分布式数据库 HBase（全）

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一、概述

1. 从BigTable说起

1. BigTable是一个分布式存储系统
2. 总的来说，BigTable 具备以下特性:支持大规模海量数据、分布式并发数据处理效率极高、易于扩展且支持动态伸缩、适用于廉价设备、适合于读操作不适合写操作。

2. HBase简介

1. HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的
   开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
   

3. HBase与传统关系数据库的对比分析

1. 数据类型：关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和存储方式，HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串；
2. 数据操作：关系数据库中包含了丰富的操作，其中会涉及复杂的多表连接。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系；
3. 存储模式：关系数据库是基于行模式存储的。HBase是基于列存储的，每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的；
4. 数据索引：关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中的所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使得整个系统不会慢下来；
5. 数据维护：在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍然保留；
6. 可伸缩性：关系数据库很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限。相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩

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二、HBase访问接口

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三、HBase数据模型

HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳
面向列的存储

1. 数据模型相关概念

1. 表：HBase采用表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若干个列族；
2. 行：每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识；
3. 列族：一个HBase表被分组成许多“列族”（Column Family）的集合，它是基本的访问控制单元，创建表的时候创建；
4. 列限定符：列族里的数据通过列限定符（或列）来定位；
5. 单元格：在HBase表中，通过行、列族和列限定符确定一个“单元格”（cell）；
6. 时间戳：每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引；

2. 数据坐标

HBase中需要根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格，因此，可以视为一个“四维坐标”，即[行键, 列族, 列限定符, 时间戳]

3. 概念视图与物理视图

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四、HBase的实现原理

1. Hbase 的功能组件

主要的功能组件：

1. 库函数：链接到每个客户端；
2. 一个Master主服务器:主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息，维护Region服务器列表，分配Region，负载均衡;
3. 许多个Region服务器:Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region，处理来自客户端的读写请求;

客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据，而是在获得Region的存储位置信息后，直接从Region服务器上读取数据。
客户端并不依赖Master，而是通过Zookeeper来获得Region位置信息，大多数客户端甚至从来不和Master通信，这种设计方式使得Master负载很小。

2. 表和Region

1. 开始只有一个Region，后来不断分裂；
2. 一个HBase表被划分成多个Region；
3. 每个Region服务器存储10-1000个Region；
4. 同一个Region不会被分拆到多个Region服务器；

3. Region的定位

1. 元数据表，又名.META.表，存储了Region和Region服务器的映射关系；
2. 当HBase表很大时， .META.表也会被分裂成多个Region；
3. 根数据表，又名-ROOT-表，记录所有元数据的具体位置；
4. -ROOT-表只有唯一一个Region，名字是在程序中被写死的；
5. Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置；
6. 为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中，缓存失效时重新“三级寻址”；
7. 寻址过程客户端只需要询问Zookeeper服务器，不需要连接Master服务器。

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五、HBase运行机制

1. HBase系统架构

客户端：

客户端包含访问HBase的接口，同时在缓存中维护着已经访问过的Region位置信息，用来加快后续数据访问过程。

Zookeeper服务器：

1. Zookeeper可以帮助选举出一个Master作为集群的总管，并保证在任何时刻总有唯一一个Master在运行，这就避了Master的“单点失效”问题
2. Zookeeper是一个很好的集群管理工具，被大量用于分布式计算，
   、提供配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等

Master：

主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：

1. 管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作；
2. 实现不同Region服务器之间的负载均衡；
3. 在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布；
4. 对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移。

Region服务器:

Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求。

2. Region服务器工作原理

用户读写数据过程：

1. 用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行；
2. 用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中；
3. 只有当操作写入Hlog之后，commit()调用才会将其返回给客户端；
4. 当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果找不到，再去磁盘上面的StoreFile中寻找；

缓存的刷新：

1. 系统会周期性地把MemStore缓存里的内容刷写到磁盘的StoreFile文件中，清空缓存，并在Hlog里面写入一个标记；
2. 每次刷写都生成一个新的StoreFile文件，因此，每个Store包含多个StoreFile文件；
3. 每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件，每次启动都检查该文件，确认最近一次执行缓存刷新操作之后是否发生新的写入操作；如果发现更新，则先写入MemStore，再刷写到StoreFile，最后删除旧的Hlog文件，开始为用户提供服务；

StoreFile 的合并：

1. 每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度；
2. 调用Store.compact()把多个合并成一个；
3. 合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并。

3. Store工作原理

•Store是Region服务器的核心
•多个StoreFile合并成一个
•单个StoreFile过大时，又触发分裂操作，1个父Region被分裂成两个子Region

1. 分布式环境必须要考虑系统出错。HBase采用HLog保证系统恢复
2. 用户更新数据必须首先写入日志后，才能写入MemStore缓存，并且，直到MemStore缓存内容对应的日志已经写入磁盘，该缓存内容才能被刷写到磁盘；

4. HLog工作原理

1. Zookeeper会实时监测每个Region服务器的状态，当某个Region服务器发生故障时，Zookeeper会通知Master
2. Master首先会处理该故障Region服务器上面遗留的HLog文件，这个遗留的HLog文件中包含了来自多个Region对象的日志记录；
3. 系统会根据每条日志记录所属的Region对象对HLog数据进行拆分，分别放到相应Region对象的目录下，然后，再将失效的Region重新分配到可用的Region服务器中，并把与该Region对象相关的HLog日志记录也发送给相应的Region服务器；
4. Region服务器领取到分配给自己的Region对象以及与之相关的HLog日志记录以后，会重新做一遍日志记录中的各种操作，把日志记录中的数据写入到MemStore缓存中，然后，刷新到磁盘的StoreFile文件中，完成数据恢复；
5. 共用日志优点：提高对表的写操作性能；缺点：恢复时需要分拆日志。

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六、HBase应用方案

1. HBase实际应用中的性能优化方法

1. 行键（Row Key）：行键是按照 字典序存储，因此，设计行键时，要充分利用这个排序特点，将经常一起读取的数据存储到一块，将最近可能会被访问的数据放在一块；
2. InMemory：创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到Region服务器的缓存中，保证在读取的时候被cache命中；
3. Max Version：创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(int maxVersions)设置表中数据的最大版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)。
4. Time To Live：创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(int timeToLive)设置表中数据的存储生命期，过期数据将自动被删除，例如如果只需要存储最近两天的数据，那么可以设置setTimeToLive(2 * 24 * 60 * 60)。

2. HBase性能监视

Master-status(自带)、Ganglia、OpenTSDB、Ambari。

3. 在HBase之上构建SQL引擎

好处：

1. 易使用
2. 减少编码
   方案：
   1.Hive整合HBase
   2.Phoenix

4. 构建HBase二级索引

三种访问行的方式：

1. 通过单个行健访问
2. 通过一个行健的区间来访问
3. 全表扫描

使用其他产品问HBase行键提供索引功能：
Hindex二级索引、HBase+Redis、HBase+solr

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HBase编程实践：

七、HBase 的安装和基础编程

7.1 安装 HBase

​ 本节介绍HBase的安装方法，包括下载安装文件、配置环境变量、添加用户权限等。

7.1.1 下载安装文件

HBase是Hadoop生态系统中的一个组件，但是，Hadoop安装以后，本身并不包含HBase，因此，需要单独安装HBase。假设已经下载了HBase安装文件hbase-1.1.5-bin.tar.gz，被放到了Linux系统的“/home/hadoop/下载/”目录下。

$ cd  ~/下载     # 进入下载目录
$ wget  http://10.132.239.12:8000/file/hbase-1.1.5-bin.tar.gz     # 下载HBase软件

下载完安装文件以后，需要对文件进行解压。按照Linux系统使用的默认规范，用户安装的软件一般都是存放在“/usr/local/”目录下。请使用hadoop用户登录Linux系统，打开一个终端，执行如下命令：

$ sudo tar -zxf ~/下载/hbase-1.1.5-bin.tar.gz -C /usr/local

​ 将解压的文件名hbase-1.1.5改为hbase，以方便使用，命令如下：

$ sudo mv /usr/local/hbase-1.1.5 /usr/local/hbase

7.1.2 配置环境变量

​ 将HBase安装目录下的bin目录（即/usr/local/hbase/bin）添加到系统的PATH环境变量中，这样，每次启动HBase时就不需要到“/usr/local/hbase”目录下执行启动命令，方便HBase的使用。请使用vim编辑器打开“~/.bashrc”文件，命令如下：

$ vim ~/.bashrc

​ 打开.bashrc文件以后，可以看到，已经存在如下所示的PATH环境变量的配置信息，因为，之前在安装配置Hadoop时，我们已经为Hadoop添加了PATH环境变量的配置信息：

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin

这里，需要把HBase的bin目录“/usr/local/hbase/bin”追加到PATH中。当要在PATH中继续加入新的路径时，只要用英文冒号“:”隔开，把新的路径加到后面即可，追加后的结果如下：

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hbase/bin

​ 添加后，执行如下命令使设置生效：

$ source ~/.bashrc

​

7.1.3 添加用户权限

​ 需要为当前登录Linux系统的hadoop用户添加访问HBase目录的权限，将HBase安装目录下的所有文件的所有者改为hadoop，命令如下：

$ cd  /usr/local
$ sudo  chown  -R  hadoop  ./hbase

7.1.4 查看HBase版本信息

​ 可以通过如下命令查看HBase版本信息，以确认HBase已经安装成功：

$ /usr/local/hbase/bin/hbase version

7.2 HBase的配置

​ HBase有三种运行模式，即单机模式、伪分布式模式和分布式模式：

单机模式：采用本地文件系统存储数据；
伪分布式模式：采用伪分布式模式的HDFS存储数据；
分布式模式：采用分布式模式的HDFS存储数据。
本教程仅介绍单机模式和伪分布式模式。

在进行HBase配置之前，需要确认已经安装了三个组件：JDK、Hadoop、SSH。HBase单机模式不需要安装Hadoop，伪分布式模式和分布式模式需要安装Hadoop。

7.2.1 单机模式配置

配置hbase-env.sh文件

使用vim编辑器打开“/usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh”，命令如下：

$ vim /usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh

​ 打开hbase-env.sh文件以后，需要在hbase-env.sh文件中配置JAVA环境变量，此前在安装Hadoop的环节，已经配置了JAVA环境变量，比如，“JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64”，这里可以直接复制该配置信息到hbase-env.sh文件中。此外，还需要添加Zookeeper配置信息，配置HBASE_MANAGES_ZK为true，表示由HBase自己管理Zookeeper，不需要单独的Zookeeper，由于hbase-env.sh文件中本来就存在这些变量的配置，因此，只需要删除前面的注释“#”符号并修改配置内容即可，修改后的hbase-env.sh文件应该包含如下两行信息：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export HBASE_MANAGES_ZK=true

​ 修改完成以后，保存hbase-env.sh文件并退出vim编辑器。

配置hbase-site.xml文件

使用vim编辑器打开并编辑“/usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml”文件，命令如下：

$ vim /usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml

​ 在hbase-site.xml文件中，需要设置属性hbase.rootdir，用于指定HBase数据的存储位置，如果没有设置，则hbase.rootdir默认为/tmp/hbase-${user.name}，这意味着每次重启系统都会丢失数据。这里把hbase.rootdir设置为HBase安装目录下的hbase-tmp文件夹，即“/usr/local/hbase/hbase-tmp”，修改后的hbase-site.xml文件中的配置信息如下：

       
               hbase.rootdir
               file:///usr/local/hbase/hbase-tmp
       

​ 保存hbase-site.xml文件，并退出vim编辑器。

启动运行HBase
现在就可以测试运行HBase，命令如下：

$ cd /usr/local/hbase
$ bin/start-hbase.sh  #启动HBase
$ bin/hbase shell  #进入HBase shell命令行模式

​ 进入HBase Shell命令行模式以后，用户可以通过输入Shell命令操作HBase数据库。

​ 最后，可以使用如下命令停止HBase运行：

$ bin/stop-hbase.sh

7.2.2 伪分布式配置

配置hbase-env.sh文件

使用vim编辑器打开“/usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh”，命令如下：

$ vim /usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh

​ 打开hbase-env.sh文件以后，需要在hbase-env.sh文件中配置JAVA_HOME、HBASE_CLASSPATH和HBASE_MANAGES_ZK。其中，HBASE_CLASSPATH设置为本机Hadoop安装目录下的conf目录（即/usr/local/hadoop/conf）。JAVA_HOME和HBASE_MANAGES_ZK的配置方法和上面单机模式的配置方法相同。修改后的hbase-env.sh文件应该包含如下三行信息：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/conf 
export HBASE_MANAGES_ZK=true

​ 修改完成以后，保存hbase-env.sh文件并退出vim编辑器。

配置hbase-site.xml文件

使用vim编辑器打开并编辑“/usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml”文件，命令如下：

$ vim /usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml

​ 在hbase-site.xml文件中，需要设置属性hbase.rootdir，用于指定HBase数据的存储位置。在HBase伪分布式模式中，是使用伪分布式模式的HDFS存储数据，因此，需要把hbase.rootdir设置为HBase在HDFS上的存储路径，根据Hadoop伪分布式模式的配置可以知道，HDFS的访问路径为“hdfs://localhost:9000/”，因为，这里设置hbase.rootdir为“hdfs://localhost:9000/hbase”。此外，由于采用了伪分布式模式，因此，还需要将属性hbase.cluter.distributed设置为true。修改后的hbase-site.xml文件中的配置信息如下：

       
               hbase.rootdir
               hdfs://localhost:9000/hbase
       
       
               hbase.cluster.distributed
               true
       

​ 保存hbase-site.xml文件，并退出vim编辑器。

启动运行HBase

首先登陆SSH，由于之前在“Hadoop的安装和使用”中已经设置了无密码登录，因此这里不需要密码。然后，切换至“/usr/local/hadoop”，启动Hadoop，让HDFS进入运行状态，从而可以为HBase存储数据，具体命令如下：

$ ssh localhost
$ cd /usr/local/hadoop
$ ./sbin/start-dfs.sh

​ 输入命令jps，如果能够看到NameNode、DataNode和SecondaryNameNode这三个进程，则表示已经成功启动Hadoop。

​ 然后，启动HBase，命令如下：

$ cd /usr/local/hbase
$ bin/start-hbase.sh

​ 输入命令jps，如果出现以下进程，则说明HBase启动成功：

Jps
HMaster
HQuorumPeer
NameNode
HRegionServer
SecondaryNameNode
DataNode

​ 现在就可以进入HBase Shell模式，命令如下：

$ bin/hbase shell  #进入HBase shell命令行模式

​ 进入HBase shell命令行模式以后，用户可以通过输入shell命令操作HBase数据库。

停止 运行HBase
最后，可以使用如下命令停止HBase运行：

$ bin/stop-hbase.sh

​ 如果在操作HBase的过程中发生错误，可以查看{HBASE_HOME}目录（即/usr/local/hbase）下的logs子目录中的日志文件，来寻找可能的错误原因。

​ 关闭HBase以后，如果不再使用Hadoop，就可以运行如下命令关闭Hadoop：

$ cd /usr/local/hadoop
$ ./sbin/stop-dfs.sh

最后需要注意的是，启动关闭Hadoop和HBase的顺序一定是：启动Hadoop—>启动HBase—>关闭HBase—>关闭Hadoop。

7.3 HBase常用Shell命令

​ 在使用具体的Shell命令操作HBase数据之前，需要首先启动Hadoop，然后再启动HBase，并且启动HBase Shell，进入Shell命令提示符状态，具体命令如下：

$ cd /usr/local/hadoop
$ ./sbin/start-dfs.sh
$ cd /usr/local/hbase
$ ./bin/start-hbase.sh
$ ./bin/hbase shell

7.3.1 在HBase中创建表

​ 假设这里要创建一个表student，该表包含Sname、Ssex、Sage、Sdept、course等字段。需要注意的是，在关系型数据库（比如MySQL）中，需要首先创建数据库，然后再创建表，但是，在HBase数据库中，不需要创建数据库，只要直接创建表就可以。在HBase中创建student表的Shell命令如下：

hbase> create 'student','Sname','Ssex','Sage','Sdept','course'

对于HBase而言，在创建HBasae表时，不需要自行创建行健，系统会默认一个属性作为行键，通常是把put命令操作中跟在表名后的第一个数据作为行健。

​ 创建完“student”表后，可通过describe命令查看“student”表的基本信息，命令如下：

hbase>describe ‘student’

​ 可以使用list命令查看当前HBase数据库中已经创建了哪些表，命令如下：

hbase> list

​

7.3.2 添加数据

​ HBase使用put命令添加数据，一次只能为一个表的一行数据的一个列（也就是一个单元格，单元格是HBase中的概念）添加一个数据，所以，直接用Shell命令插入数据效率很低，在实际应用中，一般都是利用编程操作数据。因为这里只要插入1条学生记录，所以，我们可以用Shell命令手工插入数据，命令如下：

hbase> put 'student','95001','Sname','LiYing'

​ 上面的put命令会为student表添加学号为’95001’、名字为’LiYing’的一个单元格数据，其行键为95001，也就是说，系统默认把跟在表名student后面的第一个数据作为行健。

​ 下面继续添加4个单元格的数据，用来记录LiYing同学的相关信息，命令如下：

hbase> put 'student','95001','Ssex','male'
hbase> put 'student','95001','Sage','22'
hbase> put 'student','95001','Sdept','CS'
hbase> put 'student','95001','course:math','80'

7.3.3 查看数据

​ HBase中有两个用于查看数据的命令：

get命令：用于查看表的某一个单元格数据；
scan命令：用于查看某个表的全部数据。
比如，可以使用如下命令返回student表中95001行的数据：

hbase> get 'student','95001'

​ 下面使用scan命令查询student表的全部数据：

hbase> scan 'student'

​

7.3.4 删除数据

​ 在HBase中用delete以及deleteall命令进行删除数据操作，二者的区别是：delete命令用于删除一个单元格数据，是put的反向操作，而 deleteall命令用于删除一行数据。

首先，使用delete命令删除student表中95001这行中的Ssex列的所有数据，命令如下：

hbase > delete 'student','95001','Ssex'

​ 然后，使用deleteall命令删除student表中的95001行的全部数据，命令如下：

hbase> deleteall 'student','95001'

​

7.3.5 删除表

​ 删除表需要分两步操作，第一步先让该表不可用，第二步删除表。比如，要删除student表，可以使用如下命令：

hbase> disable 'student'  
hbase> drop 'student'

7.3.6 查询历史数据

​ 在添加数据时，HBase会自动为添加的数据添加一个时间戳。在修改数据时，HBase会为修改后的数据生成一个新的版本（时间戳），从而完成“改”操作，旧的版本依旧保留，系统会定时回收垃圾数据，只留下最新的几个版本，保存的版本数可以在创建表的时候指定。

​ 为了查询历史数据，这里创建一个teacher表，首先，在创建表的时候，需要指定保存的版本数（假设指定为5），命令如下：

hbase> create 'teacher',{NAME=>'username',VERSIONS=>5}

​ 然后，插入数据，并更新数据，使其产生历史版本数据，需要注意的是，这里插入数据和更新数据都是使用put命令，具体如下：

hbase> put 'teacher','91001','username','Mary'
hbase> put 'teacher','91001','username','Mary1'
hbase> put 'teacher','91001','username','Mary2'
hbase> put 'teacher','91001','username','Mary3'
hbase> put 'teacher','91001','username','Mary4'  
hbase> put 'teacher','91001','username','Mary5'

​ 查询时，默认情况下回显示当前最新版本的数据，如果要查询历史数据，需要指定查询的历史版本数，由于上面设置了保存版本数为5，所以，在查询时制定的历史版本数的有效取值为1到5，具体命令如下：

hbase> get ‘teacher’,‘91001’,{COLUMN=>‘username’,VERSIONS=>5}
hbase> get ‘teacher’,‘91001’,{COLUMN=>‘username’,VERSIONS=>3}

7.3.7 退出HBase数据库

​ 最后退出数据库操作，输入exit命令即可退出，命令如下：

hbase> exit

注意，这里退出HBase数据库是退出HBase Shell，而不是停止HBase数据库后台运行，执行exit后，HBase仍然在后台运行，如果要停止HBase运行，需要使用如下命令：

$ bin/stop-hbase.sh

7.4 HBase编程实践

​ HBase提供了Java API对HBase数据库进行操作。这里采用Eclipse进行程序开发。在进行HBase编程之前，如果还没有启动Hadoop和HBase，需要首先启动Hadoop和HBase，但是，不需要启动HBase Shell，具体命令如下：

$ cd /usr/local/hadoop
$ ./sbin/start-dfs.sh
$ cd /usr/local/hbase
$ ./bin/start-hbase.sh

7.4.1 在Eclipse中创建项目

​ Eclipse启动以后，会弹出如下图所示界面，提示设置工作空间（workspace）。

​ 可以直接采用默认的设置“/home/hadoop/workspace”，点击“OK”按钮。可以看出，由于当前是采用hadoop用户登录了Linux系统，因此，默认的工作空间目录位于hadoop用户目录“/home/hadoop”下。

​ Eclipse启动以后，在界面中，选择“FileàNewàJava Project”菜单，开始创建一个Java工程，弹出如下图所示界面。

​ 在“Project name”后面输入工程名称“HBaseExample”，选中“Use default location”，让这个Java工程的所有文件都保存到“/home/hadoop/workspace/HBaseExample”目录下。在“JRE”这个选项卡中，可以选择当前的Linux系统中已经安装好的JDK，比如java-8-openjdk-amd64。然后，点击界面底部的“Next>”按钮，进入下一步的设置。

7.4.2为项目添加需要用到的JAR包

进入下一步的设置以后，会弹出如下图所示界面。

​ 为了编写一个能够与HBase交互的Java应用程序，需要在这个界面中加载该Java工程所需要用到的JAR包，这些JAR包中包含了可以访问HBase的Java API。这些JAR包都位于Linux系统的HBase安装目录的lib目录下，也就是位于“/usr/local/hbase/lib”目录下。点击界面中的“Libraries”选项卡，然后，点击界面右侧的“Add External JARs…”按钮，弹出如下图所示界面。

​ 选中“/usr/local/hbase/lib”目录下的所有JAR包（但是，不要选中“ruby”文件夹），然后，点击界面右下角的“确定”按钮。

添加完毕以后，就可以点击界面右下角的“Finish”按钮，完成Java工程HBaseExample的创建。

7.4.3 编写Java应用程序

​ 下面编写一个Java应用程序，对HBase数据库进行操作。

​ 请在Eclipse工作界面左侧的“Package Explorer”面板中（如下图所示），找到刚才创建好的工程名称“HBaseExample”，然后在该工程名称上点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“NewàClass”菜单。

​ 选择“NewàClass”菜单以后会出现如下图所示界面。

​ 在该界面中，只需要在“Name”后面输入新建的Java类文件的名称，这里采用名称“HBaseOperation”，其他都可以采用默认设置，然后，点击界面右下角“Finish”按钮，出现如下图所示界面。

​ 可以看出，Eclipse自动创建了一个名为“HBaseOperation.java”的源代码文件，请在该文件中输入以下代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import java.io.IOException; 
public class HBaseOperation{
   public static Configuration configuration;
   public static Connection connection;
   public static Admin admin;
   public static void main(String[] args)throws IOException{
       createTable("t2",new String[]{"cf1","cf2"});
       insertRow("t2", "rw1", "cf1", "q1", "val1");
       getData("t2", "rw1", "cf1", "q1");
       //deleteTable("t2");  //如果不想执行本行代码，可以注释掉本行代码
   } 
   //建立连接
   public static void init(){
       configuration  = HBaseConfiguration.create();
       configuration.set("hbase.rootdir","hdfs://localhost:9000/hbase");
       try{
           connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
           admin = connection.getAdmin();
       }catch (IOException e){
           e.printStackTrace();
       }
   }
   //关闭连接
   public static void close(){
       try{
           if(admin != null){
               admin.close();
           }
           if(null != connection){
               connection.close();
           }
       }catch (IOException e){
           e.printStackTrace();
       }
   }
   //建表
   public static void createTable(String myTableName,String[] colFamily) throws IOException { 
       init();
       TableName tableName = TableName.valueOf(myTableName); 
       if(admin.tableExists(tableName)){
           System.out.println("talbe is exists!");
       }else {
           HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName);
           for(String str:colFamily){
               HColumnDescriptor hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor(str);
               hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor);
           }
           admin.createTable(hTableDescriptor);
       }
       close();
   }
   //删表
   public static void deleteTable(String tableName) throws IOException {
       init();
       TableName tn = TableName.valueOf(tableName);
       if (admin.tableExists(tn)) {
           admin.disableTable(tn);
           admin.deleteTable(tn);
       }
       close();
   } 
   //查看已有表
   public static void listTables() throws IOException {
       init();
       HTableDescriptor hTableDescriptors[] = admin.listTables();
       for(HTableDescriptor hTableDescriptor :hTableDescriptors){
           System.out.println(hTableDescriptor.getNameAsString());
       }
       close();
   }
   public static void insertRow(String tableName,String rowKey,String colFamily,String col,String val) throws IOException {
       init();
       Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
       Put put = new Put(rowKey.getBytes());
       put.addColumn(colFamily.getBytes(), col.getBytes(), val.getBytes());
       table.put(put);
       table.close();
       close();
   }
   //删除数据
   public static void deleteRow(String tableName,String rowKey,String colFamily,String col) throws IOException {
       init();
       Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
       Delete delete = new Delete(rowKey.getBytes());
       //删除指定列族
       //delete.addFamily(Bytes.toBytes(colFamily));
       //删除指定列
       //delete.addColumn(Bytes.toBytes(colFamily),Bytes.toBytes(col));
       table.delete(delete);
       table.close();
       close();
   }
   //根据rowkey查找数据
   public static void getData(String tableName,String rowKey,String colFamily,String col)throws  IOException{
       init();
       Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
       Get get = new Get(rowKey.getBytes());
       get.addColumn(colFamily.getBytes(),col.getBytes());
       Result result = table.get(get);
       showCell(result);
       table.close();
       close();
   }
   //格式化输出
   public static void showCell(Result result){
       Cell[] cells = result.rawCells();
       for(Cell cell:cells){
           System.out.println("RowName:"+new String(CellUtil.cloneRow(cell))+" ");
           System.out.println("Timetamp:"+cell.getTimestamp()+" ");
           System.out.println("column Family:"+new String(CellUtil.cloneFamily(cell))+" ");
           System.out.println("row Name:"+new String(CellUtil.cloneQualifier(cell))+" ");
           System.out.println("value:"+new String(CellUtil.cloneValue(cell))+" ");
       }
   }
}

​ 上述代码输入到HBaseOperation.java中以后，Eclipse可能会显示一些错误信息，如下图所示。

Syntax error, ‘for each’ statements are only available if source level is 1.5 or greater
​ 之所以出现这个错误，是因为HBaseOperation.java代码中的一些语句的语法（比如for(String str:colFamily)），是在JDK1.5以上版本才支持的，JDK1.4以及之前的版本不支持这些语法。

​ 现在可以查看一下Linux系统中安装的Eclipse的相关设置，如下图所示，请在顶部菜单中选择“Project”，在弹出的子菜单中选择“Properties”。

​ 在该界面中，点击左侧栏目的“Java Compiler”，在右边出现的信息中可以看出，“Compiler compliance level”当前默认的设置为1.4，不支持HBaseOperation.java代码中的一些语句的语法（比如for(String str:colFamily)）。

为了解决这个错误，如下图所示，用鼠标左键点击错误提示图标，在弹出的对话框中，在“Change project compliance and JRE to 1.5”这行文字上双击鼠标左键，就可以让错误信息消失。

7.4.4 编译运行程序

​ 再次强调，在开始编译运行程序之前，请一定确保Hadoop和HBase已经启动运行。现在就可以编译运行上面编写的代码。可以直接点击Eclipse工作界面上部的运行程序的快捷按钮，当把鼠标移动到该按钮上时，在弹出的菜单中选择“Run as”，继续在弹出来的菜单中选择“Java Application”，如下图所示。

​ 程序运行结束后，结果如下图所示，“Console”面板中还会显示一些类似“log4j:WARN…”的警告信息，可以不用理会。
​ 现在可以在Linux的终端中启动HBase Shell，来查看生成的t1表，启动HBase Shell的命令如下：

$ cd /usr/local/hbase
$ ./bin/hbase shell

​ 进入HBase Shell以后，可以使用list命令查看HBase数据库中是否存在名称为t1的表。

hbase> list

​ 然后，可以使用get命令查询刚才插入到t2中的一行数据：

hbase> get ‘t2’,’rw1’

​ 最后，如果要重复调试HBaseOperation.java代码，则需要删除HBase中已经创建的表t2，可以使用Shell命令删除t2，命令如下：

hbase> disable ‘t2’
hbase> drop ‘t2’