happyhbase 基本操作

• 创建连接（Connection）

  非自动连接：

  connection = happybase.Connection('somehost', autoconnect=False)
  connection.open()

  自动连接：

  connection = happybase.Connection('somehost') #自动连接

  指定以后所涉及的表实际都是以指定前缀开头的（当然前缀后还有个'_'）：

  connection = happybase.Connection('somehost', table_prefix='myproject')

• 访问表格(Table)

• 连接（Connection）提供的方法：

• connection.tables() # 获取表格列表

• connection.create_table(
  'mytable',
  {'cf1': dict(max_versions=10),
  'cf2': dict(max_versions=1, block_cache_enabled=False),
  'cf3': dict(), # use defaults
  }) # 第二个参数是个 map<string, map> 的结构，内层的 map 用于设置创建的列的参数配置

• 
  

• table = connection.table('mytable') # 获取表对象

  这个方法不会检查表格是否存在，也就是在用 table 的某些方法的时候才会出现异常，创建表，可以带上一些参数如：max_version、block_cache_enables。
  

  注意！因为 hbase 是多个产品功能的，所以表的命名最好跟应用相关，不然容易冲突，推荐用 classfoo_page 这种

  表格（Table）提供的方法：

  通过 key 获取一行的信息：
  

  row = table.row('row-key')

  获取指定 family:colum 的值：
  

  print row['cf1:col1']

  获取多行数据：

  rows = table.rows(['row-key-1', 'row-key-2'])
  for key, data in rows:
  print key, data
  rows_as_dict = dict(table.rows(['row-key-1', 'row-key-2']))

  获取多行有序 map：

  from collections import OrderedDict
  rows_as_ordered_dict = OrderedDict(table.rows(['row-key-1', 'row-key-2']) # 将 rows 方法返回的 key、value 存入 map 或者放入有序 map

  获取指定列的数据（默认情况下。row 或者 rows 方*获取行的所有列（而大多数的列，在这些相应的业务处理的时候都是用不到的，所以可以指定获取那些 column，减少传输数据的大小）：

  row = table.row('row-key', columns=['cf1:col1', 'cf1:col2'])
  print row['cf1:col1']
  print row['cf1:col2']
  row = table.row('row-key', columns=['cf1']) # 也可以只是指定列族
  row = table.row('row-key', timestamp=123456789) # 同时可以指定时间片信息，但是请注意一定得是数字(>=0)，不可以是字串
  row = table.row('row-key', columns=['cf1:col1'], include_timestamp=True)
  value, timestamp = row['cf1:col1']
  rows = table.rows(['h1', 'h5', 'h3'], include_timestamp=True) #对于include_timestamp也可以用于rows方法
  for key, value in rows:
  print key, value # 而其返回的结果类似一个map，key为相应的row_key，value也为map，不过其值不光是value还有value对应的时间片，组成了一个数组，注意rows方法

  获取多版本的信息：

  values = table.cells('row-key', 'cf1:col1', versions=2)
  for value in values:
  print "Cell data: %s" % value
  cells = table.cells('row-key', 'cf1:col1', versions=3, include_timestamp=True)
  for value, timestamp in cells: # 一般都这格式，value带时间片的，都是先value，在时间片的数组
  print "Cell data at %d: %s" % (timestamp, value)

  表格遍历：

  for key, data in table.scan():
  print key, data

  这里 key 就收 row_key，value 为一整行的数据，都是 map，key 为 famliy:colname 形式，和 row 方法或者 row 方法返回的 value 值是一样的，可以在 scan 参数中指定 row_start='class' 或者 row_end='foo'，用于限定范围，同事支持row_key 的前端匹配，通过 row_prefix。

  数据存储（传入给 hbase 的数据都是原始的字节字符串）：

  table.put('row-key', {'cf:col1': 'value1','cf:col2': 'value2'}) # 跟shell的差不多，key 然后是个colum与value的map
  table.put('row-key', {'cf:col1': 'value1'}, timestamp=123456789) # 可以手动加入时间片，注意一定是integer的

  批量存储：

  b = table.batch(timestamp=123456789)
  b.put( ...) # 这里的timestamp可以不指定，也可以在put的时候指定
  b.send()

  或者是与 with 集合，能起到即使有异常抛出，仍会进行 b.send() 的操作，不过从某种角度，这就不是一个完整的transation 了：

  with table.batch() as b:
  b.put('row-key-1', {'cf:col1': 'value1', 'cf:col2': 'value2'})
  b.put('row-key-2', {'cf:col2': 'value2', 'cf:col3': 'value3'})
  b.put('row-key-2', {'cf:col2': 'value2', 'cf:col3': 'value3'})
  b.put('row-key-3', {'cf:col3': 'value3', 'cf:col4': 'value4'}) # 注意 put 和 delet 操作可以放在一个 batch 里头，但是对同一行执行 put 和 delete 操作，放到一个 batch 里头其表现是不可预测b.send()

  
  

  当然因为需要插入多条数据或者数据本身很大，倒数数据量会很到，这时候就需要设置 batch 的大小，以做优化：

  with table.batch(batch_size=1000) as b:
  for i in range(1200):
  b.put('row-%04d' % i, {'cf1:col1': 'v1','cf1:col2': 'v2',}) # 这里也是可以 put 多个列的，用 map。特别需要注意的是在 batch 里头 transaction=True, batch_size=1000，这两个属性是不能同时使用的

  删除数据：

  table.delete('row-key')
  table.delete('row-key', columns=['cf1:col1', 'cf1:col2'])