HBase简介
HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。HBase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作为协调工具。
Hbase的相关概念
主键RowKey
主键是用来检索记录的主键,访问hbase table中的行,只有三种方式:
- 通过单个row key访问
- 通过row key的range
- 全表扫描
列族
列族在创建表的时候声明,一个列族可以包含多个列,列中的数据都是以二进制形式存在,没有数据类型。
时间戳timestamp
HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引
HBase的基础知识
架构体系
- Client 包含访问hbase 的接口,client 维护着一些cache 来加快对hbase 的访问,比如regione 的位置信息
- Zookeeper
a.保证任何时候,集群中只有一个running master
b.存贮所有Region 的寻址入口
c.实时监控Region Server 的状态,将Region server 的上线和下线信息,实时通知给Master
d.存储Hbase 的schema,包括有哪些table,每个table 有哪些column family - Master 可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行
a.为Region server 分配region
b.负责region server 的负载均衡
c.发现失效的region server 并重新分配其上的region
Region Server
维护Master 分配给它的region,处理对这些region 的IO 请求
负责切分在运行过程中变得过大的region
可以看出,client 访问hbase 上数据的过程并不需要master 参与,寻址访问先zookeeper再regionserver,数据读写访问regioneserver。HRegionServer主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据,是HBase中最核心的模块。
HBase中有两张特殊的Table,namespace和meta
namespace:记录了meta表的Region信息,namespace只有一个regio
meta记录了用户创建的表的Region信息,meta可以有多个regoin
Zookeeper中记录了namespace表的location
Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper,然后访问-ROOT-表,接着访问.META.表,最后才能找到用户数据的位置去访问
物理存储
Table 在行的方向上分割为多个HRegion,一个region由[startkey,endkey)表示,每个HRegion分散在不同的RegionServer中
HBase的安装配置
解压 tar -zxvf tar -zxvf hbase-0.96.2-hadoop2-bin.tar.gz -C /home/
单节点配置
添加环境变量
vi /etc/profile
export HBASE_HOME=/home/hbase
exportPATH= $HBASE_HOME/bin
修改conf目录下的hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/home/jdk
修改hbase-site.xml
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>/home/hbase</value>
</property>
</configuration>
启动:bin/目录下的start-hbase.sh脚本
集群搭建
要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下
- 修改hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
//告诉hbase使用外部的zk
export HBASE_MANAGES_ZK=false - 修改hbase-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://ns1/hbase</value>
</property>
<!-- 指定hbase是分布式的 -->
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定zk的地址,多个用“,”分割 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop04:2181,hadoop05:2181,hadoop06:2181</value>
</property>
</configuration>
- vim regionservers
hadoop03
hadoop04
hadoop05
hadoop06 - 复制Hbase到其他节点
scp -r /home/hbase/ hadoop02:/home/
scp -r /home/hbase/ hadoop03:/home/
scp -r /home/hbase/ hadoop04:/home/
scp -r /home/hbase/ hadoop05:/home/
scp -r /home/hbase/ hadoop06:/home/ - 启动所有的hbase
分别启动zk
./zkServer.sh start
启动hbase集群
start-dfs.sh
启动hbase,在主节点上运行:
start-hbase.sh - 通过浏览器访问hbase管理页面
192.168.1.101:60010 - 为保证集群的可靠性,要启动多个HMaster
hbase-daemon.sh start master
HBase shell操作
delete表
disable ‘student’
drop ‘student’
create :
create ‘people’,{NAME=>‘info’,VERSIONS=>3},{NAME=>‘data’,VERSIONS=>1}
put ‘people’,‘rk001’,‘info:name’,‘libo’
put ‘people’,‘rk001’,‘info:age’,20
put ‘people’,‘rk001’,‘info:age’,22
put ‘people’,‘rk001’,‘data:phone’,‘110’
put ‘people’,‘rk002’,‘info:name’,‘tang’
查看历史版本
scan ‘people’,{COLUMN=>‘info’,VERSIONS=>3}
超过版本号
scan ‘people’, {RAW => true, VERSIONS => 10}
create ‘student’,‘info’,‘score’;
put ‘student’,‘rk001’,‘info:name’,‘libo’;
get ‘people’,‘rk002’
delete
delete ‘people’, ‘rk001’;
删除user表row key为rk0001,列标示符为info:name的数据
delete ‘people’, ‘rk001’, ‘info:name’
修改表结构
disable 'user
删除一个列族:
alter ‘user’, NAME => ‘f1’, METHOD => ‘delete’ 或 alter ‘user’, ‘delete’ => ‘f1’
添加列族f1同时删除列族f2
alter ‘user’, {NAME => ‘f1’}, {NAME => ‘f2’, METHOD => ‘delete’}
将user表的f1列族版本号改为5
alter ‘people’, NAME => ‘info’, VERSIONS => 5
启用表
enable ‘user’
注:http://jiajun.iteye.com/blog/899632/ 介绍的比较详细的一个资料
Hbase shell命令操作:
查看所有表list:
进入hbase命令行
./hbase shell
显示hbase中的表
list
创建user表,包含info、data两个列族
create ‘user’, ‘info1’, ‘data1’
create ‘user’, {NAME => ‘info’, VERSIONS => ‘3’}
向user表中插入信息,row key为rk0001,列族info中添加name列标示符,值为zhangsan
put ‘user’, ‘rk0001’, ‘info:name’, ‘zhangsan’
向user表中插入信息,row key为rk0001,列族info中添加gender列标示符,值为female
put ‘user’, ‘rk0001’, ‘info:gender’, ‘female’
向user表中插入信息,row key为rk0001,列族info中添加age列标示符,值为20
put ‘user’, ‘rk0001’, ‘info:age’, 20
向user表中插入信息,row key为rk0001,列族data中添加pic列标示符,值为picture
put ‘user’, ‘rk0001’, ‘data:pic’, ‘picture’
获取user表中row key为rk0001的所有信息
get ‘user’, ‘rk0001’
获取user表中row key为rk0001,info列族的所有信息
get ‘user’, ‘rk0001’, ‘info’
获取user表中row key为rk0001,info列族的name、age列标示符的信息
get ‘user’, ‘rk0001’, ‘info:name’, ‘info:age’
获取user表中row key为rk0001,info、data列族的信息
get ‘user’, ‘rk0001’, ‘info’, ‘data’
get ‘user’, ‘rk0001’, {COLUMN => [‘info’, ‘data’]}
get ‘user’, ‘rk0001’, {COLUMN => [‘info:name’, ‘data:pic’]}
获取user表中row key为rk0001,列族为info,版本号最新5个的信息
get ‘people’, ‘rk0002’, {COLUMN => ‘info’, VERSIONS => 2}
get ‘user’, ‘rk0001’, {COLUMN => ‘info:name’, VERSIONS => 5}
get ‘user’, ‘rk0001’, {COLUMN => ‘info:name’, VERSIONS => 5, TIMERANGE => [1392368783980, 1392380169184]}
获取user表中row key为rk0001,cell的值为zhangsan的信息
get ‘people’, ‘rk0001’, {FILTER => “ValueFilter(=, ‘binary:图片’)”}
获取user表中row key为rk0001,列标示符中含有a的信息
get ‘people’, ‘rk0001’, {FILTER => “(QualifierFilter(=,‘substring:a’))”}
put ‘user’, ‘rk0002’, ‘info:name’, ‘fanbingbing’
put ‘user’, ‘rk0002’, ‘info:gender’, ‘female’
put ‘user’, ‘rk0002’, ‘info:nationality’, ‘中国’
get ‘user’, ‘rk0002’, {FILTER => “ValueFilter(=, ‘binary:中国’)”}
查询user表中的所有信息
scan ‘user’
查询user表中列族为info的信息
scan ‘people’, {COLUMNS => ‘info’}
scan ‘user’, {COLUMNS => ‘info’, RAW => true, VERSIONS => 5}
scan ‘persion’, {COLUMNS => ‘info’, RAW => true, VERSIONS => 3}
查询user表中列族为info和data的信息
scan ‘user’, {COLUMNS => [‘info’, ‘data’]}
scan ‘user’, {COLUMNS => [‘info:name’, ‘data:pic’]}
查询user表中列族为info、列标示符为name的信息
scan ‘user’, {COLUMNS => ‘info:name’}
查询user表中列族为info、列标示符为name的信息,并且版本最新的5个
scan ‘user’, {COLUMNS => ‘info:name’, VERSIONS => 5}
查询user表中列族为info和data且列标示符中含有a字符的信息
scan ‘people’, {COLUMNS => [‘info’, ‘data’], FILTER => “(QualifierFilter(=,‘substring:a’))”}
查询user表中列族为info,rk范围是[rk0001, rk0003)的数据
scan ‘people’, {COLUMNS => ‘info’, STARTROW => ‘rk0001’, ENDROW => ‘rk0003’}
查询user表中row key以rk字符开头的
scan ‘user’,{FILTER=>“PrefixFilter(‘rk’)”}
查询user表中指定范围的数据
scan ‘user’, {TIMERANGE => [1392368783980, 1392380169184]}
删除数据
删除user表row key为rk0001,列标示符为info:name的数据
delete ‘people’, ‘rk0001’, ‘info:name’
删除user表row key为rk0001,列标示符为info:name,timestamp为1392383705316的数据
delete ‘user’, ‘rk0001’, ‘info:name’, 1392383705316
清空user表中的数据
truncate ‘people’
修改表结构
首先停用user表(新版本不用)
disable ‘user’
添加两个列族f1和f2
alter ‘people’, NAME => ‘f1’
alter ‘user’, NAME => ‘f2’
启用表
enable ‘user’
###disable ‘user’(新版本不用)
删除一个列族:
alter ‘user’, NAME => ‘f1’, METHOD => ‘delete’ 或 alter ‘user’, ‘delete’ => ‘f1’
添加列族f1同时删除列族f2
alter ‘user’, {NAME => ‘f1’}, {NAME => ‘f2’, METHOD => ‘delete’}
将user表的f1列族版本号改为5
alter ‘people’, NAME => ‘info’, VERSIONS => 5
启用表
enable ‘user’
删除表
disable ‘user’
drop ‘user’
get ‘person’, ‘rk0001’, {FILTER => “ValueFilter(=, ‘binary:中国’)”}
get ‘person’, ‘rk0001’, {FILTER => “(QualifierFilter(=,‘substring:a’))”}
scan ‘person’, {COLUMNS => ‘info:name’}
scan ‘person’, {COLUMNS => [‘info’, ‘data’], FILTER => “(QualifierFilter(=,‘substring:a’))”}
scan ‘person’, {COLUMNS => ‘info’, STARTROW => ‘rk0001’, ENDROW => ‘rk0003’}
scan ‘person’, {COLUMNS => ‘info’, STARTROW => ‘20140201’, ENDROW => ‘20140301’}
scan ‘person’, {COLUMNS => ‘info:name’, TIMERANGE => [1395978233636, 1395987769587]}
delete ‘person’, ‘rk0001’, ‘info:name’
alter ‘person’, NAME => ‘ffff’
alter ‘person’, NAME => ‘info’, VERSIONS => 10
get ‘user’, ‘rk0002’, {COLUMN => [‘info:name’, ‘data:pic’]}
scan ‘people’, {COLUMNS => ‘info’,RAW => true, VERSIONS => 3}