HBase 是Hadoop的一个子项目,HBase采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上,一方面里用了hdfs的高可靠性和可伸缩行,另外一方面里用了BigTable的高效数据组织形式.可以说HBase为海量数据的real-time相应提供了很好的一个开源解决方案.据说在某运营商中使用类似于 BigTable(个人猜测应该就是HBase)的技术可以在两秒时间内从2TB数据中查找到某条话费记录.而这是原来该运营商使用Oracle数据库所无法解决的问题.
对于HBase使用的类似与BigTable的技术我们这里就不仔细描述,可以参考google的论文以及网上的一些相关资料.另外,HBase的配置在HBase的官方文档中有很详细的描述.可以参见相关文档.
HBase提供了一个类似于mysql等关系型数据库的shell.通过该shell我们可以对HBase的内的相关表以及列族进行控制和处理.HBase shell的help命令比较详细的列出了HBase所支持的命令.具体使用方法可以参见其文档.
这里我们用一个学生成绩表作为例子,对HBase的基本操作和基本概念进行讲解:
下面是学生的成绩表:
name grad course:math course:art
Tom 1 87 97
Jerry 2 100 80
这里grad对于表来说是一个列,course对于表来说是一个列族,这个列族由两个列组成:math和art,当然我们可以根据我们的需要在course中建立更多的列族,如computer,physics等相应的列添加入course列族.
有了上面的想法和需求,我们就可以在HBase中建立相应的数据表啦!
1, 建立一个表格 scores 具有两个列族grad 和courese
hbase(main):002:0> create \'scores\', \'grade\', \'course\'
0 row(s) in 4.1610 seconds
2,查看当先HBase中具有哪些表
hbase(main):003:0> list
scores
1 row(s) in 0.0210 seconds
3,查看表的构造
hbase(main):004:0> describe \'scores\'
{NAME => \'scores\', IS_ROOT => \'false\', IS_META => \'false\', FAMILIES => }
1 row(s) in 0.0130 seconds
4, 加入一行数据,行名称为 Tom 列族grad的列名为”” 值位1
hbase(main):005:0> put \'scores\', \'Tom\', \'grade:\', \'1\'
0 row(s) in 0.0070 seconds
5,给Tom这一行的数据的列族添加一列
hbase(main):006:0> put \'scores\', \'Tom\', \'course:math\', \'87\'
0 row(s) in 0.0040 seconds
6,给Tom这一行的数据的列族添加一列
hbase(main):007:0> put \'scores\', \'Tom\', \'course:art\', \'97\'
0 row(s) in 0.0030 seconds
7, 加入一行数据,行名称为 Jerry 列族grad的列名为”” 值位2
hbase(main):008:0> put \'scores\', \'Jerry\', \'grade:\', \'2\'
0 row(s) in 0.0040 seconds
8,给Jerry这一行的数据的列族添加一列
hbase(main):009:0> put \'scores\', \'Jerry\', \'course:math\', \'100\'
0 row(s) in 0.0030 seconds
9,给Jerry这一行的数据的列族添加一列
hbase(main):010:0> put \'scores\', \'Jerry\', \'course:art\', \'80\'
0 row(s) in 0.0050 seconds
10,查看scores表中Tom的相关数据
hbase(main):011:0> get \'scores\', \'Tom\'
COLUMN CELL
course:art timestamp=1224726394286, value=97
course:math timestamp=1224726377027, value=87
grade: timestamp=1224726360727, value=1
3 row(s) in 0.0070 seconds
11,查看scores表中所有数据
hbase(main):012:0> scan \'scores\'
ROW COLUMN+CELL
Tom column=course:art, timestamp=1224726394286, value=97
Tom column=course:math, timestamp=1224726377027, value=87
Tom column=grade:, timestamp=1224726360727, value=1
Jerry column=course:art, timestamp=1224726424967, value=80
Jerry column=course:math, timestamp=1224726416145, value=100
Jerry column=grade:, timestamp=1224726404965, value=2
6 row(s) in 0.0410 seconds
12,查看scores表中所有数据courses列族的所有数据
hbase(main):013:0> scan \'scores\',
ROW COLUMN+CELL
Tom column=course:art, timestamp=1224726394286, value=97
Tom column=course:math, timestamp=1224726377027, value=87
Jerry column=course:art, timestamp=1224726424967, value=80
Jerry column=course:math, timestamp=1224726416145, value=100
4 row(s) in 0.0200 seconds
上面就是HBase的基本shell操作的一个例子,可以看出,hbase的shell还是比较简单易用的,从中也可以看出HBase shell缺少很多传统sql中的一些类似于like等相关操作,当然,HBase作为BigTable的一个开源实现,而BigTable是作为 google业务的支持模型,很多sql语句中的一些东西可能还真的不需要.
当然,通过程序我们也可以对HBase进行相关的操作.下面的程序就完成了上面shell操作的内容:
import java.io.IOException;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.DataInputStream;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.io.BatchUpdate;
import org.apache.hadoop.hbase.io.RowResult;
import org.apache.hadoop.hbase.io.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Writables;
public class HBaseBasic {
public static void main(String[] args) throws Exception {
HBaseConfiguration config = new HBaseConfiguration();
HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);
if (admin.tableExists(\"scores\")) {
System.out.println(\"drop table\");
admin.disableTable(\"scores\");
admin.deleteTable(\"scores\");
}
System.out.println(\"create table\");
HTableDescriptor tableDescripter = new HTableDescriptor(\"scores\".getBytes());
tableDescripter.addFamily(new HColumnDescriptor(\"grade:\"));
tableDescripter.addFamily(new HColumnDescriptor(\"course:\"));
admin.createTable(tableDescripter);
HTable table = new HTable(config, \"scores\");
System.out.println(\"add Tom\'s data\");
BatchUpdate tomUpdate = new BatchUpdate(\"Tom\");
tomUpdate.put(\"grade:\", Writables.getBytes(new IntWritable(1)));
tomUpdate.put(\"course:math\", Writables.getBytes(new IntWritable(87)));
tomUpdate.put(\"course:art\", Writables.getBytes(new IntWritable(97)));
table.commit(tomUpdate);
System.out.println(\"add Jerry\'s data\");
BatchUpdate jerryUpdate = new BatchUpdate(\"Jerry\");
jerryUpdate.put(\"grade:\", Writables.getBytes(new IntWritable(2)));
jerryUpdate.put(\"course:math\", Writables.getBytes(new IntWritable(100)));
jerryUpdate.put(\"course:art\", Writables.getBytes(new IntWritable(80)));
table.commit(jerryUpdate);
for (RowResult row : table.getScanner(new String[] { \"course:\" })) {
System.out.format(\"ROW\\t%s\\n\", new String(row.getRow()));
for (Map.Entry entry : row.entrySet()) {
String column = new String(entry.getKey());
Cell cell = entry.getValue();
IntWritable value = new IntWritable();
Writables.copyWritable(cell.getValue(), value);
System.out.format(\" COLUMN\\t%s\\t%d\\n\", column, value.get());
}
}
}
}
输出如下:
drop table
09/07/11 08:51:59 INFO client.HBaseAdmin: Disabled scores
09/07/11 08:51:59 INFO client.HBaseAdmin: Deleted scores
create table
add Tom\'s data
add Jerry\'s data
ROW Tom
COLUMN course:art 97
COLUMN course:math 87
ROW Jerry
COLUMN course:art 80
COLUMN course:math 100
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个人整理Hbase知识点,外加本人一些理解,整理为xmind形式,供有需要的朋友下载。