NoSQL数据库之：HBase

一、NoSQL的基础、常见的NoSQL数据库
1、not only sql
2、回顾：关系型数据库: Oracle、MySQL等等 -----> 面向行：适合insert update delete
3、常见的NoSQL数据库
（*）基于Key-Value模型：Redis（内存）-----> 前身：MemCached（不足：不支持持久化）
（*）面向列的模型：HBase、Cassandra------> 适合 select
（*）基于文档型：MongoDB  -----> 文档：BSON文档 是json的二进制
举例：设计一个数据库，保存电影的信息

二、HBase的表结构和体系结构


三、搭建HBase环境
tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C ~/training/
设置环境变量  vi ~/.bash_profile
HBASE_HOME=/root/training/hbase-1.3.1
export HBASE_HOME

PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
export PATH
source ~/.bash_profile
1、本地模式:  不需要HDFS，保存在Linux的文件系统
    bigdata111配置

建个目录: mkdir data
修改文件：hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144

核心配置文件:  conf/hbase-site.xml

  hbase.rootdir
  file:///root/training/hbase-1.3.1/data

启动HBase：start-hbase.sh
starting master, logging to /root/training/hbase-1.3.1/logs/hbase-root-master-bigdata111.out
只有HMaster
2、伪分布模式（bigdata111）
修改文件：hbase-env.sh
HBASE_MANAGES_ZK true  ---> 使用HBase自带的ZK

核心配置文件:  conf/hbase-site.xml



  hbase.rootdir
  hdfs://192.168.157.111:9000/hbase



  hbase.cluster.distributed
  true




  hbase.zookeeper.quorum
  192.168.157.111




  dfs.replication
  1

文件regionservers：配置从节点地址
192.168.157.111

3、全分布模式：bigdata112  bigdata113  bigdata114
修改文件：hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144
HBASE_MANAGES_ZK true  ---> 使用HBase自带的ZK
核心配置文件:  conf/hbase-site.xml


  hbase.rootdir
  hdfs://192.168.157.112:9000/hbase



  hbase.cluster.distributed
  true



  hbase.zookeeper.quorum
  192.168.157.112



  dfs.replication
  2



  hbase.master.maxclockskew
  180000

文件regionservers：配置从节点地址
192.168.157.113
192.168.157.114
复制到其他节点上
scp -r hbase-1.3.1/ root@bigdata113:/root/training
scp -r hbase-1.3.1/ root@bigdata114:/root/training
四、HBase在ZK中保存的数据和HA
1、HBase在ZK中保存的数据

2、在bigdata113再手动启动一个HMaster
hbase-daemon.sh start master
五、操作HBase
1、命令行
创建表: create 'student','info','grade'
插入数据: put 'student','stu001','info:name','Tom'
          put 'student','stu001','info:age','24'
  put 'student','stu001','info:gender','Male'
  put 'student','stu001','grade:math','80'
  put 'student','stu002','info:name','Mike'
查询：scan 'student'
      get格式: get '表名','行键'
           get 'student','stu001' 
   
删除表：disable 'student'

        drop 'student'

2、Java API

3、Web Console: 端口 16010


六、数据保存的过程（重要：一定要注意Region分裂）

七、HBase的过滤器（Java程序）：实现复杂的查询，类似where条件
准备测试数据：emp表 员工表


1、列值过滤器
2、列名前缀过滤器
3、多个列名前缀过滤器
4、Rowkey过滤器
5、在查询的时候，可以组合多个过滤器


八、HBase上的MapReduce
测试数据：WordCount
create 'word','content'
put 'word','1','content:info','I love Beijing'
put 'word','2','content:info','I love China'
put 'word','3','content:info','Beijing is the capital of China'

结果: create 'result','content'

设置环境变量
export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_HOME/lib/*:$CLASSPATH