hbase指令查询

转自：http://my.oschina.net/u/189445/blog/595232

hbase shell命令 描述
alter 修改列族（column family）模式
count 统计表中行的数量
create 创建表
describe 显示表相关的详细信息
delete 删除指定对象的值（可以为表，行，列对应的值，另外也可以指定时间戳的值）
deleteall 删除指定行的所有元素值
disable 使表无效
drop 删除表
enable 使表有效
exists 测试表是否存在
exit 退出hbase shell
get 获取行或单元（cell）的值
incr 增加指定表，行或列的值
list 列出hbase中存在的所有表
put 向指向的表单元添加值
tools 列出hbase所支持的工具
scan 通过对表的扫描来获取对用的值
status 返回hbase集群的状态信息
shutdown 关闭hbase集群（与exit不同）
truncate 重新创建指定表
version 返回hbase版本信息
要注意shutdown与exit之间的不同：shutdown表示关闭hbase服务，必须重新启动hbase才可以恢复，exit只是退出hbase shell,退出之后完全可以重新进入。

 hbase使用坐标来定位表中的数据，行健是第一个坐标，下一个坐标是列族。

 hbase是一个在线系统，和hadoop mapreduce的紧密结合又赋予它离线访问的功能。

 hbase接到命令后存下变化信息或者写入失败异常的抛出，默认情况下。执行写入时会写到两个地方：预写式日志（write-ahead log,也称hlog）和memstore,以保证数据持久化。memstore是内存里的写入缓冲区。客户端在写的过程中不会与底层的hfile直接交互，当menstore写满时，会刷新到硬盘，生成一个新的hfile.hfile是hbase使用的底层存储格式。menstore的大小由hbase-site.xml文件里的系统级属性hbase.hregion.memstore.flush.size来定义。

  hbase在读操作上使用了lru缓存机制（blockcache），blockcache设计用来保存从hfile里读入内存的频繁访问的数据，避免硬盘读。每个列族都有自己的blockcache。blockcache中的block是hbase从硬盘完成一次读取的数据单位。block是建立索引的最小数据单位，也是从硬盘读取的最小数据单位。如果主要用于随机查询，小一点的block会好一些，但是会导致索引变大，消耗更多内存，如果主要执行顺序扫描，大一点的block会好一些，block变大索引项变小，因此节省内存。

LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法。内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。

数据模型概括：

表（table）---------hbase用表来组织数据。表名是字符串（string）,由可以在文件系统路径里使用的字符组成。

行（row）---------在表里，数据按行存储。行由行健（rowkey）唯一标识。行健没有数据类型，总是视为字节数组byte[].

列族（column family）-----------行里的数据按照列族分组，列族也影响到hbase数据的物理存放。因此，它们必须事前定义并且不轻易修改。表中每行拥有相同列族，尽管行不需要在每个列族里存储数据。列族名字是字符串，由可以在文件系统路径里使用的字符组成。(HBase建表是可以添加列族，alter ‘t1’, {NAME => ‘f1’, VERSIONS => 5} 把表disable后alter,然后enable)

列限定符（column qualifier）--------列族里的数据通过列限定符或列来定位。列限定符不必事前定义。列限定符不必在不同行之间保持一致，就像行健一样，列限定符没有数据类型，总是视为字节数组byte[].

单元（cell）-------行健，列族和列限定符一起确定一个单元。存储在单元里的数据称为单元值（value），值也没有数据类型，总是视为字节数组byte[].

时间版本（version）--------单元值有时间版本，时间版本用时间戳标识，是一个long。没有指定时间版本时，当前时间戳作为操作的基本。hbase保留单元值时间版本的数量基于列族进行配置。默认数量是3个。

hbase在表里存储数据使用的是四维坐标系统，依次是：行健，列族，列限定符和时间版本。 hbase按照时间戳降序排列各时间版本，其他映射建按照升序排序。

hbase把数据存放在一个提供单一命名空间的分布式文件系统上。一张表由多个小一点的region组成，托管region的服务器叫做regionserver.单个region大小由配置参数hbase.hregion.max.filesize决定，当一个region大小变得大于该值时，会切分成2个region.

hbase是一种搭建在hadoop上的数据库。依靠hadoop来实现数据访问和数据可靠性。hbase是一种以低延迟为目标的在线系统，而hadoop是一种为吞吐量优化的离线系统。互补可以搭建水平扩展的数据应用。

HBASE中的表示按column family来存储的

建立一个有3个column family的表

create ‘t1’, {NAME => ‘f1’, VERSIONS => 1}, {NAME => ‘f2’, VERSIONS => 1}, {NAME => ‘f3’, VERSIONS => 1}
定义表的时候只需要指定column family的名字，列名在put的时候动态指定
插入数据
下面插入没有指定column的名字
put ‘t1’, ‘r1’, ‘f1’, ‘v1’
put ‘t1’, ‘r2’, ‘f2’, ‘v2’
put ‘t1’, ‘r3’, ‘f3’, ‘v3’

下面插入指定column的名字
put ‘t1’, ‘r4’, ‘f1:c1’, ‘v1’
put ‘t1’, ‘r5’, ‘f2:c2’, ‘v2’
put ‘t1’, ‘r6’, ‘f3:c3’, ‘v3’

hbase(main):245:0> scan ‘t1’
ROW COLUMN+CELL
r1 column=f1:, timestamp=1335407967324, value=v1
r2 column=f2:, timestamp=1335408004559, value=v2
r4 column=f1:c1, timestamp=1335408640777, value=v1
r5 column=f2:c1, timestamp=1335408640822, value=v2
r6 column=f1:c6, timestamp=1335412392258, value=v3
r6 column=f2:c1, timestamp=1335412384739, value=v3
r6 column=f2:c2, timestamp=1335412374797, value=v3

插入多列的数据
put ‘t1’, ‘r7’, ‘f1:c4’, ‘v9’
put ‘t1’, ‘r7’, ‘f2:c3’, ‘v9’
put ‘t1’, ‘r7’, ‘f3:c2’, ‘v9’

手工把memstore写到Hfile中

flush ‘t1’

删除所有CF3的数据
deleteall ‘t1’,‘r7’

flush ‘t1’

每次flash都会建一个新的hfile

$ …/bin/hadoop dfs -lsr /hbase/t1

数据时直接存到CF目录下的，每个CF目录下有3到4个Hfile

f1
f1/098a7a13fa53415b8ff7c73d4d69c869
f1/321c6211383f48dd91e058179486587e
f1/9722a9be0d604116882115153e2e86b3
f2
f2/43561825dbde4900af4fb388040c24dd
f2/93a20c69fdec43e8beeed31da8f87b8d
f2/b2b126443bbe4b6892fef3406d6f9597
f3
f3/98352b1b34e242ecac72f5efa8f66963
f3/e76ed1b564784799affa59fea349e00d
f3/f9448a9a381942e7b785e0983a66f006
f3/fca4c36e48934f2f9aaf1a585c237d44

f3都数据虽然都被删除了，由于没有合并文件都存在

手工合并hfile

hbase(main):244:0> compact ‘t1’
0 row(s) in 0.0550 seconds

$ …/bin/hadoop dfs -lsr /hbase/t1
f1
f1/00c05ba881a14ca0bdea55ab509c2327
f2
f2/95fbe85769d64fc4b291cabe73b1ddb2

/f3

f1和f2下就只有一个hfile,f3下面没有hfile因为数据都被删除了

一次只能put一个column
一次只能delete一个column
删除整行，用deleteall
deleteall ‘t1’, ‘r1’

 hbase表设计：

hbase表很灵活，可以用字符数组形式存储任何东西。在同一列族里存储相似访问模式的所有东西。

索引建立在keyvalue对象的key部分上，key由行健，列限定符和时间戳按次序组成。高表可能支持你把运算复杂度降到o(1),但是要在原子性上付出代价。

hbase不支持跨行事务，列限定符可以用来存储数据，列族名字的长度影响了通过网络传回客户端的数据大小（在keyvalue对象里），所以尽量简练。

散列支持定长键和更好的数据分布，但是失去排序的好处。设计hbase模式时进行反规范化处理是一种可行的办法。从性能观点看，规范化为写做优化，而反规范化为读做优化。

进入hbase shell console
$HBASE_HOME/bin/hbase shell
如果有kerberos认证，需要事先使用相应的keytab进行一下认证（使用kinit命令），认证成功之后再使用hbase shell进入可以使用whoami命令可查看当前用户

hbase(main)> whoami

表的管理
1）通过list可以列出所有已创建的表(除-ROOT表和.META表(被过滤掉了))

hbase(main)> list

2）创建表，其中t1是表名，f1、f2是t1的列族。hbase中的表至少有一个列族.它们之中，列族直接影响hbase数据存储的物理特性。

语法：create , {NAME => , VERSIONS => }

例如：创建表t1，有两个family name：f1，f2，且版本数均为2

hbase(main)> create ‘t1’,{NAME => ‘f1’, VERSIONS => 2},{NAME => ‘f2’, VERSIONS => 2}

3）删除表
分两步：首先disable，然后drop
例如：删除表t1
hbase(main)> disable ‘t1’

hbase(main)> drop ‘t1’

4）查看表的结构

语法：describe(desc) （可以看到这个表的所有默认参数）

例如：查看表t1的结构

hbase(main)> describe ‘t1’ / desc ‘t1’

5）修改表结构
修改表结构必须先disable

语法：alter ‘t1’, {NAME => ‘f1’}, {NAME => ‘f2’, METHOD => ‘delete’}

例如：修改表test1的cf的TTL为180天

hbase(main)> disable ‘test1’
hbase(main)> alter ‘test1’,{NAME=>‘body’,TTL=>‘15552000’},{NAME=>‘meta’, TTL=>‘15552000’}

hbase(main)> enable ‘test1’

权限管理

1）分配权限

语法 : grant 参数后面用逗号分隔

权限用五个字母表示： “RWXCA”.

READ(‘R’), WRITE(‘W’), EXEC(‘X’), CREATE(‘C’), ADMIN(‘A’)

例如，给用户‘test’分配对表t1有读写的权限，

hbase(main)> grant ‘test’,‘RW’,‘t1’
2）查看权限

语法：user_permission

例如，查看表t1的权限列表

hbase(main)> user_permission ‘t1’
3）收回权限

与分配权限类似，语法：revoke

例如，收回test用户在表t1上的权限

hbase(main)> revoke ‘test’,‘t1’
表数据的增删改查
1）添加数据

语法：put ,,family:column,,

例如：给表t1的添加一行记录：rowkey是rowkey001，family name：f1，column name：col1，value：value01，timestamp：系统默认

hbase(main)> put ‘t1’,‘rowkey001’,‘f1:col1’,‘value01’

用法比较单一。
2）查询数据
a）查询某行记录

语法：get ,,[family:column,…]

例如：查询表t1，rowkey001中的f1下的col1的值

hbase(main)> get ‘t1’,‘rowkey001’, ‘f1:col1’

或者：

hbase(main)> get ‘t1’,‘rowkey001’, {COLUMN=>‘f1:col1’}

查询表t1，rowke002中的f1下的所有列值

hbase(main)> get ‘t1’,‘rowkey001’

b）扫描表

语法：scan , {COLUMNS => [ family:column,… ], LIMIT => num}

另外，还可以添加STARTROW、TIMERANGE和FITLER等高级功能

例如：扫描表t1的前5条数据

hbase(main)> scan ‘t1’,{LIMIT=>5}

c）查询表中的数据行数

语法：count , {INTERVAL => intervalNum, CACHE => cacheNum}

INTERVAL设置多少行显示一次及对应的rowkey，默认1000；CACHE每次去取的缓存区大小，默认是10，调整该参数可提高查询速度

例如，查询表t1中的行数，每100条显示一次，缓存区为500

hbase(main)> count ‘t1’, {INTERVAL => 100, CACHE => 500}
3）删除数据
a )删除行中的某个列值

语法：delete , , family:column , ,必须指定列名

例如：删除表t1，rowkey001中的f1:col1的数据

hbase(main)> delete ‘t1’,‘rowkey001’,‘f1:col1’
注：将删除改行f1:col1列所有版本的数据
b )删除行

语法：deleteall , , family:column , ，可以不指定列名，删除整行数据

例如：删除表t1，rowk001的数据

hbase(main)> deleteall ‘t1’,‘rowkey001’
c）删除表中的所有数据

语法： truncate

其具体过程是：disable table -> drop table -> create table

例如：删除表t1的所有数据

hbase(main)> truncate ‘t1’
Region管理
1）移动region

语法：move ‘encodeRegionName’, ‘ServerName’

encodeRegionName指的regioName后面的编码，ServerName指的是master-status的Region Servers列表

示例

hbase(main)>move ‘4343995a58be8e5bbc739af1e91cd72d’, ‘db-41.xxx.xxx.org,60020,1390274516739’
2）开启/关闭region

语法：balance_switch true|false

hbase(main)> balance_switch
3）手动split

语法：split ‘regionName’, ‘splitKey’

4）手动触发major compaction

#语法：
#Compact all regions in a table:
#hbase> major_compact ‘t1’
#Compact an entire region:
#hbase> major_compact ‘r1’
#Compact a single column family within a region:
#hbase> major_compact ‘r1’, ‘c1’
#Compact a single column family within a table:
#hbase> major_compact ‘t1’, ‘c1’
配置管理及节点重启
1）修改hdfs配置
hdfs配置位置：/etc/hadoop/conf

同步hdfs配置

cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t scp /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml hadoop@{}:/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml
#关闭：
cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t ssh hadoop@{} “sudo /home/hadoop/cdh4/hadoop-2.0.0-cdh4.2.1/sbin/hadoop-daemon.sh --config /etc/hadoop/conf stop datanode”
#启动：
cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t ssh hadoop@{} “sudo /home/hadoop/cdh4/hadoop-2.0.0-cdh4.2.1/sbin/hadoop-daemon.sh --config /etc/hadoop/conf start datanode”
2）修改hbase配置
hbase配置位置：

同步hbase配置

cat /home/hadoop/hbase/conf/regionservers|xargs -i -t scp /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml hadoop@{}:/home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml

graceful重启

cd ~/hbase
bin/graceful_stop.sh --restart --reload --debug inspurXXX.xxx.xxx.org