`
wbj0110
  • 浏览: 1610439 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

Java操作Hbase进行建表、删表以及对数据进行增删改查,条件查询

阅读更多

1、搭建环境

  新建JAVA项目,添加的包有:

   有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar

   有关Hbase的hbase-0.90.4.jar、hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包

 

2、主要程序

 

Java代码  收藏代码
  1. package com.wujintao.hbase.test;  
  2.   
  3. import java.io.IOException;  
  4. import java.util.ArrayList;  
  5. import java.util.List;  
  6.   
  7. import org.apache.hadoop.conf.Configuration;  
  8. import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;  
  9. import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;  
  10. import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;  
  11. import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;  
  12. import org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException;  
  13. import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException;  
  14. import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;  
  15. import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;  
  16. import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;  
  17. import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;  
  18. import org.apache.hadoop.hbase.client.HTablePool;  
  19. import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;  
  20. import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;  
  21. import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;  
  22. import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;  
  23. import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;  
  24. import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;  
  25. import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;  
  26. import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp;  
  27. import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;  
  28.   
  29. public class JinTaoTest {  
  30.   
  31.     public static Configuration configuration;  
  32.     static {  
  33.         configuration = HBaseConfiguration.create();  
  34.         configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort""2181");  
  35.         configuration.set("hbase.zookeeper.quorum""192.168.1.100");  
  36.         configuration.set("hbase.master""192.168.1.100:600000");  
  37.     }  
  38.   
  39.     public static void main(String[] args) {  
  40.         // createTable("wujintao");  
  41.         // insertData("wujintao");  
  42.         // QueryAll("wujintao");  
  43.         // QueryByCondition1("wujintao");  
  44.         // QueryByCondition2("wujintao");  
  45.         //QueryByCondition3("wujintao");  
  46.         //deleteRow("wujintao","abcdef");  
  47.         deleteByCondition("wujintao","abcdef");  
  48.     }  
  49.   
  50.     /** 
  51.      * 创建表 
  52.      * @param tableName 
  53.      */  
  54.     public static void createTable(String tableName) {  
  55.         System.out.println("start create table ......");  
  56.         try {  
  57.             HBaseAdmin hBaseAdmin = new HBaseAdmin(configuration);  
  58.             if (hBaseAdmin.tableExists(tableName)) {// 如果存在要创建的表,那么先删除,再创建  
  59.                 hBaseAdmin.disableTable(tableName);  
  60.                 hBaseAdmin.deleteTable(tableName);  
  61.                 System.out.println(tableName + " is exist,detele....");  
  62.             }  
  63.             HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName);  
  64.             tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column1"));  
  65.             tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column2"));  
  66.             tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column3"));  
  67.             hBaseAdmin.createTable(tableDescriptor);  
  68.         } catch (MasterNotRunningException e) {  
  69.             e.printStackTrace();  
  70.         } catch (ZooKeeperConnectionException e) {  
  71.             e.printStackTrace();  
  72.         } catch (IOException e) {  
  73.             e.printStackTrace();  
  74.         }  
  75.         System.out.println("end create table ......");  
  76.     }  
  77.   
  78.     /** 
  79.      * 插入数据 
  80.      * @param tableName 
  81.      */  
  82.     public static void insertData(String tableName) {  
  83.         System.out.println("start insert data ......");  
  84.         HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);  
  85.         HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);  
  86.         Put put = new Put("112233bbbcccc".getBytes());// 一个PUT代表一行数据,再NEW一个PUT表示第二行数据,每行一个唯一的ROWKEY,此处rowkey为put构造方法中传入的值  
  87.         put.add("column1".getBytes(), null"aaa".getBytes());// 本行数据的第一列  
  88.         put.add("column2".getBytes(), null"bbb".getBytes());// 本行数据的第三列  
  89.         put.add("column3".getBytes(), null"ccc".getBytes());// 本行数据的第三列  
  90.         try {  
  91.             table.put(put);  
  92.         } catch (IOException e) {  
  93.             e.printStackTrace();  
  94.         }  
  95.         System.out.println("end insert data ......");  
  96.     }  
  97.   
  98.     /** 
  99.      * 删除一张表 
  100.      * @param tableName 
  101.      */  
  102.     public static void dropTable(String tableName) {  
  103.         try {  
  104.             HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(configuration);  
  105.             admin.disableTable(tableName);  
  106.             admin.deleteTable(tableName);  
  107.         } catch (MasterNotRunningException e) {  
  108.             e.printStackTrace();  
  109.         } catch (ZooKeeperConnectionException e) {  
  110.             e.printStackTrace();  
  111.         } catch (IOException e) {  
  112.             e.printStackTrace();  
  113.         }  
  114.   
  115.     }  
  116.     /** 
  117.      * 根据 rowkey删除一条记录 
  118.      * @param tablename 
  119.      * @param rowkey 
  120.      */  
  121.      public static void deleteRow(String tablename, String rowkey)  {  
  122.         try {  
  123.             HTable table = new HTable(configuration, tablename);  
  124.             List list = new ArrayList();  
  125.             Delete d1 = new Delete(rowkey.getBytes());  
  126.             list.add(d1);  
  127.               
  128.             table.delete(list);  
  129.             System.out.println("删除行成功!");  
  130.               
  131.         } catch (IOException e) {  
  132.             e.printStackTrace();  
  133.         }  
  134.           
  135.   
  136.     }  
  137.   
  138.      /** 
  139.       * 组合条件删除 
  140.       * @param tablename 
  141.       * @param rowkey 
  142.       */  
  143.      public static void deleteByCondition(String tablename, String rowkey)  {  
  144.             //目前还没有发现有效的API能够实现 根据非rowkey的条件删除 这个功能能,还有清空表全部数据的API操作  
  145.   
  146.     }  
  147.   
  148.   
  149.     /** 
  150.      * 查询所有数据 
  151.      * @param tableName 
  152.      */  
  153.     public static void QueryAll(String tableName) {  
  154.         HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);  
  155.         HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);  
  156.         try {  
  157.             ResultScanner rs = table.getScanner(new Scan());  
  158.             for (Result r : rs) {  
  159.                 System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));  
  160.                 for (KeyValue keyValue : r.raw()) {  
  161.                     System.out.println("列:" + new String(keyValue.getFamily())  
  162.                             + "====值:" + new String(keyValue.getValue()));  
  163.                 }  
  164.             }  
  165.         } catch (IOException e) {  
  166.             e.printStackTrace();  
  167.         }  
  168.     }  
  169.   
  170.     /** 
  171.      * 单条件查询,根据rowkey查询唯一一条记录 
  172.      * @param tableName 
  173.      */  
  174.     public static void QueryByCondition1(String tableName) {  
  175.   
  176.         HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);  
  177.         HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);  
  178.         try {  
  179.             Get scan = new Get("abcdef".getBytes());// 根据rowkey查询  
  180.             Result r = table.get(scan);  
  181.             System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));  
  182.             for (KeyValue keyValue : r.raw()) {  
  183.                 System.out.println("列:" + new String(keyValue.getFamily())  
  184.                         + "====值:" + new String(keyValue.getValue()));  
  185.             }  
  186.         } catch (IOException e) {  
  187.             e.printStackTrace();  
  188.         }  
  189.     }  
  190.   
  191.     /** 
  192.      * 单条件按查询,查询多条记录 
  193.      * @param tableName 
  194.      */  
  195.     public static void QueryByCondition2(String tableName) {  
  196.   
  197.         try {  
  198.             HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);  
  199.             HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);  
  200.             Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes  
  201.                     .toBytes("column1"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes  
  202.                     .toBytes("aaa")); // 当列column1的值为aaa时进行查询  
  203.             Scan s = new Scan();  
  204.             s.setFilter(filter);  
  205.             ResultScanner rs = table.getScanner(s);  
  206.             for (Result r : rs) {  
  207.                 System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));  
  208.                 for (KeyValue keyValue : r.raw()) {  
  209.                     System.out.println("列:" + new String(keyValue.getFamily())  
  210.                             + "====值:" + new String(keyValue.getValue()));  
  211.                 }  
  212.             }  
  213.         } catch (Exception e) {  
  214.             e.printStackTrace();  
  215.         }  
  216.   
  217.     }  
  218.   
  219.     /** 
  220.      * 组合条件查询 
  221.      * @param tableName 
  222.      */  
  223.     public static void QueryByCondition3(String tableName) {  
  224.   
  225.         try {  
  226.             HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);  
  227.             HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);  
  228.   
  229.             List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();  
  230.   
  231.             Filter filter1 = new SingleColumnValueFilter(Bytes  
  232.                     .toBytes("column1"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes  
  233.                     .toBytes("aaa"));  
  234.             filters.add(filter1);  
  235.   
  236.             Filter filter2 = new SingleColumnValueFilter(Bytes  
  237.                     .toBytes("column2"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes  
  238.                     .toBytes("bbb"));  
  239.             filters.add(filter2);  
  240.   
  241.             Filter filter3 = new SingleColumnValueFilter(Bytes  
  242.                     .toBytes("column3"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes  
  243.                     .toBytes("ccc"));  
  244.             filters.add(filter3);  
  245.   
  246.             FilterList filterList1 = new FilterList(filters);  
  247.   
  248.             Scan scan = new Scan();  
  249.             scan.setFilter(filterList1);  
  250.             ResultScanner rs = table.getScanner(scan);  
  251.             for (Result r : rs) {  
  252.                 System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));  
  253.                 for (KeyValue keyValue : r.raw()) {  
  254.                     System.out.println("列:" + new String(keyValue.getFamily())  
  255.                             + "====值:" + new String(keyValue.getValue()));  
  256.                 }  
  257.             }  
  258.             rs.close();  
  259.   
  260.         } catch (Exception e) {  
  261.             e.printStackTrace();  
  262.         }  
  263.   
  264.     }  
  265.   
  266. }  

 注意:可能大家没看到更新数据的操作,其实更新的操作跟添加完全一致,只不过是添加呢rowkey不存在,更新呢rowkey已经存在,并且timstamp相同的情况下,还有就是目前好像还没办法实现hbase数据的分页查询,不知道有没有人知道怎么做

 

HBase性能优化建议:

 针对前面的代码,有很多不足之处,在此我就不修改上面的代码了,只是提出建议的地方,大家自己加上

   1)配置

  当你调用create方法时将会加载两个配置文件:hbase-default.xml and hbase-site.xml,利用的是当前的java类路径, 代码中configuration设置的这些配置将会覆盖hbase-default.xml和hbase-site.xml中相同的配置,如果两个配置文件都存在并且都设置好了相应参上面的属性下面的属性即可

 

 2)关于建表

  

public void createTable(HTableDescriptor desc)

 

HTableDescriptor 代表的是表的schema, 提供的方法中比较有用的有

setMaxFileSize,指定最大的region size

setMemStoreFlushSize 指定memstore flush到HDFS上的文件大小

增加family通过 addFamily方法

 

public void addFamily(final HColumnDescriptor family)

 

HColumnDescriptor代表的是column的schema,提供的方法比较常用的有

setTimeToLive:指定最大的TTL,单位是ms,过期数据会被自动删除。

setInMemory:指定是否放在内存中,对小表有用,可用于提高效率。默认关闭

setBloomFilter:指定是否使用BloomFilter,可提高随机查询效率。默认关闭

setCompressionType:设定数据压缩类型。默认无压缩。

setMaxVersions:指定数据最大保存的版本个数。默认为3。

 

注意的是,一般我们不去setInMemory为true,默认是关闭的

 

3)关于入库

   官方建议

 table.setAutoFlush(false); //数据入库之前先设置此项为false

 table.setflushCommits();//入库完成后,手动刷入数据

注意:

  在入库过程中,put.setWriteToWAL(true/flase);

  关于这一项如果不希望大量数据在存储过程中丢失,建议设置为true,如果仅是在测试演练阶段,为了节省入库时间建议设置为false

 

4)关于获取表实例

HTablePool pool = new HTablePool(configuration, Integer.MAX_VALUE);

HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);

建议用表连接池的方式获取表,具体池有什么作用,我想用过数据库连接池的同学都知道,我就不再重复

不建议使用new HTable(configuration,tableName);的方式获取表

 

5)关于查询

 建议每个查询语句都放入try catch语句块,并且finally中要进行关闭ResultScanner实例以及将不使用的表重新放入到HTablePool中的操作,具体做法如下

Java代码  收藏代码
  1. public static void QueryAll(String tableName) {  
  2.         HTablePool pool = new HTablePool(configuration, Integer.MAX_VALUE);  
  3.         HTable table = null;  
  4.         ResultScanner rs = null;  
  5.         try {  
  6.             Scan scan = new Scan();  
  7.             table = (HTable) pool.getTable(tableName);  
  8.             rs = table.getScanner(scan);  
  9.             for (Result r : rs) {  
  10.                 System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));  
  11.                 for (KeyValue keyValue : r.raw()) {  
  12.                     System.out.println("列:" + new String(keyValue.getFamily())  
  13.                             + "====值:" + new String(keyValue.getValue()));  
  14.                 }  
  15.             }  
  16.         } catch (IOException e) {  
  17.             e.printStackTrace();  
  18.         }finally{  
  19.             rs.close();// 最后还得关闭  
  20.             pool.putTable(table); //实际应用过程中,pool获取实例的方式应该抽取为单例模式的,不应在每个方法都重新获取一次(单例明白?就是抽取到专门获取pool的逻辑类中,具体逻辑为如果pool存在着直接使用,如果不存在则new)  
  21.         }  
  22.     }  

 

 所以,以上代码有缺陷的地方,感兴趣的同学可以针对优化建议作出相应修改

http://javacrazyer.iteye.com/blog/1186881

 机器学习/推荐系统课程链接:http://edu.51cto.com/pack/view/id-535.html

机器学习课程:http://edu.51cto.com/course/course_id-3560.html

推荐系统课程:http://edu.51cto.com/course/course_id-3792.html

 

http://soledede.com/

 

大家可以加我个人微信号:scccdgf

 

 

或者关注soledede的微信公众号:soledede
微信公众号:
分享到:
评论

相关推荐

    Java操作Hbase进行建表、删表以及对数据进行增删改查

    Java 操作 Hbase 进行建表、删表以及对数据进行增删改查 一、Hbase 简介 Hbase 是一个开源的、分布式的、基于 column-family 的 NoSQL 数据库。它是基于 Hadoop 的,使用 HDFS 作为其存储层。Hbase 提供了高性能、...

    eclipse构建HBase开发环境并运行实例对Hbase建表增删改查

    下面将详细介绍如何在Eclipse中搭建HBase开发环境,并对HBase进行建表、增、删、改、查等操作。 一、环境准备 首先需要确定HBase和Hadoop的版本是否一致,为了避免版本不兼容问题。在本例中,我们使用的HBase版本...

    java调用hbase实现数据库的增删改查

    java调用hbase数据库,完成对hbase常用api的封装和对hbase数据库的增删改查等操作,经测试绝对可用。

    java链接并对hbase进行增删改查操作的实例代码(含批量插入,范围查询等,并包含所需jar包)

    Java链接HBase进行增删改查操作是大数据领域常见的任务,尤其在处理大规模分布式存储时。HBase,作为Apache Hadoop生态系统的一部分,是一个基于列族的NoSQL数据库,提供了高性能、高可扩展性的数据存储解决方案。这...

    hbase java api 访问 查询、分页

    在HBase这个分布式列式数据库中,Java API是开发者常用的一种接口来操作HBase,包括创建表、插入数据、查询数据以及实现分页等操作。本文将深入探讨如何使用HBase Java API进行数据访问和分页查询。 首先,我们要...

    java操作Hbase之从Hbase中读取数据写入hdfs中源码

    HBase的设计目标是对超大型表进行随机、实时读写操作。而HDFS则是Hadoop的核心组件,作为一个分布式文件系统,它能够跨多台服务器存储和处理大量数据。 在Java中操作HBase,我们需要使用HBase的Java客户端API。首先...

    java操作Hbase之实现表的创建删除源码

    在Java中操作HBase是一种常见的任务,特别是在大数据处理和存储的场景中。HBase是一个分布式的、基于列族的NoSQL数据库,它构建在Hadoop之上,提供了高性能、低延迟的数据存储和访问能力。本教程将详细介绍如何使用...

    HBase基本操作 Java代码

    HBase基本操作 增删改查 java代码 要使用须导入对应的jar包

    hbase用于查询客户端工具

    通过编写MapReduce作业,可以对HBase表进行大规模的数据导入和导出,或者执行复杂的数据分析任务。 在实际使用中,选择哪个客户端工具取决于具体的需求和使用场景。例如,如果需要快速原型开发或简单的数据操作,...

    Hbase笔记 —— 利用JavaAPI的方式操作Hbase数据库(往hbase的表中批量插入数据).pdf

    在本文档中,我们将深入探讨如何使用Java API与HBase数据库进行交互,特别是关于如何创建表、修改表结构以及批量插入数据。HBase是Apache的一个分布式、可扩展的大数据存储系统,它基于谷歌的Bigtable设计,适用于...

    java-hbase开发包

    1. **HBase客户端API**:这是Java-HBase开发包的核心,提供了一组Java接口和类,用于连接到HBase集群,创建表,插入、查询和更新数据。例如,`HTableInterface` 和 `HBaseAdmin` 接口,以及 `Put`、`Get` 和 `Scan` ...

    java链接并对hbase进行增删改查操作的实例代码(含批量插入,范围查询等,并包含所需jar包).zip

    在Java中操作HBase数据库,通常需要通过HBase的Java API来实现数据的增、删、改、查等基本操作。HBase是一个分布式、版本化的NoSQL数据库,它基于Google的Bigtable设计,并且构建在Hadoop之上。下面将详细解释如何...

    hbase数据可视化系统

    4. 表管理:支持HBase的建表和删除操作,这需要调用HBase的Admin API,完成表的创建、删除、修改等管理任务。 五、安全性与优化 1. 认证授权:为了保护数据安全,需要在HBase和SpringBoot应用中实现认证和授权机制...

    java代码使用thrift2操作hbase示例

    在本文中,我们将深入探讨如何使用Java通过Thrift2接口操作HBase数据库。HBase是一个分布式、可扩展的大数据存储系统,它构建于Hadoop之上,支持实时读写。Thrift是一个轻量级的框架,用于跨语言服务开发,允许不同...

    hbase分页查询实现.pdf

    HBase分页查询实现 HBase作为一个NoSQL数据库,具有高性能、...本文讲解了如何使用Java语言实现HBase的分页查询,并介绍了HBase的配置、HTablePool、获取HBase表、字节数组的转换、Filter和ResultScanner等知识点。

    基于Hbase的大数据查询优化

    因为面向列的特点,Hbase只能单单地以rowkey为主键作查询,而无法对表进行多维查询和join操作,并且查询通常都是全表扫描,耗费资源较大,查询效率较低。类比于传统型数据库里的一些查询方式,本文对Hbase的存储原理进行了...

    java代码将mysql表数据导入HBase表

    本文将详细介绍如何使用Java代码实现这一过程,包括样例MySQL表和数据,以及HBase表的创建。 首先,我们需要了解MySQL和HBase的基本概念。MySQL是一种关系型数据库管理系统,它基于ACID(原子性、一致性、隔离性和...

    利用Hbase相关的API,包括对HBase的增删改查等操作

    在本文中,我们将深入探讨如何使用Java API进行HBase的操作,包括增、删、改、查等基本功能。HBase是一个分布式、版本化的NoSQL数据库,它构建在Hadoop文件系统(HDFS)之上,提供了高可靠性、高性能、可伸缩的数据...

    java 通过thrift-0.9.1读取hbase表数据

    - 执行操作:通过客户端对象的方法,如`get`, `scan`等,对HBase表进行读取操作。 - 处理结果:解析返回的数据,通常是`TResult`对象,从中获取HBase行和列族的信息。 - 关闭资源:确保在操作完成后关闭连接,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics