大数据开发笔记（十）：Hbase实践

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大数据开发面试知识点总结_GoAI的博客-CSDN博客_大数据开发面试​本文详细介绍大数据hadoop生态圈各部分知识，包括不限于hdfs、yarn、mapreduce、hive、sqoop、kafka、flume、spark、flink等技术，总结内容适合大数据开发者学习，希望能够和大家多多交流。https://blog.csdn.net/qq_36816848/article/details/113767367​​​​本系列目录：

1️⃣大数据开发笔记（一）：HDFS介绍

2️⃣大数据开发笔记（二）：Yarn分布式集群操作系统

3️⃣大数据开发笔记（三）：Mapreduce

4️⃣大数据开发笔记（四）：Hive数据仓库

➡️大数据开发笔记（四）：Hive数据仓库

➡️大数据开发笔记（四）：Hive数仓调优

5️⃣大数据开发笔记（五）：Zookeeper

6️⃣大数据开发笔记（六）：Flume基础学习

7️⃣大数据开发笔记（七）：Kafka分布式流式处理

8️⃣大数据开发笔记（八）：Spark综合总结及Sparksql

9️⃣大数据开发笔记（九）：Flink基础

➡️大数据开发笔记（九）：Flink综合学习

大数据开发笔记（十）：Hbase列存储数据库总结

➡️大数据开发笔记（十）：Hbase实践

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HBSAE实践：

(要求先配置好hadoop环境，版本hadoop2皆可，先启动zookeeper)

 文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1W-WMer8WDyOqt-N_RU7bXg   提取码：1234

1、安装（hbase-0.98.6-hadoop2）

（1）安装zookeeper（zookeeper-3.4.5）

首先，将zoo_sample.cfg改名为zoo.cfg（要求所有机器保持一致）

server.0=master:8880:7770

server.1=slave1:8881:7771

server.2=slave2:8882:7772

然后，zookeeper根目录创建myid（每个机器独立分配，不能重复）

启动，]# ./bin/zkServer.sh start

检查：]# ./bin/zkServer.sh status

（2）安装hbase

首先：hbase-env.sh设置环境变量

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_172

export HBASE_MANAGES_ZK=false #用第三方

修改hbase-site.xml

hbase.rootdir

hdfs://master:9000/hbase

hbase.cluster.distributed

true

hbase.zookeeper.quorum

master,slave1,slave2

hbase.master.maxclockskew

150000

接下来，创建regionservers文件，里面存储regionserver的master地址

1 slave1

2 slave2

将这些配置分发拷贝到其他节点（scp）

启动 ./bin/start-hbase.sh

(1)在主节点看到HMaster进程，在从节点看到HRegionServer进程

(2)]# hbase shell，进入终端执行status，查看状态

(3)web UI:192.168.179.10:60010

2、hbase shell的基础操作

list查看有哪些表格

删除表格：

> disable "m_table"

> drop "m_table"

创建表格：

> create 'm_table', 'meta_data', 'action'

查看数据（全表扫描）——不建议直接用

> scan "m_table"

增加cf：

> alter "m_table", {NAME=>'cf_new'}

删除cf：

> alter "m_table", {NAME=>'cf_new', METHOD=>'delete'}

查看表格有多少条记录：

> count "m_table"

删掉一条记录

delete "m_table", "user|4001", "meta_data:name"

写数据：

put "m_table", '1002', 'meta_data:name', 'li4'

put "m_table", '1001', 'meta_data:age', '18'

put "m_table", '1002', 'meta_data:gender', 'man'

查看数据

逐条读：get "m_table", '1002'

get "m_table", '1002'， 'meta_data:name'

批量读：scan "m_table"

过滤

（1）找zhang3，值

--通过明确的value，反查记录

scan "m_table", FILTER=>"ValueFilter(=, 'binary:zhang3')"

scan "m_table", FILTER=>"ValueFilter(=, 'binary:wang5')"

（2）找包含‘a’的value

--通过value漫匹配，反查记录

scan "m_table", FILTER=>"ValueFilter(=, 'substring:a')"

（3）列名匹配

两个条件同时限制，对列明的前缀做校验

scan "m_table", FILTER=>"ColumnPrefixFilter('na') AND ValueFilter(=, 'substring:zhang3')"

scan "m_table", FILTER=>"ColumnPrefixFilter('na')

put "m_table", '3001', 'meta_data:name', '777'

（4）rowkey匹配---查询rowkey prefix的方式：

以10开头：

> scan "m_table", FILTER=>"PrefixFilter('10')"

指定rowkey的范围,rowkey之后的数据

> scan "m_table", {STARTROW=>'1002'}

> scan "m_table", {STARTROW=>'1002', FILTER=>"PrefixFilter('10')"}

修改版本号：

> alter "m_table", {NAME=>'meta_data', VERSIONS => 3}

put "m_table", '1001', 'meta_data:name', 'wang5'

put "m_table", '1001', 'meta_data:name', 'zhao6'

put "m_table", '1001', 'meta_data:name', 'heng7'

get "m_table", '1001'

指定版本号读取：

get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", VERSIONS => 1}

get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", VERSIONS => 2}

> get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", VERSIONS => 3}

get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", TIMESTAMP=>1573349851782}

get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", TIMESTAMP=>1573349547463}

正则过滤

1.行正则

import org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator

import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter

import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator

import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter

scan 'm_table', {FILTER => RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'),RegexStringComparator.new('^10'))}

2.值正则：

import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter

import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter

import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator

scan "m_table", {FILTER=>RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'), RegexStringComparator.new('^user\|\d+$'))}

值正则：

scan 'm_table', {COLUMNS => 'meta_data:name', FILTER => SingleColumnValueFilter.new(Bytes.toBytes('meta_data'),Bytes.toBytes('name'),CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'),Bytes.toBytes('zhang3'))}

清空词表

> truncate "m_table"

查看行数

 > count 'm_table'