ColumnValueFilter(
// 列族名称
Bytes.toBytes(columnFamily),
// 列名
Bytes.toBytes(columnName),
// 比较关系
CompareOperator.EQUAL,
// 值
Bytes.toBytes(value)
);
// (2) 结果保留整行数据
// 结果同时会保留没有当前列的数据
SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new
SingleColumnValueFilter(
// 列族名称
Bytes.toBytes(columnFamily),
// 列名
Bytes.toBytes(columnName),
// 比较关系
CompareOperator.EQUAL,
// 值
Bytes.toBytes(value)
);
// 本身可以添加多个过滤器
filterList.addFilter(singleColumnValueFilter);
// 添加过滤
scan.setFilter(filterList);
try {
// 读取多行数据 获得 scanner
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
// result 来记录一行数据 cell 数组
// ResultScanner 来记录多行数据 result 的数组
for (Result result : scanner) {
Cell[] cells = result.rawCells();
for (Cell cell : cells) {
System.out.print(new
String(CellUtil.cloneRow(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneFamily(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneValue(cell)) + "\t");
}
System.out.println();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 table
table.close();
}
/**
* 删除 column 数据
*
* @param nameSpace
* @param tableName
* @param rowKey
* @param family
* @param column
* @throws IOException
*/
public static void deleteColumn(String nameSpace, String tableName,
String rowKey, String family, String column) throws IOException {
// 1.获取 table
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(nameSpace,
tableName));
// 2.创建 Delete 对象
Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
// 3.添加删除信息
// 3.1 删除单个版本
//
delete.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column));
// 3.2 删除所有版本
delete.addColumns(Bytes.toBytes(family),
Bytes.toBytes(column));
// 3.3 删除列族
// delete.addFamily(Bytes.toBytes(family));
// 3.删除数据
table.delete(delete);
// 5.关闭资源
table.close();
}
}
HBase 进阶
Master 架构
1）Meta表格介绍：（警告：不要去改这个表）
全称 hbase：meta，只是在 list 命令中被过滤掉了，本质上和 HBase 的其他表格一样。
RowKey：([table],[region start key],[region id]) 即 表名，region 起始位置和 regionID。
列：
info：regioninfo 为 region 信息，存储一个 HRegionInfo 对象。
info：server 当前 region 所处的 RegionServer 信息，包含端口号。
info：serverstartcode 当前 region 被分到 RegionServer 的起始时间。
如果一个表处于切分的过程中，即 region 切分，还会多出两列 info：splitA 和 info：splitB，
存储值也是 HRegionInfo 对象，拆分结束后，删除这两列。
注意：在客户端对元数据进行操作的时候才会连接 master，如果对数据进行读写，直接连接zookeeper 读取目录/hbase/meta-region-server 节点信息，会记录 meta 表格的位置。直接读取即可，不需要访问 master，这样可以减轻 master 的压力，相当于 master 专注 meta 表的写操作，客户端可直接读取 meta 表。
在 HBase 的 2.3 版本更新了一种新模式：Master Registry。客户端可以访问 master 来读取meta 表信息。加大了 master 的压力，减轻了 zookeeper 的压力。
RegionServer 架构
1）MemStore
写缓存，由于 HFile 中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在 MemStore 中，排好
序后，等到达刷写时机才会刷写到 HFile，每次刷写都会形成一个新的 HFile，写入到对应的
文件夹 store 中。
2）WAL
由于数据要经 MemStore 排序后才能刷写到 HFile，但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做 Write-Ahead logfile 的文件中，然后再写入 MemStore 中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
3）BlockCache
读缓存，每次查询出的数据会缓存在 BlockCache 中，方便下次查询。
HBase写流程
写流程顺序正如 API 编写顺序，首先创建 HBase 的重量级连接
（1）首先访问 zookeeper，获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server；
（2）访问对应的 Region Server，获取 hbase:meta 表，将其缓存到连接中，作为连接属性 MetaCache，由于 Meta 表格具有一定的数据量，导致了创建连接比较慢； 之后使用创建的连接获取 Table，这是一个轻量级的连接，只有在第一次创建的时候会检查表格是否存在访问 RegionServer，之后在获取 Table 时不会访问 RegionServer；
（3）调用Table的put方法写入数据，此时还需要解析RowKey，对照缓存的MetaCache，查看具体写入的位置有哪个 RegionServer；
（4）将数据顺序写入（追加）到 WAL，此处写入是直接落盘的，并设置专门的线程控制 WAL 预写日志的滚动（类似 Flume）；
（5）根据写入命令的 RowKey 和 ColumnFamily 查看具体写入到哪个 MemStory，并且在 MemStory 中排序；
（6）向客户端发送 ack；
（7 ）等达到 MemStore 的刷写时机后，将数据刷写到对应的 story 中。
MemStore Flush
MemStore 刷写由多个线程控制，条件互相独立：
主要的刷写规则是控制刷写文件的大小，在每一个刷写线程中都会进行监控
（1）当某个 memstroe 的大小达到了 hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值 128M）
其所在 region 的所有 memstore 都会刷写。
当 memstore 的大小达到了
hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值 128M）
hbase.hregion.memstore.block.multiplier（默认值 4）
时，会刷写同时阻止继续往该 memstore 写数据（由于线程监控是周期性的，所有有可能面对数据洪峰，尽管可能性比较小）
（2）由 HRegionServer 中的属性 MemStoreFlusher 内部线程 FlushHandler 控制。标准为LOWER_MARK（低水位线）和 HIGH_MARK（高水位线），意义在于避免写缓存使用过多的内存造成 OOM当 region server 中 memstore 的总大小达到低水位线
java_heapsize
hbase.regionserver.global.memstore.size（默认值 0.4）
hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit（默认值 0.95），
region 会按照其所有 memstore 的大小顺序（由大到小）依次进行刷写。直到 region server中所有 memstore 的总大小减小到上述值以下。
当 region server 中 memstore 的总大小达到高水位线
java_heapsize
hbase.regionserver.global.memstore.size（默认值 0.4）
时，会同时阻止继续往所有的 memstore 写数据。
（3）为了避免数据过长时间处于内存之中，到达自动刷写的时间，也会触发 memstore flush。由 HRegionServer 的属性 PeriodicMemStoreFlusher 控制进行，由于重要性比较低，5min才会执行一次。
自动刷新的时间间隔由该属性进行配置
hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval（默认1 小时）。
（4）当 WAL 文件的数量超过 hbase.regionserver.max.logs，region 会按照时间顺序依次进行刷写，直到 WAL 文件数量减小到 hbase.regionserver.max.log 以下（该属性名已经废弃，现无需手动设置，最大值为 32）。
HBase读流程
在了解读流程之前，需要先知道读取的数据是什么样子的。
HFile 结构
HFile 是存储在 HDFS 上面每一个 store 文件夹下实际存储数据的文件。里面存储多种内容。包括数据本身（keyValue 键值对）、元数据记录、文件信息、数据索引、元数据索引和一个固定长度的尾部信息（记录文件的修改情况）。键值对按照块大小（默认 64K）保存在文件中，数据索引按照块创建，块越多，索引越大。每一个 HFile 还会维护一个布隆过滤器（就像是一个很大的地图，文件中每有一种 key，就在对应的位置标记，读取时可以大致判断要 get 的 key 是否存在 HFile 中）。
KeyValue 内容如下:
rowlength -----------→ key 的长度
row -----------------→ key 的值
columnfamilylength --→ 列族长度
columnfamily --------→ 列族
columnqualifier -----→ 列名
timestamp -----------→ 时间戳（默认系统时间）
keytype -------------→ Put
由于 HFile 存储经过序列化，所以无法直接查看。可以通过 HBase 提供的命令来查看存储在 HDFS 上面的 HFile 元数据内容。
bin/hbase hfile -m -f /hbase/data/命名空间/表名/regionID/列族/HFile 名
读流程
创建连接同写流程。
（1）创建 Table 对象发送 get 请求。
（2）优先访问 Block Cache，查找是否之前读取过，并且可以读取 HFile 的索引信息和
布隆过滤器。
（3）不管读缓存中是否已经有数据了（可能已经过期了），都需要再次读取写缓存和
store 中的文件。
（4）最终将所有读取到的数据合并版本，按照 get 的要求返回即可。
合并读取数据优化
每次读取数据都需要读取三个位置，最后进行版本的合并。效率会非常低，所有系统需
要对此优化。
（1）HFile 带有索引文件，读取对应 RowKey 数据会比较快。
（2）Block Cache 会缓存之前读取的内容和元数据信息，如果 HFile 没有发生变化（记
录在 HFile 尾信息中），则不需要再次读取。
（3）使用布隆过滤器能够快速过滤当前 HFile 不存在需要读取的 RowKey，从而避免读
取文件。（布隆过滤器使用 HASH 算法，不是绝对准确的，出错会造成多扫描一个文件，对
读取数据结果没有影响）
StoreFile Compaction
由于 memstore 每次刷写都会生成一个新的 HFile，文件过多读取不方便，所以会进行文件的合并，清理掉过期和删除的数据，会进行 StoreFile Compaction。
Compaction 分为两种，分别是 Minor Compaction 和 Major Compaction。
Minor Compaction会将临近的若干个较小的 HFile 合并成一个较大的 HFile，并清理掉部分过期和删除的数据，有系统使用一组参数自动控制；
Major Compaction 会将一个 Store 下的所有的 HFile 合并成一个大 HFile，并且会清理掉所有过期和删除的数据，由参数 hbase.hregion.majorcompaction控制，默认 7 天。
Minor Compaction 控制机制：
参与到小合并的文件需要通过参数计算得到，有效的参数有 5 个
（1）hbase.hstore.compaction.ratio（默认 1.2F）合并文件选择算法中使用的比率。
（2）hbase.hstore.compaction.min（默认 3） 为 Minor Compaction 的最少文件个数。
（3）hbase.hstore.compaction.max（默认 10） 为 Minor Compaction 最大文件个数。
（4）hbase.hstore.compaction.min.size（默认 128M）为单个 Hfile 文件大小最小值，小于这个数会被合并。
（5）hbase.hstore.compaction.max.size（默认 Long.MAX_VALUE）为单个 Hfile 文件大小最大值，高于这个数不会被合并。
小合并机制为拉取整个 store 中的所有文件，做成一个集合。之后按照从旧到新的顺序遍历。
判断条件为：
① 过小合并，过大不合并
② 文件大小/ hbase.hstore.compaction.ratio < (剩余文件大小和) 则参与压缩。所有把比值设
置过大，如 10 会最终合并为 1 个特别大的文件，相反设置为 0.4，会最终产生 4 个 storeFile。
不建议修改默认值
③ 满足压缩条件的文件个数达不到个数要求（3 <= count <= 10）则不压缩。
Region Split
Region 切分分为两种，创建表格时候的预分区即自定义分区，同时系统默认还会启动一个切分规则，避免单个 Region 中的数据量太大。
预分区（自定义分区）
每一个 region 维护着 startRow 与 endRowKey，如果加入的数据符合某个 region 维护的
rowKey 范围，则该数据交给这个 region 维护。那么依照这个原则，我们可以将数据所要投
放的分区提前大致的规划好，以提高 HBase 性能。
1）手动设定预分区
create ‘staff1’,‘info’, SPLITS => [‘1000’,‘2000’,‘3000’,‘4000’]
2）生成 16 进制序列预分区
create ‘staff2’,‘info’,{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => ‘HexStringSplit’}
3）按照文件中设置的规则预分区
（1）创建 splits.txt 文件内容如下：
aaaa
bbbb
ccccc
（2）然后执行：create ‘staff3’, ‘info’,SPLITS_FILE => ‘splits.txt’
4）使用 JavaAPI 创建预分区
package com.atguigu.hbase;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
public class HBaseConnect {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 1.获取配置类
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
// 2.给配置类添加配置
conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop102,hadoop103,hadoop104"
);
// 3.获取连接
Connection connection =
ConnectionFactory.createConnection(conf);
// 3.获取 admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 5.获取 descriptor 的 builder
TableDescriptorBuilder builder =
TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf("bigdata",
"staff4"));
// 6. 添加列族
builder.setColumnFamily(ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(
Bytes.toBytes("info")).build());
// 7.创建对应的切分
byte[][] splits = new byte[3][];
splits[0] = Bytes.toBytes("aaa");
splits[1] = Bytes.toBytes("bbb");
splits[2] = Bytes.toBytes("ccc");
// 8.创建表
admin.createTable(builder.build(),splits);
// 9.关闭资源
admin.close();
connection.close();
}
}
系统拆分
Region 的拆分是由 HRegionServer 完成的，在操作之前需要通过 ZK 汇报 master，修改对应的 Meta 表信息添加两列 info：splitA 和 info：splitB 信息。之后需要操作 HDFS 上面对应的文件，按照拆分后的 Region 范围进行标记区分，实际操作为创建文件引用，不会挪动数据。刚完成拆分的时候，两个 Region 都由原先的 RegionServer 管理。之后汇报给 Master，由Master将修改后的信息写入到Meta表中。等待下一次触发负载均衡机制，才会修改Region
的管理服务者，而数据要等到下一次压缩时，才会实际进行移动。
不管是否使用预分区，系统都会默认启动一套 Region 拆分规则。不同版本的拆分规则有差别。系统拆分策略的父类为 RegionSplitPolicy。
0.94 版本之前 => ConstantSizeRegionSplitPolicy
（ 1 ） 当 1 个 region 中 的 某 个 Store 下 所 有 StoreFile 的 总 大 小 超 过
hbase.hregion.max.filesize （10G），该 Region 就会进行拆分。
0.94 版本之后，2.0 版本之前 => IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy
（ 2 ） 当 1 个 region 中 的 某 个 Store 下 所 有 StoreFile 的 总 大 小 超 过
Min(initialSize*R^3 ,hbase.hregion.max.filesize")，该 Region 就会进行拆分。其中 initialSize 的
默认值为 2*hbase.hregion.memstore.flush.size，R 为当前 Region Server 中属于该 Table 的
Region 个数（0.94 版本之后）。
具体的切分策略为：
第一次 split：1^3 * 256 = 256MB
第二次 split：2^3 * 256 = 2048MB
第三次 split：3^3 * 256 = 6912MB
第四次 split：4^3 * 256 = 16384MB > 10GB，因此取较小的值 10GB
后面每次 split 的 size 都是 10GB 了。
2.0 版本之后 => SteppingSplitPolicy
（3）Hbase 2.0 引入了新的 split 策略：如果当前 RegionServer 上该表只有一个 Region，
按照 2 * hbase.hregion.memstore.flush.size 分裂，否则按照 hbase.hregion.max.filesize 分裂。
这叫大道至简，学海抽丝
HBase 优化
RowKey 设计
一条数据的唯一标识就是 rowkey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于 rowkey 处于哪个一个预分区的区间内，设计 rowkey的主要目的 ，就是让数据均匀的分布于所有的 region中，在一定程度上防止数据倾斜。接下来我们就谈一谈 rowkey 常用的设计方案。
1）生成随机数、hash、散列值
2）时间戳反转
3）字符串拼接
**需求：**使用 hbase 存储下列数据，要求能够通过 hbase 的 API 读取数据完成两个统计需求。
（1）统计张三在 2021 年 12 月份消费的总金额
（2）统计所有人在 2021 年 12 月份消费的总金额
为了能够统计张三在 2021 年 12 月份消费的总金额，我们需要用 scan 命令能够得到张
三在这个月消费的所有记录，之后在进行累加即可。Scan 需要填写 startRow 和 stopRow：
scan :startRow -> AAzhangsan2021-12
endRow -> AAzhangsan2021-12
注意点：
1）避免扫描数据混乱，解决字段长度不一致的问题，可以使用相同阿斯卡码值的符
号进行填充，框架底层填充使用的是阿斯卡码值为 1 的^A。最终得到 rowKey 的设计为：
rowKey: userdate(yyyy-MM-dd HH:mm:SS)
2） rowkey 相同的数据会视为相同数据覆盖掉之前的版本
**问题提出：**按照上面的 rowKey 设计，会发现对于需求 2，完全没有办法写 rowKey 的扫描范围。此处能够看出 hbase 设计 rowKey 使用的特点为：
调整的原则为：可枚举的放在前面。其中时间是可以枚举的，用户名称无法枚举，所以适用性强、泛用性差，能够完美实现一个需求但是不能同时完美实现多个需要。
如果想要同时完成两个需求，需要对 rowKey 出现字段的顺序进行调整。必须把时间放在前面。
最终满足 2 个需求的设计可以穷举的写在前面即可
rowKey 设计格式 => date(yyyy-MM)AAuserdate(-dd hh:mm:ss ms)
（1）统计张三在 2021 年 12 月份消费的总金额
scan: startRow => 2021-12AAzhangsan
stopRow => 2021-12AAzhangsan.
（2）统计所有人在 2021 年 12 月份消费的总金额
scan: startRow => 2021-12
stopRow => 2021-12.
添加预分区优化：
预分区的分区号同样需要遵守 rowKey 的 scan 原则。所有必须添加在 rowKey 的最前面，前缀为最简单的数字。同时使用 hash 算法将用户名和月份拼接决定分区号。（单独使用用户名会造成单一用户所有数据存储在一个分区）
添加预分区优化
startKey stopKey
000 001
001 002
002 003
...
119 120
分区号=> hash(user+date(MM)) % 120
分区号填充 如果得到 1 => 001
rowKey 设计格式 => 分区号 date(yyyy-MM)^A^Auserdate(-dd hh:mm:ss ms)
缺点：实现需求 2 的时候，由于每个分区都有 12 月份的数据，需要扫描 120 个分区。
解决方法：提前将分区号和月份进行对应。
000 到 009 分区 存储的都是 1 月份数据
010 到 019 分区 存储的都是 2 月份数据
...
110 到 119 分区 存储的都是 12 月份数据
是 9 月份的数据
分区号=> hash(user+date(MM)) % 10 + 80
分区号填充 如果得到 85 => 085
得到 12 月份所有人的数据
扫描 10 次
scan: startRow => 1102021-12
stopRow => 1102021-12.
...
startRow => 1122021-12
stopRow => 1122021-12.
..
startRow => 1192021-12
stopRow => 1192021-12.
参数优化
1）Zookeeper 会话超时时间
hbase-site.xml
属性：zookeeper.session.timeout
解释：默认值为 90000 毫秒（90s）。当某个 RegionServer 挂掉，90s 之后 Master 才能察觉到。可适当减小此值，尽可能快地检测 regionserver 故障，可调整至 20-30s。看你能有都能忍耐超时，同时可以调整重试时间和重试次数
hbase.client.pause（默认值 100ms）
hbase.client.retries.number（默认 15 次）
2）设置 RPC 监听数量
hbase-site.xml
属性：hbase.regionserver.handler.count
解释：默认值为 30，用于指定 RPC 监听的数量，可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。
3）手动控制 Major Compaction
hbase-site.xml
属性：hbase.hregion.majorcompaction
解释：默认值：604800000 秒（7 天）， Major Compaction 的周期，若关闭自动 Major Compaction，可将其设为 0。如果关闭一定记得自己手动合并，因为大合并非常有意义
4）优化 HStore 文件大小
hbase-site.xml
属性：hbase.hregion.max.filesize
解释：默认值 10737418240（10GB），如果需要运行 HBase 的 MR 任务，可以减小此值，因为一个 region 对应一个 map 任务，如果单个 region 过大，会导致 map 任务执行时间过长。该值的意思就是，如果 HFile 的大小达到这个数值，则这个 region 会被切分为两个 Hfile。
5）优化 HBase 客户端缓存
hbase-site.xml
属性：hbase.client.write.buffer
解释：默认值 2097152bytes（2M）用于指定 HBase 客户端缓存，增大该值可以减少 RPC调用次数，但是会消耗更多内存，反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少 RPC 次数的目的。
6）指定 scan.next 扫描 HBase 所获取的行数
hbase-site.xml
属性：hbase.client.scanner.caching
解释：用于指定 scan.next 方法获取的默认行数，值越大，消耗内存越大。
7）BlockCache 占用 RegionServer 堆内存的比例
hbase-site.xml
属性：hfile.block.cache.size
解释：默认 0.4，读请求比较多的情况下，可适当调大
8）MemStore 占用 RegionServer 堆内存的比例
hbase-site.xml
属性：hbase.regionserver.global.memstore.size
解释：默认 0.4，写请求较多的情况下，可适当调大Lars Hofhansl（拉斯·霍夫汉斯）大神推荐 Region 设置 20G，刷写大小设置 128M，其它默认。
JVM 调优
JVM 调优的思路有两部分：一是内存设置，二是垃圾回收器设置。
垃圾回收的修改是使用并发垃圾回收，默认 PO+PS 是并行垃圾回收，会有大量的暂停。
理由是 HBsae 大量使用内存用于存储数据，容易遭遇数据洪峰造成 OOM，同时写缓存的数据是不能垃圾回收的，主要回收的就是读缓存，而读缓存垃圾回收不影响性能，所以最终设置的效果可以总结为：防患于未然，早洗早轻松。
1）设置使用CMS 收集器：
-XX:+UseConcMarkSweepGC
2）保持新生代尽量小，同时尽早开启 GC，例如：
//在内存占用到 70%的时候开启 GC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70
//指定使用 70%，不让 JVM 动态调整
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
//新生代内存设置为 512m
-Xmn512m
//并行执行新生代垃圾回收
-XX:+UseParNewGC
// 设 置 scanner 扫 描 结 果 占 用 内 存 大 小 ， 在 hbase-site.xml 中，设置
hbase.client.scanner.max.result.size(默认值为 2M)为 eden 空间的 1/8（大概在 64M）
// 设置多个与 max.result.size * handler.count 相乘的结果小于 Survivor Space(新生代经过垃圾回收之后存活的对象)
使用法则
官方给出了权威的使用法则：
（1）Region 大小控制 10-50G
（2）cell 大小不超过 10M（性能对应小于 100K 的值有优化），如果使用 mob（Medium sized Objects 一种特殊用法）则不超过 50M。
（3）1 张表有 1 到 3 个列族，不要设计太多。最好就 1 个，如果使用多个尽量保证不会同时读取多个列族。
（4）1 到 2 个列族的表格，设计 50-100 个 Region。
（5）列族名称要尽量短，不要去模仿 RDBMS（关系型数据库）具有准确的名称和描述。
（6）如果 RowKey 设计时间在最前面，会导致有大量的旧数据存储在不活跃的 Region中，使用的时候，仅仅会操作少数的活动 Region，此时建议增加更多的 Region 个数。
（7）如果只有一个列族用于写入数据，分配内存资源的时候可以做出调整，即写缓存不会占用太多的内存。
集成 Phoenix
Phoenix 介绍
http://phoenix.apache.org/
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 皮肤。可以使用标准 JDBC API 代替 HBase 客户端 API来创建表，插入数据和查询 HBase 数据
官方给的解释为：在 Client 和 HBase 之间放一个 Phoenix 中间层不会减慢速度，因为用户编写的数据处理代码和 Phoenix 编写的没有区别，不仅如此Phoenix 对于用户输入的 SQL 同样会有大量的优化手段（就像 hive 自带 sql 优化器一样）。
Phoenix 在 5.0 版本默认提供有两种客户端使用（瘦客户端和胖客户端），在 5.1.2 版本安装包中删除了瘦客户端，而胖客户端和用户自己写 HBase 的API 代码读取数据之后进行数据处理是完全一样的。
Phoenix 入门
Phoenix安装
略
Phoenix Shell
关于 Phoenix 的语法建议使用时直接查看官网：
https://phoenix.apache.org/language/index.html
1）显示所有表
!table 或 !tables
2）创建表 (在 phoenix 中，表名等会自动转换为大写，若要小写，使用双引号，如"us_population"。)
-- 指定单个列作为 RowKey
CREATE TABLE IF NOT EXISTS student(
id VARCHAR primary key,
name VARCHAR,
age BIGINT,
addr VARCHAR);
-- 指定多个列的联合作为 RowKey
CREATE TABLE IF NOT EXISTS student1 (
id VARCHAR NOT NULL,
name VARCHAR NOT NULL,
age BIGINT,
addr VARCHAR
CONSTRAINT my_pk PRIMARY KEY (id, name));
3）插入数据
upsert into student values('1001','zhangsan', 10, 'beijing');
4）查询记录
select * from student;
select * from student where id='1001';
5）删除记录
delete from student where id='1001';
6）删除表
drop table student;
7）退出命令行
!quit
注：Phoenix 中建表，会在 HBase 中创建一张对应的表。为了减少数据对磁盘空间的占用，Phoenix 默认会对HBase 中的列名做编码处理。具体规则可参考官网链接：https://phoenix.apache.org/columnencoding.html，
若不想对列名编码，可在建表语句末尾加上 COLUMN_ENCODED_BYTES = 0;
Phoenix JDBC
此处演示一个标准的 JDBC 连接操作，实际开发中会直接使用别的框架内嵌的 Phoenix 连接。
（1）maven 依赖
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.phoenix</groupId>
<artifactId>phoenix-client-hbase-2.4</artifactId>
<version>5.1.2</version>
</dependency>
</dependencies>
（2）编写代码
package com.atguigu.phoenix;
import java.sql.*;
import java.util.Properties;
public class PhoenixClient {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
// 标准的 JDBC 代码
// 1.添加链接
String url =
"jdbc:phoenix:hadoop102,hadoop103,hadoop104:2181";
// 2. 创建配置
// 没有需要添加的必要配置 因为 Phoenix 没有账号密码
Properties properties = new Properties();
// 3. 获取连接
Connection connection = DriverManager.getConnection(url, properties);
// 5.编译 SQL 语句
PreparedStatement preparedStatement =
connection.prepareStatement("select * from student");
// 6.执行语句
ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery();
// 7.输出结果
while (resultSet.next()){
System.out.println(resultSet.getString(1) + ":" +
resultSet.getString(2) + ":" + resultSet.getString(3));
}
// 8.关闭资源
connection.close();
// 由于 Phoenix 框架内部需要获取一个 HBase 连接,所以会延迟关闭
// 不影响后续的代码执行
System.out.println("hello");
}
}
Phoenix 索引
二级索引
配置文件，添加如下配置到 HBase 的 HRegionserver 节点的 hbase-site.xml。
<!-- phoenix regionserver 配置参数-->
<property>
<name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>
全局索引
Global Index 是默认的索引格式，创建全局索引时，会在 HBase 中建立一张新表。也就是说索引数据和数据表是存放在不同的表中的，因此全局索引适用于多读少写的业务场景。
写数据的时候会消耗大量开销，因为索引表也要更新，而索引表是分布在不同的数据节点上的，跨节点的数据传输带来了较大的性能消耗。在读数据的时候 Phoenix 会选择索引表来降低查询消耗的时间。
创建单个字段的全局索引。
CREATE INDEX my_index ON my_table (my_col);
#例如
create index my_index on student1(age);
#删除索引
DROP INDEX my_index ON my_table
drop index my_index on student1;
查看二级索引是否有效，可以使用 explainPlan 执行计划，有二级索引之后会变成范围扫描
explain select id,name from student1 where age = 10;
如果想查询的字段不是索引字段的话索引表不会被使用，也就是说不会带来查询速度的提升。
若想解决上述问题，可采用如下方案：
（1）使用包含索引
（2）使用本地索引
包含索引
创建携带其他字段的全局索引（本质还是全局索引）。
CREATE INDEX my_index ON my_table (v1) INCLUDE (v2);
先删除之前的索引：
drop index my_index on student1;
#创建包含索引
create index my_index on student1(age) include (addr);
之后使用执行计划查看效果
explain select id,name,addr from student1 where age = 10;
本地索引
Local Index 适用于写操作频繁的场景。
索引数据和数据表的数据是存放在同一张表中（且是同一个 Region），避免了在写操作的时候往不同服务器的索引表中写索引带来的额外开销。
my_column 可以是多个。
CREATE LOCAL INDEX my_index ON my_table (my_column);
本地索引会将所有的信息存在一个影子列族中，虽然读取的时候也是范围扫描，但是没有全局索引快，优点在于不用写多个表了。
#删除之前的索引
drop index my_index on student1;
#创建本地索引
CREATE LOCAL INDEX my_index ON student1 (age,addr);
#使用执行计划
explain select id,name,addr from student1 where age = 10;
集成 Hive
如果大量的数据已经存放在 HBase 上面，需要对已经存在的数据进行数据分析处理，那么 Phoenix 并不适合做特别复杂的 SQL 处理，此时可以使用 hive 映射 HBase 的表格，之后写 HQL 进行分析处理
在 hive-site.xml 中添加 zookeeper 的属性，如下：
<property>
<name>hive.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
</property>
<property>
<name>hive.zookeeper.client.port</name>
<value>2181</value>
</property>
案例一
**目标：**建立 Hive 表，关联 HBase 表，插入数据到 Hive 表的同时能够影响 HBase 表。
（1）在 Hive 中创建表同时关联 HBase
CREATE TABLE hive_hbase_emp_table(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =
":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:co
mm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");
提示：完成之后，可以分别进入 Hive 和 HBase 查看，都生成了对应的表。
（2）在 Hive 中创建临时中间表，用于 load 文件中的数据
提示：不能将数据直接 load 进 Hive 所关联 HBase 的那张表中。
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
row format delimited fields terminated by '\t';
（3）向 Hive 中间表中 load 数据
hive> load data local inpath ‘/opt/software/emp.txt’ into table emp;
（4）通过 insert 命令将中间表中的数据导入到 Hive 关联 Hbase 的那张表中
hive> insert into table hive_hbase_emp_table select * from emp;
（5）查看 Hive 以及关联的 HBase 表中是否已经成功的同步插入了数据
Hive：hive> select * from hive_hbase_emp_table;
HBase：Hbase> scan ‘hbase_emp_table’
案例二
**目标：**在 HBase 中已经存储了某一张表 hbase_emp_table，然后在 Hive 中创建一个外部表来关联 HBase 中的 hbase_emp_table 这张表，使之可以借助 Hive 来分析 HBase 这张表中的数据。
**注：**该案例 2 紧跟案例 1 的脚步，所以完成此案例前，请先完成案例 1。
（1）在 Hive 中创建外部表文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-719807.html
CREATE EXTERNAL TABLE relevance_hbase_emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string,
sal double,
comm double,
deptno int
)
STORED BY
'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES ("hbase.columns.mapping" =
":key,info:ename,info:job,info:mgr,info:hiredate,info:sal,info:co
mm,info:deptno")
TBLPROPERTIES ("hbase.table.name" = "hbase_emp_table");
（2）关联后就可以使用 Hive 函数进行一些分析操作了文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-719807.html
hive (default)> select deptno,avg(sal) monery from relevance_hbase_emp group by deptno ;
到了这里，关于Hbase基本使用，读写原理，性能优化学习的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
