大数据基础设施搭建 - Hbase

首先保证Zookeeper和Hadoop正常运行

一、解压压缩包

[hadoop@hadoop102 software]$ tar -zxvf hbase-2.4.11-bin.tar.gz -C /opt/module/

二、配置环境变量

[hadoop@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

新增内容：

#HBASE_HOME
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-2.4.11
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

使环境变量生效：

[hadoop@hadoop102 software]$ source /etc/profile.d/my_env.sh

三、修改配置文件

3.1 修改hbase-env.sh

不使用hbase内置的zookeeper，使用独立zookeeper

[hadoop@hadoop102 conf]$ vim /opt/module/hbase-2.4.11/conf/hbase-env.sh

内容：

export HBASE_MANAGES_ZK=false

3.2 修改hbase-site.xml

表明zookeeper集群，hbase web访问路径

[hadoop@hadoop102 conf]$ vim /opt/module/hbase-2.4.11/conf/hbase-site.xml

内容：

  <!-- 分布式部署 -->
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <!-- 默认配置 -->
  <property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>./tmp</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <!-- zookeeper集群地址 -->
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
  </property>
  <!-- 用来持久化HBase的数据，一般设置的是hdfs的文件目录（需要和hadoop的core-site.xml保持一致） -->
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://hadoop102:9820/hbase</value>
  </property>
  <!-- WAL配置 -->
  <property>
    <name>hbase.wal.provider</name>
    <value>filesystem</value>
  </property>

3.3 修改regionservers

regionserver所在机器

[hadoop@hadoop102 conf]$ vim /opt/module/hbase-2.4.11/conf/regionservers

内容：

hadoop102
hadoop103
hadoop104

四、解决HBase和Hadoop的log4j兼容性问题，使用Hadoop的jar包

[hadoop@hadoop102 conf]$ mv /opt/module/hbase-2.4.11/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-reload4j-1.7.33.jar /opt/module/hbase-2.4.11/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-reload4j-1.7.33.jar.bak

五、HBase远程发送到其他集群

[hadoop@hadoop102 conf]$ mytools_rsync /opt/module/hbase-2.4.11/

六、启动

[hadoop@hadoop102 hbase-2.4.11]$ bin/start-hbase.sh

七、停止

bin/stop-hbase.sh

八、基本操作

8.1 进入Hbase客户端

[hadoop@hadoop102 hbase-2.4.11]$ bin/hbase shell

8.2 namespace

hbase:003:0> create_namespace 'first_namespace'
hbase:004:0> list_namespace

8.3 DDL

8.3.1 创建表

在first_namespace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。

hbase:009:0> create 'first_namespace:student', {NAME => 'info', VERSIONS => 5}, {NAME => 'msg'}
hbase:022:0> create 'first_namespace:student01', {NAME => 'info', VERSIONS => 5}, {NAME => 'msg'}

8.3.2 查看表

hbase:015:0> describe 'first_namespace:student'

8.3.3 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。

# 修改列族
hbase:016:0> alter 'first_namespace:student',  {NAME => 'msg', VERSIONS => 3}
# 新增列族
hbase:018:0> alter 'first_namespace:student',  {NAME => 'msg01', VERSIONS => 3}
# 删除列族
hbase:020:0> alter 'first_namespace:student', NAME => 'msg01', METHOD => 'delete'

8.3.4 删除表

shell中删除表格,需要先将表格状态设置为不可用。

hbase:024:0> disable 'first_namespace:student01'
hbase:025:0> drop 'first_namespace:student01'

8.4 DML

8.4.1 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。

hbase:027:0> put 'first_namespace:student','1001','info:name','zhangsan'
hbase:028:0> put 'first_namespace:student','1001','info:name','lisi'
hbase:029:0> put 'first_namespace:student','1001','info:age','18'

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。

8.4.2 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。

hbase:030:0> get 'first_namespace:student','1001'
hbase:031:0> get 'first_namespace: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。

hbase:032:0> get 'first_namespace: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。

hbase:036:0> scan 'first_namespace:student',{STARTROW => '1001',STOPROW => '1002'}

8.4.3 删除数据

删除数据的方法有两个：delete和deleteall。
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

delete删除最新的一个版本。老版本会显示出来

hbase:037:0> delete 'first_namespace:student','1001','info:name'

deleteall删除当前列所有版本的数据，即为当前行当前列的多个cell。

hbase:039:0> deleteall 'first_namespace:student','1001','info:name'

deleteall删除当前列族数据

hbase:006:0> deleteall 'first_namespace:student','1001'
hbase:011:0> quit

九、访问WEB页面

http://hadoop102:16010/

十、HBASE API

10.1 环境准备

新建项目后在pom.xml中添加依赖：
注意：会报错javax.el包不存在，是一个测试用的依赖，不影响使用

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-server</artifactId>
        <version>2.4.0</version>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.glassfish</groupId>
                <artifactId>javax.el</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.glassfish</groupId>
        <artifactId>javax.el</artifactId>
        <version>3.0.1-b06</version>
    </dependency>
</dependencies>

10.2 创建连接

根据官方API介绍，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。

10.2.1 单线程创建连接

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.AsyncConnection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;


import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

public class HBaseConnect {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        // 1. 创建配置对象
        Configuration conf = new Configuration();

        // 2. 添加配置参数
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop102,hadoop103,hadoop104");


        // 3. 创建hbase的连接
        // 默认使用同步连接
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);

        // 可以使用异步连接
        // 主要影响后续的DML操作
        CompletableFuture<AsyncConnection> asyncConnection = ConnectionFactory.createAsyncConnection(conf);

        // 3. 使用连接2
        System.out.println(connection);

        // 5. 关闭连接
        connection.close();
    }
}

10.2.2 多线程创建连接

使用类单例模式,确保使用一个连接，可以同时用于多个线程。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.AsyncConnection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;


import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

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
            connection = ConnectionFactory.createConnection();

        } 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();
        }
    }
}

在resources文件夹中创建配置文件hbase-site.xml，添加以下内容

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
    </property>
</configuration>

10.3 操作数据

创建类HBaseDML文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-821214.html

public class HBaseDML {
    // 添加静态属性connection指向单例连接
    public static Connection connection = HBaseConnect.connection;
}

10.3.1 建表&删表

public static void createTable(Connection conn,String namespace,String tableName,String...families){
    if(families.length < 1){
        System.out.println("建表必须指定列族");
        return;
    }
    try (Admin admin = conn.getAdmin()){
        TableName tableNameObj = TableName.valueOf(namespace, tableName);
        if(admin.tableExists(tableNameObj)){
            System.out.println("~~要创建的表已经存在~~");
            return;
        }
        List<ColumnFamilyDescriptor> cfdList = new ArrayList();
        for (String family : families) {
            ColumnFamilyDescriptor familyDescriptor = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes(family)).build();
            cfdList.add(familyDescriptor);
        }
        TableDescriptor desc = TableDescriptorBuilder
            .newBuilder(tableNameObj)
            .setColumnFamilies(cfdList)
            .build();
        admin.createTable(desc);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    } 
}

//删表
public static void dropTable(Connection conn,String namespace,String tableName){
    try (Admin admin = conn.getAdmin()){
        TableName tableNameObj = TableName.valueOf(namespace, tableName);
        if(!admin.tableExists(tableNameObj)){
            System.out.println("~~要删除的表不存在~~");
            return;
        }

        admin.disableTable(tableNameObj);
        admin.deleteTable(tableNameObj);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    } 
}



public static void main(String[] args) throws Exception{
    Connection conn = getConnection();
    // createTable(getConnection(),"bigdata","student2","info","msg");
    // dropTable(getConnection(),"bigdata","student2");
    

    closeConnection(conn);
}

10.3.2 插入数据

//向表中添加|更新数据
    public static void putCell(Connection conn,String nameSpace,String tableName,String rowKey,String family,String column,String value){
        // 1.获取table
        try (Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(nameSpace, tableName))){
            // 2.创建Put对象
            Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));

            // 3.添加put属性
            put.addColumn(Bytes.toBytes(family),Bytes.toBytes(column),Bytes.toBytes(value));

            // 3.put数据
            table.put(put);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

public static void main(String[] args) throws Exception{
    Connection conn = getConnection();
    putCell(conn,"bigdata","student2","1001","info","name","zhangsan");
    putCell(conn,"bigdata","student2","1002","info","name","lisi");
    putCell(conn,"bigdata","student2","1003","info","name","wangwu");
    closeConnection(conn);
}

10.3.3 查询数据

public static void getCell(Connection conn, String nameSpace, String tableName, String rowKey, String family, String column) {
   // 1.获取table
    try (Table table = conn.getTable(TableName.valueOf(nameSpace, tableName))) {
        // 2.获取Get对象
        Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));

        // 3.添加get属性
        get.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column));

        // 3.get数据
        // 简便用法
        // byte[] bytes = table.get(get).value();
        //String value = new String(bytes);
        // 复杂用法
        // 3.1 获取result
        Result result = table.get(get);
        // 3.2 获取cells
        Cell[] cells = result.rawCells();
        // 3.3 遍历cells
        String value = "";
        for (Cell cell : cells) {
            // 3.4 输出每个cell
            System.out.println(Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + ":" 
                +Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}
public static void main(String[] args) throws Exception{
    Connection conn = getConnection();
    getCell(getConnection(), "bigdata", "student2", "1001", "info", "name");
    closeConnection(conn);
}

10.3.4 扫描数据

public static void scanRows(Connection conn,String nameSpace, String tableName, String startRow, String stopRow){
    TableName tableNameObj = TableName.valueOf(nameSpace, tableName);
    try (Table table = conn.getTable(tableNameObj)){
        Scan scan = new Scan();
        scan.withStartRow(Bytes.toBytes(startRow));
        scan.withStopRow(Bytes.toBytes(stopRow));
        ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan);
        for (Result result : resultScanner) {
            List<Cell> cells = result.listCells();
            for (Cell cell : cells) {
                System.out.println(Bytes.toString(result.getRow()) +
                    ":" +Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) +
                    ":" +Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
            }

        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception{
    Connection conn = getConnection();
    scanRows(getConnection(), "bigdata", "student2", "1001", "1004");
    closeConnection(conn);
}

10.3.5 带过滤扫描

public static void scanRowsByFilter(Connection conn,String nameSpace, String tableName,
                                        String columnFamily,String column,String value,
                                        String startRow, String stopRow){
    TableName tableNameObj = TableName.valueOf(nameSpace, tableName);
    try (Table table = conn.getTable(tableNameObj)){
        Scan scan = new Scan();

        // 创建过滤器列表
        // 默认过滤所有,可以选择过滤出一个
        FilterList filterList = new FilterList(FilterList.Operator.MUST_PASS_ALL);
        // 列值过滤器  过滤出单列数据
        ColumnValueFilter columnValueFilter = new ColumnValueFilter(
            // 列族
            Bytes.toBytes(columnFamily),
            // 列名
            Bytes.toBytes(column),
            // 匹配规则  一般为相等  也可以是大于等于 小于等于
            CompareOperator.EQUAL,
            Bytes.toBytes(value)
        );

        // 单列值过滤器
        // 过滤出符合添加的整行数据  结果包含其他列
        //注意：如果表中的一行数据没有查询的列，也会将这行数据查询出来
        SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter(
            // 列族
            Bytes.toBytes(columnFamily),
            // 列名
            Bytes.toBytes(column),
            // 匹配规则  一般为相等  也可以是大于等于 小于等于
            CompareOperator.EQUAL,
            Bytes.toBytes(value)
        );

        filterList.addFilter(columnValueFilter);
        filterList.addFilter(singleColumnValueFilter);
        // 可以设置多个  需放入到过滤器列表中
        scan.setFilter(filterList);

        scan.withStartRow(Bytes.toBytes(startRow));
        scan.withStopRow(Bytes.toBytes(stopRow));
        ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan);
        for (Result result : resultScanner) {
            List<Cell> cells = result.listCells();
            for (Cell cell : cells) {
                System.out.println(Bytes.toString(result.getRow()) +
                    ":" +Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) +
                    ":" +Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
            }

        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception{
    Connection conn = getConnection();
    scanRowsByFilter(getConnection(), "bigdata", "student2",
            "info","name","zhangsan" ,"1001", "1004");
    closeConnection(conn);
}

10.3.6 删除数据

public static void deleteColumn(Connection conn, String nameSpace, String tableName, String rowKey, String family, String column) {

    // 1.获取table
    try (Table table = conn.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 删除最新版本  标记为delete
        // delete.addColumn(Bytes.toBytes(family),Bytes.toBytes(column));
        // 3.2 删除所有版本  标记为DeleteColumn
        // delete.addColumns(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(column));
        // 3.3 删除指定列族     标记为deleteFamily
        // delete.addFamily(Bytes.toBytes(family));
        // 3.4 什么也不加 删除所有列族

        // 3.删除数据
        table.delete(delete);
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}


public static void main(String[] args) throws Exception{
    Connection conn = getConnection();
    deleteColumn(conn,"bigdata", "student2", "1001", "info", "name");
    closeConnection(conn);
}

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