1. 简介
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是Google Bigtable的开源实现,它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协同服务。
2.常用命令:
(1)建立一个表scores,有两个列族grad和courese
hbase(main):001:0> create ‘scores','grade', ‘course
可以使用list命令来查看当前HBase里有哪些表。使用describe命令来查看表结构。(记得所有的表明、列名都需要加上引号)
(2)按设计的表结构插入值
put ‘scores','Tom','grade:','5′ put ‘scores','Tom','course:math','97′ put ‘scores','Tom','course:art','87′ put ‘scores','Jim','grade','4′ put ‘scores','Jim','course:','89′ put ‘scores','Jim','course:','80′这样表结构就起来了,其实比较自由,列族里边可以自由添加子列很方便。如果列族下没有子列,加不加冒号都是可以的。
(3)根据键值查询数据
get ‘scores','Jim' get ‘scores','Jim','grade'可能你就发现规律了,HBase的shell操作,一个大概顺序就是操作关键词后跟表名,行名,列名这样的一个顺序,如果有其他条件再用花括号加上。
hbase> get ‘t1′, ‘r1′ hbase> get ‘t1′, ‘r1′, {TIMERANGE => [ts1, ts2]} hbase> get ‘t1′, ‘r1′, {COLUMN => ‘c1′} hbase> get ‘t1′, ‘r1′, {COLUMN => ['c1', 'c2', 'c3']} hbase> get ‘t1′, ‘r1′, {COLUMN => ‘c1′, TIMESTAMP => ts1} hbase> get ‘t1′, ‘r1′, {COLUMN => ‘c1′, TIMERANGE => [ts1, ts2], VERSIONS => 4} hbase> get ‘t1′, ‘r1′, {COLUMN => ‘c1′, TIMESTAMP => ts1, VERSIONS => 4} hbase> get ‘t1′, ‘r1′, ‘c1′ hbase> get ‘t1′, ‘r1′, ‘c1′, ‘c2′ hbase> get ‘t1′, ‘r1′, ['c1', 'c2'](4)扫描所有数据
hbase> scan ‘.META.' hbase> scan ‘.META.', {COLUMNS => ‘info:regioninfo'} hbase> scan ‘t1′, {COLUMNS => ['c1', 'c2'], LIMIT => 10, STARTROW => ‘xyz'} hbase> scan ‘t1′, {COLUMNS => ‘c1′, TIMERANGE => [1303668804, 1303668904]} hbase> scan ‘t1′, {FILTER => “(PrefixFilter (‘row2′) AND (QualifierFilter (>=, ‘binary:xyz'))) AND (TimestampsFilter ( 123, 456))”} hbase> scan ‘t1′, {FILTER => org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPaginationFilter.new(1, 0)}(5)删除指定数据
delete ‘scores','Jim','grade' delete ‘scores','Jim'删除数据命令也没太多变化,只有一个:
代码如下:
disable ‘scores' alter ‘scores',NAME=>'info' enable ‘scores'alter命令使用如下(如果无法成功的版本,需要先通用表disable):
hbase> alter ‘t1′, NAME => ‘f1′, VERSIONS => 5b、删除一个列族:
hbase> alter ‘t1′, NAME => ‘f1′, METHOD => ‘delete' hbase> alter ‘t1′, ‘delete' => ‘f1′c、也可以修改表属性如MAX_FILESIZE
MEMSTORE_FLUSHSIZE, READONLY,和 DEFERRED_LOG_FLUSH: hbase> alter ‘t1′, METHOD => ‘table_att', MAX_FILESIZE => '134217728′d、可以添加一个表协同处理器
hbase> alter ‘t1′, METHOD => ‘table_att', ‘coprocessor'=> ‘hdfs:///foo.jar|com.foo.FooRegionObserver|1001|arg1=1,arg2=2′一个表上可以配置多个协同处理器,一个序列会自动增长进行标识。加载协同处理器(可以说是过滤程序)需要符合以下规则:
hbase> alter ‘t1′, {NAME => ‘f1′}, {NAME => ‘f2′, METHOD => ‘delete'}(7)统计行数:
hbase> count ‘t1′ hbase> count ‘t1′, INTERVAL => 100000 hbase> count ‘t1′, CACHE => 1000 hbase> count ‘t1′, INTERVAL => 10, CACHE => 1000count一般会比较耗时,使用mapreduce进行统计,统计结果会缓存,默认是10行。统计间隔默认的是1000行(INTERVAL)。
很多操作需要先暂停表的可用性,比如上边说的alter操作,删除表也需要这个操作。disable_all和enable_all能够操作更多的表。
(9)表的删除
先停止表的可使用性,然后执行删除命令。
drop ‘t1′
以上是一些常用命令详解,具体的所有hbase的shell命令如下,分了几个命令群,看英文是可以看出大概用处的,详细的用法使用help “cmd” 进行了解。
4. hbase shell脚本
既然是shell命令,当然也可以把所有的hbase shell命令写入到一个文件内,想linux shell脚本程序那样去顺序的执行所有命令。如同写linux shell,把所有hbase shell命令书写在一个文件内,然后执行如下命令即可: