Hbase的客户端有原生java客户端，Hbase Shell，Thrift，Rest，Mapreduce，WebUI等等。
下面是这几种客户端的常见用法。
一、原生Java客户端
原生java客户端是hbase最主要，最高效的客户端。
涵盖了增删改查等API，还实现了创建，删除，修改表等DDL操作。
配置java连接hbase
Java连接HBase需要两个类：
HBaseConfigurationConnectionFactory
首先，配置一个hbase连接：
比如zookeeper的地址端口
hbase.zookeeper.quorum
hbase.zookeeper.property.clientPort更通用的做法是编写hbase-site.xml文件，实现配置文件的加载：
hbase-site.xml示例：
hbase.master
hdfs://host1:60000
hbase.zookeeper.quorum
host1,host2,host3
hbase.zookeeper.property.clientPort
2181
随后我们加载配置文件，创建连接：
config.addResource(new Path(System.getenv("HBASE_CONF_DIR"), "hbase-site.xml"));
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);创建表
要创建表我们需要首先创建一个Admin对象
Admin admin = connection.getAdmin(); //使用连接对象获取Admin对象
TableName tableName = TableName.valueOf("test");//定义表名
HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(tableName);//定义表对象
HColumnDescriptor hcd = new HColumnDescriptor("data");//定义列族对象
htd.addFamily(hcd); //添加
admin.createTable(htd);//创建表HBase2.X创建表
HBase2.X 的版本中创建表使用了新的 API
TableName tableName = TableName.valueOf("test");//定义表名
//TableDescriptor对象通过TableDescriptorBuilder构建；
TableDescriptorBuilder tableDescriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName);
ColumnFamilyDescriptor family = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes("data")).build();//构建列族对象
tableDescriptor.setColumnFamily(family);//设置列族
admin.createTable(tableDescriptor.build());//创建表添加数据
Table table = connection.getTable(tableName);//获取Table对象
try {
byte[] row = Bytes.toBytes("row1"); //定义行
Put put = new Put(row); //创建Put对象
byte[] columnFamily = Bytes.toBytes("data"); //列
byte[] qualifier = Bytes.toBytes(String.valueOf(1)); //列族修饰词
byte[] value = Bytes.toBytes("张三丰"); //值
put.addColumn(columnFamily, qualifier, value);
table.put(put); //向表中添加数据
} finally {
//使用完了要释放资源
table.close();
}获取指定行数据
//获取数据
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1")); //定义get对象
Result result = table.get(get); //通过table对象获取数据
System.out.println("Result: " + result);
//很多时候我们只需要获取“值” 这里表示获取 data:1 列族的值
byte[] valueBytes = result.getValue(Bytes.toBytes("data"), Bytes.toBytes("1")); //获取到的是字节数组
//将字节转成字符串
String valueStr = new String(valueBytes,"utf-8");
System.out.println("value:" + valueStr);扫描表中的数据
Scan scan = new Scan();
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
try {
for (Result scannerResult: scanner) {
System.out.println("Scan: " + scannerResult);
byte[] row = scannerResult.getRow();
System.out.println("rowName:" + new String(row,"utf-8"));
}
} finally {
scanner.close();
}删除表
TableName tableName = TableName.valueOf("test");
admin.disableTable(tableName); //禁用表
admin.deleteTable(tableName); //删除表Hbase Java API表DDL完整示例：
package com.example.hbase.admin;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HConstants;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.io.compress.Compression.Algorithm;
public class Example {
private static final String TABLE_NAME = "MY_TABLE_NAME_TOO";
private static final String CF_DEFAULT = "DEFAULT_COLUMN_FAMILY";
public static void createOrOverwrite(Admin admin, HTableDescriptor table) throws IOException {
if (admin.tableExists(table.getTableName())) {
admin.disableTable(table.getTableName());
admin.deleteTable(table.getTableName());
}
admin.createTable(table);
}
public static void createSchemaTables(Configuration config) throws IOException {
try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
Admin admin = connection.getAdmin()) {
HTableDescriptor table = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(TABLE_NAME));
table.addFamily(new HColumnDescriptor(CF_DEFAULT).setCompressionType(Algorithm.NONE));
System.out.print("Creating table. ");
createOrOverwrite(admin, table);
System.out.println(" Done.");
}
}
public static void modifySchema (Configuration config) throws IOException {
try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
Admin admin = connection.getAdmin()) {
TableName tableName = TableName.valueOf(TABLE_NAME);
if (!admin.tableExists(tableName)) {
System.out.println("Table does not exist.");
System.exit(-1);
}
HTableDescriptor table = admin.getTableDescriptor(tableName);
// 更新表格
HColumnDescriptor newColumn = new HColumnDescriptor("NEWCF");
newColumn.setCompactionCompressionType(Algorithm.GZ);
newColumn.setMaxVersions(HConstants.ALL_VERSIONS);
admin.addColumn(tableName, newColumn);
// 更新列族
HColumnDescriptor existingColumn = new HColumnDescriptor(CF_DEFAULT);
existingColumn.setCompactionCompressionType(Algorithm.GZ);
existingColumn.setMaxVersions(HConstants.ALL_VERSIONS);
table.modifyFamily(existingColumn);
admin.modifyTable(tableName, table);
// 禁用表格
admin.disableTable(tableName);
// 删除列族
admin.deleteColumn(tableName, CF_DEFAULT.getBytes("UTF-8"));
// 删除表格(需提前禁用)
admin.deleteTable(tableName);
}
}
public static void main(String... args) throws IOException {
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
//添加必要配置文件(hbase-site.xml, core-site.xml)
config.addResource(new Path(System.getenv("HBASE_CONF_DIR"), "hbase-site.xml"));
config.addResource(new Path(System.getenv("HADOOP_CONF_DIR"), "core-site.xml"));
createSchemaTables(config);
modifySchema(config);
}
}二、使用Hbase Shell工具操作Hbase
在 HBase 安装目录 bin/ 目录下使用hbase shell命令连接正在运行的 HBase 实例。
$ ./bin/hbase shell
hbase(main):001:0>预览 HBase Shell 的帮助文本
输入help并回车, 可以看到 HBase Shell 的基本信息和一些示例命令.
创建表
使用 create创建一个表 必须指定一个表名和列族名
hbase(main):001:0> create 'test', 'cf'
0 row(s) in 0.4170 seconds
=> Hbase::Table - test表信息
使用 list 查看存在表
hbase(main):002:0> list 'test'
TABLE
test
1 row(s) in 0.0180 seconds
=> ["test"]使用 describe 查看表细节及配置
hbase(main):003:0> describe 'test'
Table test is ENABLED
test
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'cf', VERSIONS => '1', EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false', NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', CACHE_DATA_ON_WRITE =>
'false', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'f
alse', IN_MEMORY => 'false', CACHE_BLOOMS_ON_WRITE => 'false', PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE
=> '65536'}
1 row(s)
Took 0.9998 seconds插入数据
使用 put 插入数据
hbase(main):003:0> put 'test', 'row1', 'cf:a', 'value1'
0 row(s) in 0.0850 seconds
hbase(main):004:0> put 'test', 'row2', 'cf:b', 'value2'
0 row(s) in 0.0110 seconds
hbase(main):005:0> put 'test', 'row3', 'cf:c', 'value3'
0 row(s) in 0.0100 seconds扫描全部数据
从 HBase 获取数据的途径之一就是 scan 。使用 scan 命令扫描表数据。你可以对扫描做限制。
hbase(main):006:0> scan 'test'
ROW COLUMN+CELL
row1 column=cf:a, timestamp=1421762485768, value=value1
row2 column=cf:b, timestamp=1421762491785, value=value2
row3 column=cf:c, timestamp=1421762496210, value=value3
3 row(s) in 0.0230 seconds获取一条数据
使用 get 命令一次获取一条数据
hbase(main):007:0> get 'test', 'row1'
COLUMN CELL
cf:a timestamp=1421762485768, value=value1
1 row(s) in 0.0350 seconds禁用表
使用 disable 命令禁用表
hbase(main):008:0> disable 'test'
0 row(s) in 1.1820 seconds
hbase(main):009:0> enable 'test'
0 row(s) in 0.1770 seconds使用 enable 命令启用表
hbase(main):010:0> disable 'test'
0 row(s) in 1.1820 seconds删除表
hbase(main):011:0> drop 'test'
0 row(s) in 0.1370 seconds退出 HBase Shell
使用quit命令退出命令行并从集群断开连接。
三、使用Thrift客户端访问HBase
由于Hbase是用Java写的，因此它原生地提供了Java接口，对非Java程序人员，怎么办呢？幸好它提供了thrift接口服务器，因此也可以采用其他语言来编写Hbase的客户端，这里是常用的Hbase python接口的介绍。其他语言也类似。
1.启动thrift-server
要使用Hbase的thrift接口，必须将它的服务启动，启动Hbase的thrift-server进程如下：
cd /app/zpy/hbase/bin
./hbase-daemon.sh start thrift
执行jps命令检查：
34533 ThriftServerthrift默认端口是9090，启动成功后可以查看端口是否起来。
2.安装thrift所需依赖
(1)安装依赖
yum install automake libtool flex bison pkgconfig gcc-c++ boost-devel libevent-devel zlib-devel python-devel ruby-devel openssl-devel
(2)安装boost
wget http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.53.0/boost_1_53_0.tar.gz
tar xvf boost_1_53_0.tar.gz
cd boost_1_53_0
./bootstrap.sh
./b2 install3.安装thrift客户端
官网下载 thrift-0.11.0.tar.gz，解压并安装
wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/thrift/0.11.0/thrift-0.11.0.tar.gz
tar xzvf thrift-0.11.0.tar.gz
cd thrift-0.11.0
mkdir /app/zpy/thrift
./configure --prefix=/app/zpy/thrift
make
make installmake可能报错如下：
g++: error: /usr/lib64/libboost_unit_test_framework.a: No such file or directory
解决：
find / -name libboost_unit_test_framework.*
cp /usr/local/lib/libboost_unit_test_framework.a /usr/lib64/4.使用python3连接Hbase
安装所需包
pip install thrift
pip install hbase-thriftpython 脚本如下：
from thrift import Thrift
from thrift.transport import TSocket
from thrift.transport import TTransport
from thrift.protocol import TBinaryProtocol
from hbase import Hbase
from hbase.ttypes import *
transport = TSocket.TSocket('localhost', 9090)
protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)
client = Hbase.Client(protocol)
transport.open()
a = client.getTableNames()
print(a)四、Rest客户端
1、启动REST服务
a.启动一个非守护进程模式的REST服务器(ctrl+c 终止)
bin/hbase rest start
b.启动守护进程模式的REST服务器
bin/hbase-daemon.sh start rest
默认启动的是8080端口(可以使用参数在启动时指定端口)，可以被访问。curl http:// :8080/
2、java调用示例：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.rest.client.Client;
import org.apache.hadoop.hbase.rest.client.Cluster;
import org.apache.hadoop.hbase.rest.client.RemoteHTable;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import util.HBaseHelper;
import java.io.IOException;
/**
* Created by root on 15-1-9.
*/
public class RestExample {
public static void main(String[] args) throws IOException {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
HBaseHelper helper = HBaseHelper.getHelper(conf);
helper.dropTable("testtable");
helper.createTable("testtable", "colfam1");
System.out.println("Adding rows to table...");
helper.fillTable("testtable", 1, 10, 5, "colfam1");
Cluster cluster=new Cluster();
cluster.add("hadoop",8080);
Client client=new Client(cluster);
Get get = new Get(Bytes.toBytes("row-30"));
get.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-3"));
Result result1 = table.get(get);
System.out.println("Get result1: " + result1);
Scan scan = new Scan();
scan.setStartRow(Bytes.toBytes("row-10"));
scan.setStopRow(Bytes.toBytes("row-15"));
scan.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-5"));
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result result2 : scanner) {
System.out.println("Scan row[" + Bytes.toString(result2.getRow()) +
"]: " + result2);
}
}
}五、MapReduce操作Hbase
Apache MapReduce 是Hadoop提供的软件框架,用来进行大规模数据分析.
mapred and mapreduce
与 MapReduce 一样,在 HBase 中也有 2 种 mapreduce API 包.org.apache.hadoop.hbase.mapred and org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.前者使用旧式风格的 API,后者采用新的模式.相比于前者,后者更加灵活。
HBase MapReduce 示例
HBase MapReduce 读示例
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(config, "ExampleRead");
job.setJarByClass(MyReadJob.class); // class that contains mapper
Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for MapReduce jobs
scan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs
// set other scan attrs
...
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
tableName, // input HBase table name
scan, // Scan instance to control CF and attribute selection
MyMapper.class, // mapper
null, // mapper output key
null, // mapper output value
job);
job.setOutputFormatClass(NullOutputFormat.class); // because we aren't emitting anything from mapper
boolean b = job.waitForCompletion(true);
if (!b) {
throw new IOException("error with job!");
}public static class MyMapper extends TableMapper {
public void map(ImmutableBytesWritable row, Result value, Context context) throws InterruptedException, IOException {
// process data for the row from the Result instance.
}
} HBase MapReduce 读写示例
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
Job job = new Job(config,"ExampleReadWrite");
job.setJarByClass(MyReadWriteJob.class); // class that contains mapper
Scan scan = new Scan();
scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for MapReduce jobs
scan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs
// set other scan attrs
TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(
sourceTable, // input table
scan, // Scan instance to control CF and attribute selection
MyMapper.class, // mapper class
null, // mapper output key
null, // mapper output value
job);
TableMapReduceUtil.initTableReducerJob(
targetTable, // output table
null, // reducer class
job);
job.setNumReduceTasks(0);
boolean b = job.waitForCompletion(true);
if (!b) {
throw new IOException("error with job!");
}六、Hbase Web UI
Hbase提供了一种Web方式的用户接口，用户可以通过Web界面查看Hbase集群的属性等状态信息，web页面分为：Master状态界面，和Zookeeper统计信息页面。
默认访问地址分别是：
ip:60010
ip::60030
ip:60010/zk.jsp
Master状态界面会看到Master状态的详情。
该页面大概分HBase集群信息，任务信息，表信息，RegionServer信息。每一部分又包含了一些具体的属性。
RegionServer状态界面会看到RegionServer状态的详情。
RegionServer的节点属性信息，任务信息和Region信息。
Zookeeper统计信息页面是非常简单的半结构化文本打印信息。
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