HBase入门与使用
熟悉常用的hbase操作实验报告
实验名称：熟悉常用的HBase操作实验目的：通过实际操作，掌握HBase的常用操作，包括创建表、插入数据、查询数据、删除数据等基本操作，以及通过Java API进行HBase数据的CRUD操作。
实验环境：HBase 2.2.3版本，JDK 1.8，Eclipse IDE实验内容：1. 准备工作在实验开始之前，需确保已经安装好了HBase和JDK，并且环境变量已经配置正确。
需要在Eclipse中创建一个Java项目，并将HBase 相关的jar包引入项目中。
2. 创建HBase表第一步是创建一个HBase表，首先需要连接HBase，并创建一个HBaseAdmin对象，然后调用createTable方法创建一个表。
表的结构包括表名、列簇名等信息。
3. 插入数据通过Java API向HBase表中插入一些测试数据，需要首先创建一个Put对象，然后为Put对象指定rowkey、列族、列名和值等信息，最后调用Table的put方法将数据插入到HBase表中。
4. 查询数据使用Scan对象进行数据查询操作，Scan对象可以设置起始行键和结束行键，还可以设置过滤器进行精准查询。
查询结果以Result对象的形式返回，可以通过Result对象获取指定的列簇、列名和值。
5. 更新数据使用Put对象向HBase表中插入数据时，如果指定的行键已经存在，则会执行更新操作。
6. 删除数据可以通过Delete对象删除HBase表中的数据，Delete对象可以指定待删除数据的rowkey、列族和列名。
实验步骤：1. 连接HBase步骤如下：1) 配置HBase的连接信息，包括zk集裙位置区域、端口号等；2) 创建HBase配置对象Configuration；3) 创建HBase连接对象Connection。
2. 创建HBase表步骤如下：1) 创建HBaseAdmin对象；2) 创建表描述对象TableDescriptor；3) 创建列族描述对象ColumnFamilyDescriptor；4) 调用createTable方法创建表。
hbase 使用场景
hbase 使用场景
HBase是一个分布式的、面向列的数据库，它在大数据存储和分析领域有着广泛的应用。
以下是 HBase 的一些使用场景：
1. 实时数据处理：HBase 支持高并发的读写操作，可以快速处理海量的实时数据。
一些实时数据处理场景，例如实时日志分析、实时数据监控等，都可以使用 HBase 实现。
2. 大数据存储：HBase 适合存储大规模的结构化数据，例如用户行为数据、日志数据等。
由于 HBase 是分布式的，可以轻松地实现数据的横向扩展，支持 PB 级别的数据存储。
3. 数据库缓存：HBase 可以作为数据库的缓存层，将数据缓存在内存中，提高访问速度和效率。
在读写频繁的场景下，使用 HBase 作为缓存层可以有效减轻数据库的负担。
4. 时序数据存储：HBase 支持按时间顺序存储数据，特别适合存储时间序列数据，例如传感器数据、股票行情数据等。
5. 图数据库：HBase 支持快速的图遍历和查询操作，可以作为图数据库使用。
在社交网络、推荐系统等场景中，使用 HBase 作为图数据库可以提高查询效率。
总之，HBase 在大数据存储和分析领域有着广泛的应用，可以满足各种不同的数据存储需求。
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HBase
HBase是什么？HBase是Apache Hadoop中的一个子项目，Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元，通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架(算法)对HBase进行操作，如右侧的图所示：HBase在产品中还包含了Jetty，在HBase启动时采用嵌入式的方式来启动Jetty，因此可以通过web 界面对HBase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。
为什么采用HBase？HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说HBase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。
HBase是介于Map Entry(key&value)和DB Row之间的一种数据存储方式。
就点有点类似于现在流行的Memcache，但不仅仅是简单的一个key对应一个value，你很可能需要存储多个属性的数据结构，但没有传统数据库表中那么多的关联关系，这就是所谓的松散数据。
简单来说，你在HBase中的表创建的可以看做是一张很大的表，而这个表的属性可以根据需求去动态增加，在HBase中没有表与表之间关联查询。
你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。
但是你需要注意HBase中不包含事务此类的功能。
Apache HBase和Google Bigtable有非常相似的地方，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列。
表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列，对于这样的功能在大项目中非常实用，可以简化设计和升级的成本。
如何运行HBase？从Apache的HBase的镜像网站上下载一个稳定版本的HBase/apache/hbase/stable/hbase-0.20.6.tar.gz，下载完成后，对其进行解压缩。
HBase原理及实例
HBase使用例子（中文翻译）通过编码（java）的形式对HBase进行一系列的管理涉及到对表的管理、数据的操作等。
1、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。
2、插入数据创建一个Put对象，在这个Put对象里可以指定要给哪个列增加数据，以及当前的时间戳等值，然后通过调用HTable.put(Put)来提交操作，子猴在这里提请注意的是：在创建Put对象的时候，你必须指定一个行(Row)值，在构造Put对象的时候作为参数传入。
3、获取数据要获取数据，使用Get对象，Get对象同Put对象一样有好几个构造函数，通常在构造的时候传入行值，表示取第几行的数据，通过HTable.get(Get)来调用。
4、浏览每一行通过Scan可以对表中的行进行浏览，得到每一行的信息，比如列名，时间戳等，Scan相当于一个游标，通过next()来浏览下一个，通过调用HTable.getScanner(Scan)来返回一个ResultScanner对象。
HTable.get(Get)和HTable.getScanner(Scan)都是返回一个Result。
Result是一个KeyValue的链表，5、删除使用Delete来删除记录，通过调用HTable.delete(Delete)来执行删除操作。
（注：删除这里有些特别，也就是删除并不是马上将数据从表中删除。
）6、锁7、新增、获取、删除在操作过程中会对所操作的行加一个锁，而浏览却不会。
8、簇（cluster）的访问客户端代码通过ZooKeeper来访问找到簇，也就是说ZooKeeper quorum将被使用，那么相关的类（包）应该在客户端的类（classes）目录下，即客户端一定要找到文件hbase- site.xml。
下面是一个例子，假定你已经创建了一个表：myTable，还有一个column family（这个找不到合适的翻译词语）：myColumnFamily：HBase是Hadoop的一个子项目,HBase采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上,一方面里用了hdfs的高可靠性和可伸缩行,另外一方面里用了BigTable的高效数据组织形式.可以说HBase为海量数据的real-time相应提供了很好的一个开源解决方案.据说在某运营商中使用类似于BigTable(个人猜测应该就是HBase)的技术可以在两秒时间内从2TB数据中查找到某条话费记录.而这是原来该运营商使用Oracle数据库所无法解决的问题.对于HBase使用的类似与BigTable的技术我们这里就不仔细描述,可以参考google的论文以及网上的一些相关资料.另外,HBase的配置在HBase的官方文档中有很详细的描述.可以参见相关文档.HBase提供了一个类似于mysql等关系型数据库的shell.通过该shell我们可以对HBase的内的相关表以及列族进行控制和处理.HBase shell的help命令比较详细的列出了HBase所支持的命令.具体使用方法可以参见其文档.这里我们用一个学生成绩表作为例子,对HBase的基本操作和基本概念进行讲解:下面是学生的成绩表:name grad course:math course:artTom 1 87 97Jerry 2 100 80这里grad对于表来说是一个列,course对于表来说是一个列族,这个列族由两个列组成:math和art,当然我们可以根据我们的需要在course中建立更多的列族,如computer,physics等相应的列添加入course列族.有了上面的想法和需求,我们就可以在HBase中建立相应的数据表啦!1, 建立一个表格 scores 具有两个列族grad 和couresehbase(main):002:0> create 'scores', 'grade', 'course'0 row(s) in 4.1610 seconds2,查看当先HBase中具有哪些表hbase(main):003:0> listscores1 row(s) in 0.0210 seconds3,查看表的构造hbase(main):004:0> describe 'scores'{NAME => 'scores', IS_ROOT => 'false', IS_META => 'false', FAMILIES => [{NAME => 'course', BLOOMFILTER => 'false',IN_MEMORY => 'false', LENGTH => '2147483647', BLOCKCACHE => 'false', VERSIONS => '3', TTL => '-1', COMPRESSION => 'NONE'}, {NAME => 'grade', BLOOMFILTER => 'false', IN_MEMORY => 'false', LENGTH => '2147483647', BLOCKCACHE => 'false', VERSIONS => '3', TTL => '-1', COMPRESSION => 'NONE'}]}1 row(s) in 0.0130 seconds4, 加入一行数据,行名称为 Tom 列族grad的列名为””值位1hbase(main):005:0> put 'scores', 'Tom', 'grade:', '1'0 row(s) in 0.0070 seconds5,给Tom这一行的数据的列族添加一列 <math,87>hbase(main):006:0> put 'scores', 'Tom', 'course:math', '87'0 row(s) in 0.0040 seconds6,给Tom这一行的数据的列族添加一列 <art,97>hbase(main):007:0> put 'scores', 'Tom', 'course:art', '97'0 row(s) in 0.0030 seconds7, 加入一行数据,行名称为 Jerry 列族grad的列名为””值位2hbase(main):008:0> put 'scores', 'Jerry', 'grade:', '2'0 row(s) in 0.0040 seconds8,给Jerry这一行的数据的列族添加一列 <math,100>hbase(main):009:0> put 'scores', 'Jerry', 'course:math', '100'0 row(s) in 0.0030 seconds9,给Jerry这一行的数据的列族添加一列 <art,80>hbase(main):010:0> put 'scores', 'Jerry', 'course:art', '80' 0 row(s) in 0.0050 seconds10,查看scores表中Tom的相关数据hbase(main):011:0> get 'scores', 'Tom'COLUMN CELLcourse:art timestamp=1224726394286,value=97course:math timestamp=1224726377027,value=87grade: timestamp=1224726360727,value=13 row(s) in 0.0070 seconds11,查看scores表中所有数据hbase(main):012:0> scan 'scores'ROW COLUMN+CELLTom column=course:art,timestamp=1224726394286, value=97Tom column=course:math,timestamp=1224726377027, value=87Tom column=grade:,timestamp=1224726360727, value=1Jerry column=course:art,timestamp=1224726424967, value=80Jerry column=course:math,timestamp=1224726416145, value=100Jerry column=grade:,timestamp=1224726404965, value=26 row(s) in 0.0410 seconds12,查看scores表中所有数据courses列族的所有数据hbase(main):013:0> scan 'scores', ['course:']ROW COLUMN+CELLTom column=course:art,timestamp=1224726394286, value=97Tom column=course:math,timestamp=1224726377027, value=87Jerry column=course:art,timestamp=1224726424967, value=80Jerry column=course:math,timestamp=1224726416145, value=1004 row(s) in 0.0200 seconds上面就是HBase的基本shell操作的一个例子,可以看出,hbase的shell还是比较简单易用的,从中也可以看出HBase shell缺少很多传统sql 中的一些类似于like等相关操作,当然,HBase作为BigTable的一个开源实现,而BigTable是作为google业务的支持模型,很多sql语句中的一些东西可能还真的不需要.当然,通过程序我们也可以对HBase进行相关的操作.下面的程序就完成了上面shell操作的内容:import java.io.IOException;import java.io.ByteArrayOutputStream;import java.io.DataOutputStream;import java.io.ByteArrayInputStream;import java.io.DataInputStream;import java.util.Map;import org.apache.hadoop.io.Writable;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;import org.apache.hadoop.hbase.io.BatchUpdate;import org.apache.hadoop.hbase.io.RowResult;import org.apache.hadoop.hbase.io.Cell;import org.apache.hadoop.hbase.util.Writables;public class HBaseBasic {public static void main(String[] args) throws Exception {HBaseConfiguration config = new HBaseConfiguration();HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);if (admin.tableExists("scores")) {System.out.println("drop table");admin.disableTable("scores");admin.deleteTable("scores");}System.out.println("create table");HTableDescriptor tableDescripter= newHTableDescriptor("scores".getBytes());tableDescripter.addFamily(newHColumnDescriptor("grade:")); tableDescripter.addFamily(newHColumnDescriptor("course:")) ;admin.createTable(tableDescripter);HTable table = new HTable(config, "scores");System.out.println("add Tom's data");BatchUpdate tomUpdate = new BatchUpdate("Tom");tomUpdate.put("grade:",Writables.getBytes(newIntWritable(1)));tomUpdate.put("course:math",Writables.getBytes(newIntWritable(87)));tomUpdate.put("course:art",Writables.getBytes(newIntWritable(97)));mit(tomUpdate);System.out.println("add Jerry's data");BatchUpdate jerryUpdate = new BatchUpdate("Jerry");jerryUpdate.put("grade:",Writables.getBytes(newIntWritable(2)));jerryUpdate.put("course:math",Writables.getBytes(newIntWritable(100)));jerryUpdate.put("course:art",Writables.getBytes(newIntWritable(80)));mit(jerryUpdate);for (RowResult row : table.getScanner(new String[] {"course:" })) {System.out.format("ROW\t%s\n", newString(row.getRow()) );for (Map.Entry<byte[], Cell> entry : row.entrySet()) { String column = new String(entry.getKey());Cell cell = entry.getValue();IntWritable value = new IntWritable();Writables.copyWritable(cell.getValue(), value);System.out.format(" COLUMN\t%s\t%d\n", column, value.get());}}}}输出如下:drop table09/07/11 08:51:59 INFO client.HBaseAdmin: Disabled scores 09/07/11 08:51:59 INFO client.HBaseAdmin: Deleted scores create tableadd Tom's dataadd Jerry's dataROW TomCOLUMN course:art 97COLUMN course:math 87ROW JerryCOLUMN course:art 80COLUMN course:math 100。
hbase基础操作
hbase基础操作（最新版）目录1.HBase 简介2.HBase 基本操作2.1 创建表2.2 删除表2.3 插入数据2.4 查询数据2.5 更新数据2.6 删除数据正文【HBase 简介】HBase 是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，它基于 Google 的Bigtable 设计，是 Apache Hadoop 的一个子项目。
HBase 适用于海量数据的存储和实时读写操作，被广泛应用于大数据处理领域。
【HBase 基本操作】HBase 的基本操作主要包括创建表、删除表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。
【创建表】在 HBase 中，表是由行和列组成的，表的结构是灵活可变的。
创建表时需要指定表名、列族和列。
例如，创建一个名为“user”的表，包含“id”、“name”和“age”三个列，可以使用如下命令：```create "user", "id", "name", "age"```【删除表】删除表时，需要使用“drop”命令，指定表名。
例如，删除名为“user”的表，可以使用如下命令：```drop "user"```【插入数据】在 HBase 中，数据以行形式存储，每行包含一个或多个列。
插入数据时，需要指定表名和行键。
例如，向名为“user”的表插入一条数据，行键为“1”，列族为“name”，列值为“张三”，可以使用如下命令：```put "user", "1", "name", "张三"```【查询数据】HBase 提供了多种查询数据的方法，如 get、scan 和 range 扫查等。
例如，查询名为“user”的表中行键为“1”的数据，可以使用如下命令：```get "user", "1"```【更新数据】在 HBase 中，可以通过 put 命令更新数据。
hbase常用命令及使用方法
hbase常用命令及使用方法一、HBase简介HBase是一个基于Hadoop的分布式列存储系统，可以用来存储海量的结构化数据。
它是一个开源的、高可靠性、高性能、可伸缩的分布式数据库，具有强大的数据处理能力和卓越的扩展性。
二、HBase常用命令1.启动和停止HBase服务启动HBase服务：在终端输入start-hbase.sh命令即可启动HBase 服务。
停止HBase服务：在终端输入stop-hbase.sh命令即可停止HBase 服务。
2.创建表创建表：在HBase shell中使用create命令来创建表，语法如下：create 'table_name', 'column_family'3.删除表删除表：在HBase shell中使用disable和drop命令来删除表，语法如下：disable 'table_name'drop 'table_name'4.添加数据添加数据：在HBase shell中使用put命令来添加数据，语法如下：put 'table_name', 'row_key', 'column_family:column_qualifier','value'5.查询数据查询数据：在HBase shell中使用get命令来查询数据，语法如下：get 'table_name', 'row_key'6.扫描全表扫描全表：在HBase shell中使用scan命令来扫描全表，语法如下：scan 'table_name'7.删除数据删除数据：在HBase shell中使用delete命令来删除数据，语法如下：delete 'table_name', 'row_key', 'column_family:column_qualifier'8.修改表修改表：在HBase shell中使用alter命令来修改表，语法如下：alter 'table_name', {NAME => 'column_family', VERSIONS =>version_num}9.查看表结构查看表结构：在HBase shell中使用describe命令来查看表结构，语法如下：describe 'table_name'10.退出HBase shell退出HBase shell：在HBase shell中输入exit命令即可退出。
hbase基础命令
hbase基础命令HBase是一个开源的分布式列式存储系统，运行在Hadoop之上。
它提供了高可靠性、高性能、可伸缩性和高可靠性的存储能力，适用于对大规模数据进行随机实时读/写访问的应用。
HBase是在模拟Google的BigTable设计理念的基础上开发而成的，通过HDFS(Hadoop分布式文件系统)存储数据，并依赖ZooKeeper进行集群协调。
HBase的基本命令可以分为以下几类：集群管理命令、表管理命令、数据操作命令、数据查询命令等。
下面分别介绍这些命令及其相关参考内容。
1. 集群管理命令：- `start-hbase.sh`：启动HBase集群- `stop-hbase.sh`：停止HBase集群- `hbase-daemon.sh`：启动某个HBase守护进程- `hbck`：对集群的状态进行检查和修复- `hbase shell`：进入HBase的shell交互界面相关参考内容：- HBase官方文档：Apache HBase Reference Guide2. 表管理命令：- `create`：创建表- `disable`：禁用表- `enable`：启用表- `alter`：修改表的属性- `describe`：描述表的详细信息- `describe_namespace`：描述命名空间的详细信息- `list`：列出所有表格和命名空间- `delete`：删除表格或命名空间相关参考内容：- HBase官方文档：HBase Shell Commands- HBase权威指南：第4章创建、修改、删除表3. 数据操作命令：- `put`：向表格中插入一行数据- `get`：获取指定行的数据- `delete`：删除指定行的数据- `scan`：扫描指定行范围的数据- `count`：统计表中的行数- `increment`：原子性的增加某个cell的值相关参考内容：- HBase官方文档：HBase Shell Commands- HBase权威指南：第5章数据插入、修改和删除4. 数据查询命令：- `get`：获取指定行的数据- `scan`：扫描指定行范围的数据- `count`：统计表中的行数- `filter`：过滤器，用于按条件查询数据- `versions`：获取指定行的多个版本数据相关参考内容：- HBase官方文档：HBase Shell Commands- HBase权威指南：第6章数据查询和过滤器除了这些基本命令之外，HBase还提供了各种API，例如Java API、REST API和Thrift API等，可以通过编程的方式操作HBase。
Hbase的安装与基本操作
Hbase的安装与基本操作简介：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。
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。
hbase-1.1.5-bin.tar.gz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。
进⼊下载⽬录，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。
$ cd ~/下载$ 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/hbase1.2 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⽂件以后，添加添加PATH路径时只需要加上":路径"即可，下⾯这条命令是添加了三条路径，配置的是hadoop和hbasd的打开.bashrc⽂件以后，启动路径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 ~/.bashrc1.3 添加⽤户权限需要为当前登录Linux系统的hadoop⽤户(我的⽤户是msq)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msq，命令如下：$ cd /usr/local$ sudo chown -R msq ./hbase1.4 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 version2 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。
hbase的读流程
hbase的读流程
HBase的读流程如下：
1. Client先访问Zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。
2. 访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。
并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。
3. 与目标Region Server进行通讯。
4. 分别在Block Cache（读缓存），MemStore和Store File（HFile）中查询目标数据，并将查到的所有数据进行合并。
此处所有数据是指同一条数据的不同版本（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete）。
5. 将从文件中查询到的数据块（Block，HFile数据存储单元，默认大小为64KB）缓存到Block Cache。
以上内容仅供参考，建议查阅HBase官方文档或咨询专业技术人员以获取更准确的信息。
大数据技术专业《HBase 入门与实践》课程标准
贵州XXX学院《HBase入门与实践》课程标准（2023年版）《HBase入门与实践》课程标准一、课程基本信息二、课程定位与任务（一）课程定位《HBase入门与实践》是一门分布式数据库，是大数据技术核心课程之一，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、HBase数据模型、数据操纵语言数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hbase Shell的使用、模式设计等重要章节，安排了HBase入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
（二）课程任务以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程将系统讲授大数据的基本概念、HBase数据模型、数据操纵语言数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hbase Shel1的使用、模式设计等重要章节，安排了HBase入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
三、课程设计思路面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍HBase,理论切合实际，由浅入深，深入解析分布式数据库原理，加强对HBse概念及技术的理解与巩固。
面向企业，切实培养企业方需要的操作型人才，课程设计围绕大数据技术要求合理设计HBase所需相关知识，为深入学习大数据做下铺垫。
四、课程目标本课程重点是学习 HBase 的设计与应用。
重点学习分布式数据库HBase 的访问接口、数据模型、实现原理、运行机制。
（一）知识目标(1)HBase 分布式数据库背景-NoSQL 与传统 ROBMS(2)HBase 安装(3)HBase 单机部署(4)HBase 的配置与启动(5)分布式部署(6)启动集群与集群增删节点(7)HBase 数据模型(8)逻辑模型与物理模型(9)HBase Shell 的使用(10)数据操纵语言(11)模式设计(12)HBase 性能调优（二）素质目标(13)培养学生诚实守信的性格(14)培养学生独立思考、解决问题的能力(15)培养按时、守时的工作观念(16)培养学生的团队协作能力(17)培养学生能遵纪守法并尊重知识产权，不使用计算机伤害和危害他人利益(18)培养学生自主学习的能力（三）能力目标(19)能够掌握 HBase 的基本概念。
Hbase_02、Hbase的常用的shell命令Hbase的DDL操作Hbase的DML。。。
Hbase_02、Hbase的常⽤的shell命令Hbase的DDL操作Hbase的DML。
阅读⽬录前⾔笔者在分类中的Hbase栏⽬之前已经分享了hbase的安装以及⼀些常⽤的shell命令的使⽤，这⾥不仅仅重新复习⼀下shell命令，还会介绍hbase的DDL以及DML的相关操作。
⼀、hbase的shell操作1.1启动hbase shell在hbase的安装⽬录的bin⽬录下⾯启动我们的hbase，执⾏命令：hbase shell，执⾏效果以>结束，如下执⾏效果：hbase shell1.2执⾏hbase shell的帮助⽂档输⼊help并按Enter键，可以显⽰HBase Shell的基本使⽤信息，和我们接下来会列举的⼀些命令类似。
需要注意的是，表名，⾏，列都必须包含在引号内。
执⾏效果：help1.3退出hbase shell使⽤quit命令，退出HBase Shell 并且断开和集群的连接，但此时HBase仍然在后台运⾏。
1.4使⽤status命令查看hbase现在的状态hbase(main):004:0> status1 active master, 0 backup masters,2 servers, 0 dead, 1.0000 average load从上⾯可以看出⼀个master在运⾏，并且下⾯有两个服务器...没有备份的master，没有死亡的服务。
1.5使⽤version命令查看hbase的相关的版本hbase(main):005:0> version1.3.1, r930b9a55528fe45d8edce7af42fef2d35e77677a, Thu Apr 6 19:36:54 PDT 2017从上⾯可以看出版本是1.3.1版本的。
1.6table_help此命令将引导如何使⽤表引⽤的命令。
下⾯给出的是使⽤这个命令的语法：table_help1.7whoami该命令返回HBase⽤户详细信息。
hbase java sdk用法
文章标题：深度剖析HBase Java SDK的用法及实践在本文中，我将深入探讨HBase Java SDK的用法及实践，重点讨论其在大数据存储和管理方面的重要性和应用。
我们将从简单的概念和基本用法开始，逐渐深入，带领读者全面了解HBase Java SDK，并共享我们对其个人观点和理解。
1. 了解HBaseHBase是一个高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统，基于Hadoop的分布式文件系统HDFS。
它被设计用来处理极大规模的数据集，实现随机实时读/写访问。
在大数据领域中，HBase被广泛应用于存储和管理大数据，具有很高的价值和实用性。
2. HBase Java SDK基本介绍HBase Java SDK是HBase提供的Java编程接口，用于开发者与HBase进行交互和操作。
通过HBase Java SDK，开发者可以进行数据的增、删、改、查等操作，实现与HBase数据库的连接和操作。
它提供了丰富的API和工具，为开发者提供了便利的开发环境和工具支持。
3. 使用HBase Java SDK在实际应用中，开发者可以通过HBase Java SDK来实现对HBase的数据管理和操作。
可以通过Java代码来创建HBase表、向表中插入数据、查询和检索数据、更新和删除数据等操作。
通过HBase Java SDK的丰富API，开发者可以灵活地进行数据管理和操作，实现对大数据的高效处理和管理。
4. HBase Java SDK的重要性和实践意义HBase Java SDK在大数据处理和管理中具有重要的实践意义和应用价值。
它为开发者提供了便捷的开发接口和丰富的功能支持，使得开发者可以更加灵活和高效地进行大数据的管理和操作。
通过HBase Java SDK，开发者可以实现对海量数据的高效存储和管理，为大数据应用提供可靠的支持和帮助。
总结回顾通过本文的介绍和分析，我们对HBase Java SDK有了更深入的了解和认识。
hbase课程教学大纲
hbase课程教学大纲大纲：HBase课程教学大纲1. HBase介绍- HBase定义和概述- HBase的应用场景和特点- HBase与关系型数据库的对比2. HBase架构- HBase集群架构和组件介绍- HBase的数据模型和数据存储方式- HBase的读写流程和原理3. HBase安装与配置- HBase的安装准备和依赖软件- HBase的安装步骤和配置文件解析- HBase的启动、停止和监控4. HBase数据模型- HBase表的创建和删除- HBase表结构的设计和优化- HBase表的列族和列的概念和特点5. HBase数据操作- HBase的数据增删改查- HBase的数据读写模式和范围查询- HBase的数据过滤和条件查询6. HBase数据一致性与事务- HBase的数据一致性保证机制- HBase的事务支持和ACID特性- HBase的跨行操作和原子性更新7. HBase性能调优和优化- HBase的性能指标和影响因素- HBase的数据切分和负载均衡- HBase的缓存和压缩技术8. HBase与其他工具的集成- HBase与Hadoop的集成和数据交互- HBase与Hive、Pig等工具的集成- HBase与其他NoSQL数据库的对比和集成9. HBase实战案例- 基于HBase的大数据存储与分析- HBase在电商、社交网络等领域的应用- HBase在日志分析、推荐系统等领域的应用10. HBase最佳实践和常见问题解决- HBase的最佳实践和使用注意事项- HBase常见问题的诊断和解决方案- HBase社区资源和学习推荐备注：该大纲为一份典型的HBase课程教学大纲，具体课程内容、顺序和深度可以根据实际情况进行调整和补充。
《HBase培训》课件
API进行数据访问。
HBa元格资源等常用资源。
HBase REST API使用示例
03
通过示例代码演示如何使用REST API进行数据访问
。
HBase Thrift API的使用
引入HBase Thrift库
需要在项目中引入HBase的Thrift库，以便使用Thrift API进行操作。
HBase Java API常用类
包括HBaseAdmin类、Table类、Put类、Get类等常用类。
HBase Java API使用示例
通过示例代码演示如何使用Java API进行表操作和数据操作。
HBase REST API的使用
启动HBase REST服务
01
介绍如何启动HBase的REST服务，以便通过REST
它提供了一种高效地存储非结构化和半结构化数据的方法，这些数据包括超大规模数据 表。
HBase的特点
高度可扩展
HBase可以在数千台机器上存储 数十亿行X百万列的数据。
面向列
HBase是一个面向列的存储系统， 这意味着数据在列上存储得更加紧 凑。
稀疏
由于HBase是一个稀疏存储系统， 这意味着您可以只存储实际数据， 而不会浪费空间来存储空值。
Bloom过滤器可以减少数据扫描 量，提高数据读取效率。
Part
06
HBase集群部署与维护
HBase集群的部署方案
部署环境准备
确保服务器硬件资源充足，包括CPU、内存、存储和网络 等，同时配置好操作系统和Java环境。
安装HBase软件
从HBase官方网站下载最新版本的HBase软件包，按照官 方文档进行安装和配置。
境进行选择和调整。
python hbase数据库 用法
文章标题：深入理解Python在HBase数据库中的应用1. 介绍作为一种高效的、灵活的数据库管理系统，HBase在大数据存储和管理方面具有重要的应用价值。
而Python作为一种强大的编程语言，其在HBase数据库中的应用也备受关注。
本文将深入探讨Python在HBase数据库中的用法，旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
2. Python在HBase中的基本操作Python通过HBase Thrift接口可以实现对HBase数据库的增删改查操作。
通过调用相应的接口方法，可以实现对HBase表的创建、删除、插入数据和查询数据等操作。
3. Python对HBase数据库的高级应用除了基本操作外，Python还可以结合其他工具和框架，如HappyBase、Thrift、pydoop等，实现对HBase数据库的更加复杂和高级的操作。
通过这些工具，可以实现对HBase数据库的并发访问、数据处理、分布式计算等功能。
4. Python在HBase中的优势和局限Python作为一种简洁、灵活的编程语言，在HBase数据库中具有诸多优势，如易于上手、丰富的库和生态系统、便于快速开发等。
然而，由于Python的解释执行和动态类型特性，其在HBase数据库的性能方面可能存在一定局限。
5. 结语通过本文的介绍与讨论，相信读者对Python在HBase数据库中的应用有了更深入的理解。
我们也要认识到Python在HBase中的应用仍然存在一定的局限，在具体实践中需要综合考量各方面的因素，选择合适的技术方案。
我个人认为Python在HBase中的应用将在大数据领域中发挥越来越重要的作用，希望读者能够深入学习和应用这一技术。
文末附上：总字数：3258。
6. Python在HBase数据库中的性能优化在使用Python操作HBase数据库时，为了提高性能，可以采取一些优化策略。
可以对数据库操作进行批量处理，减少网络开销和通信开销；可以使用连接池管理HBase连接，减少连接建立和销毁的开销；可以使用并行处理技术，提高数据处理效率等。
熟悉常用的hbase操作实验报告 -回复
熟悉常用的hbase操作实验报告-回复HBase是一种开源的、分布式的、可扩展的、高可靠性的NoSQL数据库，它在大数据领域发挥着重要作用。
本文将探讨熟悉常用的HBase操作以及相关的实验报告，帮助读者更好地理解和使用HBase。
HBase操作可以分为数据模型、表操作、数据CRUD（Create、Read、Update、Delete）、过滤器和数据批处理等几个方面。
在进行具体的操作之前，应首先了解HBase的基本概念和架构。
HBase使用基于列的数据存储模型，它的数据以表的形式组织，每个表都包含多个行（row）和多个列（column）。
每个表都由表名和多个列族（column family）组成。
列族是列的集合，可以通过列族来组织和管理列。
每个行都有一个唯一的行键（row key），通过行键可以在表中唯一标识一行数据。
数据是按照行键的字典序进行排序存储的，因此可以快速地根据行键进行检索和访问。
在HBase中，首先需要创建一个表。
可以使用HBase shell或Java API 来进行表的创建。
以下是使用HBase shell创建表的步骤：1. 启动HBase shell：在终端中输入“hbase shell”命令，进入HBase shell 环境。
2. 创建表：使用“create '表名', '列族1', '列族2', ...”命令创建表。
例如，创建一个名为“student”的表，其中包含两个列族“info”和“score”，可以使用命令“create 'student', 'info', 'score'”。
3. 查看表结构：使用“describe '表名'”命令查看表的结构和列族信息。
例如，使用命令“describe 'student'”查看表“student”的结构。
hbase实践案例
hbase实践案例
HBase是一个分布式的、可伸缩的大数据存储系统，主要用于处理非常大的表，可以轻松存储数十亿行数据和数百万列数据。
HBase通过支持版本控制和基于时间戳的增量更新来保证数据的可靠性和一致性。
下面是一个使用HBase的实践案例：
假设我们要建立一个用户行为跟踪系统，其中每个用户在网站的每个页面上的行为（如点击、浏览、评论等）都会被记录。
这个系统需要存储大量的用户行为数据，并且能够快速地查询和分析这些数据。
我们可以使用HBase来实现这个系统。
首先，我们将每个用户的行为数据存储在HBase表中，其中行键是用户ID和页面ID的组合，列族是行为类型（如click、view、comment等），列是行为发生的时间戳。
通过这种方式，我们可以将每个用户的行为数据分散到不同的行中，从而实现水平扩展。
其次，我们可以使用HBase的过滤器来快速查询和分析用户行为数据。
例如，我们可以使用RowFilter来过滤出某个用户的所有行为数据，或者使用QualifierFilter来过滤出某个行为类型的所有数据。
我们还可以使用TimeRangeFilter来过滤出某个时间范围内的数据。
最后，我们可以使用HBase的MapReduce集成来对用户行为数据进行批量处理和分析。
例如，我们可以使用MapReduce作业来统计每个用户的点击量、浏览量等指标，或者分析用户的行为模式和兴趣爱好。
通过以上步骤，我们可以使用HBase建立一个高效、可扩展的用户行为跟踪系统，从而更好地理解用户需求和市场趋势。
hbase的基本使用流程
HBase的基本使用流程1. 概述HBase是一个开源的、分布式的、面向列的非关系型数据库，基于Hadoop架构。
它主要用于高可靠性、高性能的大规模数据存储和实时读写操作。
本文将介绍HBase的基本使用流程。
2. 安装和配置2.1 安装HBase1.下载HBase安装包；2.解压安装包到指定目录；3.配置环境变量。
2.2 配置HBase1.打开HBase的配置文件hbase-site.xml；2.配置HBase相关参数，如hbase.rootdir、hbase.zookeeper.quorum等；3.保存配置文件。
3. 启动和停止HBase3.1 启动HBase1.打开命令行窗口，切换到HBase安装目录的bin目录下；2.执行命令start-hbase.sh（Linux）或start-hbase.bat（Windows）启动HBase。
3.2 停止HBase1.打开命令行窗口，切换到HBase安装目录的bin目录下；2.执行命令stop-hbase.sh（Linux）或stop-hbase.bat（Windows）停止HBase。
4. HBase基本概念4.1 表（Table）表是HBase中最基本的数据存储单元，类似于关系型数据库中的表。
每个表由多行组成，每行又包含多个列。
4.2 列族（Column Family）列族是表中列的分组，所有的列必须隶属于一个列族。
列族需要在创建表的时候指定，一旦创建后不能修改。
4.3 行（Row）行是表中的数据记录，每一行由行键（Row Key）唯一标识。
4.4 列（Column）和单元格（Cell）列是行中的属性，由列族和列修饰符唯一标识。
单元格是行和列的交叉点，用于存储具体的数据。
5. HBase基本操作5.1 创建表1.打开HBase Shell；2.执行命令create 'table_name', 'column_family'创建一张表。
hbase 语法
hbase 语法HBase是一种列式非关系型数据库，它的语法略有不同于关系型数据库，主要可以分为以下几类：1. 创建表HBase的创建表语法与关系型数据库的不同，它使用CREATE TABLE语句创建表，语法如下：CREATE TABLE [table_name] ([column_family], [column], [column_family], [column]...)其中table_name表示表名，column_family和column分别表示表的列族和列，它们之间可以有多组，但必须以逗号分隔。
2. 添加/修改数据HBase的添加/修改数据的语法与关系型数据库也不同，它使用PUT语句添加/修改数据，语法如下：PUT ‘[table_name]’, ‘[row_key]’, ‘[column_family]’:’[column]’, ‘[value]’其中table_name表示表名，row_key表示行键，column_family 和column分别表示列族和列，value表示要添加/修改的值。
3. 查询数据HBase使用Scan语句查询数据，语法如下：SCAN ‘[table_name]’, {COLUMNS =>‘[column_family]:[column]’, COLUMNS =>‘[column_family]:[column]’,...}其中table_name表示表名，column_family和column分别表示列族和列，可以指定多个列族和列查询。
4. 删除数据HBase使用DELETE语句删除数据，语法如下：DELETE ‘[table_name]’, ‘[row_key]’, ‘[column_family]’:’[column]’其中table_name表示表名，row_key表示行键，column_family 和column分别表示列族和列。
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Master
管理Region的分配； 基于zookeeper感应rs的上下线； Region的balance； 基于zookeeper来保证HA；
HDFS
HBase数据、日志的存储场所；
强一致性
同一行数据的读写只在同一台regionserver上进
行；
水平伸缩
region的自动分裂以及master的balance；
rowKey (ASC) + columnLabel(ASC) + Version (DESC) --> value
支持范围查询
Scan scan=new Scan(Bytes.toBytes("0"),
高性能随机写
Bytes.toBytes("20"));
WAL (Write Ahead Log)
和Hadoop无缝集成
Hadoop分析后的结果可直接写入HBase； 存放在HBase的数据可直接通过Hadoop来进行
分析。
目前一些不太好用的地方
木有二级索引，需要自己写索引表； 运维上没有数据库那么成熟。
需要知道的一些风险
NameNode单点，一旦挂掉，整个hbase集群将
客户端参数
hbase.client.retries.numbse 20 hbase.ipc.client.tcpnodelay true ipc.ping.interval 3000
随机写
随机读
自己搭建
可以摸索下HBase； 搭建比较简单…quick start还在wiki上写，so… 非常简单，客户端的配置文件中的zk地址配置
毕玄
HBase基本介绍 HBase性能 HBase使用 Hbase@Taobao
Yet Another NoSQL Bigtable implementation Primary Contributors: Yahoo!,Facebook,Cloudera
Table in HBase
测试机器
5台Region Server，35台DataNode； 12块1T SATA盘(7200 RPM)，No Raid； 物理内存24G； CPU: E5620（8 core HT 16）
-Xms16g -Xmx16g -Xmn2g -XX:SurvivorRatio=2 -
只用增加datanode机器即可增加容量；
只用增加regionserver机器即可增加读写吞吐量；
行事务
同一行的列的写入是原子的；
Column Oriented + 三维有序
SortedMap(RowKey,
List(SortedMap(Column, List(Value,Timestamp)) ) )
Schema: TableName & Column Family Name ; value is stored in column with version as byte[];
Column Family Column Label Column Qualifier CL Column Family CL CL
Schema设计
rowKey设计要非常注意，尽可能保证请求的均
衡性； Presharding； 不要创建过多的Column Family； 根据应用场景合理发挥三维有序存储的特性。
目前的项目
待上线的项目
eTao、广告pecker； 数据魔方； UDC、CTU、X档案； TOP；
Example
// Schema // CL bixuan bluedavy firstname hao hao name lastname lin lin nicknam e bluedavy email **@gmail contact phone 186****** 158******
Table in HBase
以Region为单位管理：region(startKey,endKey)； 每个Column Family单独存储：storeFile； 当某个Column Family累积的大小 > 某阈值时，
自动分裂成两个Region；
RegionServer
Region读写操作的场所；
以表为粒度
Server端计算
avg,sum等；
Group资源隔离
XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=85
服务端参数
hbase.replication false
hbase.balancer.period 1200000 hfile.block.cache.size 0.4，随机读20%命中场景使用0.01 hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 0.35 hbase.hregion.memstore.block.multiplier 8 hbase.server.thread.wakefrequency 100 hbase.regionserver.handler.count 300 hbase.master.distributed.log.splitting false hbase.regionserver.hlog.splitlog.writer.threads 3 hbase.hregion.max.filesize 1073741824 hbase.hstore.blockingStoreFiles 20 hbase.hregion.memstore.flush.size 134217728
挂掉； Region Server挂掉后需要一定的时间才能切换 好； Region由于split会造成短暂的不可用。
Messages Realtime analytics for Big Data
Trend Micro Adobe Twitter Yahoo!
世界最大的HBase集群，960个node；
适用场景
简单来说，就是数据库支撑有困难或收益比太
低的场景；
▪ 数据量增长快且要存储较长时间，累积的数据量比较 大的场景（3T以上，如单条数据为1k，就是30亿条）； ▪ 海量数据要做group by、sum、avg的场景； ▪ Hadoop分析完毕后的结果要在线二次分析的场景， 数据量也要比较大。
历史交易订单； TT for 广告实时计费； 量子统计实时分析； eCRM、物流信息。
自动测试体系
运维体系
运维体系
运维工具 ▪ root、.meta.表的修复工具； ▪ hbck失败后的修复工具。
Balance策略优化 Client put bug修复 Compact优化 Master恢复时间过长 数据备份与恢复 避免disable table失败 Region数太多会导致写TPS疯狂下降的 patch ； 自动采用多连接的patch。
或使用我们的环境
为我们提供的即可； 有独立的性能环境，监控体系较齐全。
一套公用的开发环境
独立的性能环境
线上环境
直接看wiki上的开发测试环境地址配置即可使用 暂时需要找竹庄申请，后面会有自动的工具…
如接受部署在阿里云机房，则可找我或竹庄；
如需要部署在淘宝机房，需要找DBA申请。