hbase培训教材
实验3 熟悉常用的 HBase操作_大数据技术原理与应用（第2版）_[共3页]
![实验3 熟悉常用的 HBase操作_大数据技术原理与应用（第2版）_[共3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/a706c0140c22590102029dd8.png)
6．分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。
7．请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。
8．试述HBase各功能组件及其作用。
9．请阐述HBase的数据分区机制。
10．HBase中的分区是如何定位的？11．试述HBase的三层结构中各层次的名称和作用。
12．请阐述在HBase三层结构下，客户端是如何访问到数据的。
13．试述HBase系统基本架构以及每个组成部分的作用。
14．请阐述Region服务器向HDFS文件系统中读写数据的基本原理。
15．试述HStore的工作原理。
16．试述HLog的工作原理。
17．在HBase中，每个Region服务器维护一个HLog，而不是为每个Region都单独维护一个HLog。
请说明这种做法的优点和缺点。
18．当一台Region服务器意外终止时，Master如何发现这种意外终止情况？为了恢复这台发生意外的Region服务器上的Region，Master应该做出哪些处理（包括如何使用HLog进行恢复）？19．请列举几个HBase常用命令，并说明其使用方法。
实验3 熟悉常用的HBase操作一、实验目的（1）理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。
（2）熟练使用HBase操作常用的Shell命令。
（3）熟悉HBase操作常用的Java API。
二、实验平台操作系统：Linux。
Hadoop版本：2.7.3或以上版本。
HBase版本：1.1.6。
JDK版本：1.7或以上版本。
Java IDE：Eclipse。
三、实验内容和要求（1）编程实现以下指定功能，并用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同的任务。
①列出HBase所有表的相关信息，如表名、创建时间等。
②在终端打印出指定表的所有记录数据。
③向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列。
④清空指定表的所有记录数据。
⑤统计表的行数。
91。
04_HBase技术原理
负责维护分配给自己的Region 响应用户的读写请求
目录
1. HBase 基本介绍 2. HBase相关概念 3. HBase 架构 4. HBase 关键流程 5. HBase突出特点 6. HBase性能优化 7. HBase常用Shell命令
对象的日志记录 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，
端甚至从来不和Master通信，这种设计方式使得Master负载很小
HBase架构介绍 (4)
Table (HBase table)
Region (Regions for the table)
Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table)
Master
主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：
管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作 实现不同Region服务器之间的负载均衡 在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布 对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移
RegionServer
用户读写数据过程
用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行 用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中 只有当操作写入Hlog之后，commit()调用才会将其返回给客户端 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
Log） 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
01_尚硅谷大数据之HBase简介
第1章HBase简介1.1 什么是HBaseHBASE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的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。
比如：Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google 运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。
1.2 HBase中的角色1.2.1 HMaster功能：1) 监控RegionServer2) 处理RegionServer故障转移3) 处理元数据的变更4) 处理region的分配或移除5) 在空闲时间进行数据的负载均衡6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端1.2.2 RegionServer功能：1) 负责存储HBase的实际数据2) 处理分配给它的Region3) 刷新缓存到HDFS4) 维护HLog5) 执行压缩6) 负责处理Region分片1.2.3 其他组件：1) Write-Ahead logsHBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。
但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。
所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
hbase运维参考手册(项目实战)
1Hbase日常运维aA1.1监控Hbase运行状况1.1.1操作系统1.1.1.1IOa.群集网络IO，磁盘IO，HDFS IOIO越大说明文件读写操作越多。
当IO突然增加时，有可能：pact队列较大，集群正在进行大量压缩操作。
2.正在执行mapreduce作业可以通过CDH前台查看整个集群综合的数据或进入指定机器的前台查看单台机器的数据：b.Io wait磁盘IO对集群的影响比较大，如果io wait时间过长需检查系统或磁盘是否有异常。
通常IO增加时io wait也会增加，现在FMS的机器正常情况io wait在50ms以下跟主机相关的指标可以在CDH前台左上角先点“主机”选项卡然后选要查看的主机：1.1.1.2CPU如果CPU占用过高有可能是异常情况引起集群资源消耗，可以通过其他指标和日志来查看集群正在做什么。
1.1.1.3内存1.1.2JAVAGC 情况regionserver长时间GC会影响集群性能并且有可能会造成假死的情况1.1.3重要的hbase指标1.1.3.1region情况需要检查1.region的数量（总数和每台regionserver上的region数）2.region的大小如果发现异常可以通过手动merge region和手动分配region来调整从CDH前台和master前台以及regionServer的前台都可以看到region数量，如master前台：在region server前台可以看到storeFile大小：1.1.3.2缓存命中率缓存命中率对hbase的读有很大的影响，可以观察这个指标来调整blockcache的大小。
从regionserver web页面可以看到block cache的情况：1.1.3.3读写请求数通过读写请求数可以大概看出每台regionServer的压力，如果压力分布不均匀，应该检查regionServer上的region以及其它指标master web上可以看到所以regionServer的读写请求数regionServer上可以看到每个region的读写请求数1.1.3.4压缩队列压缩队列存放的是正在压缩的storefile，compact操作对hbase的读写影响较大通过cdh的hbase图表库可以看到集群总的压缩队列大小：可以通过CDH的hbase主页查询compact日志：点击“压缩”进入：1.1.3.5刷新队列单个region的memstore写满(128M)或regionServer上所有region的memstore大小总合达到门限时会进行flush操作,flush 操作会产生新的storeFile同样可以通过CDH的hbase前台查看flush日志：1.1.3.6rpc调用队列没有及时处理的rpc操作会放入rpc操作队列，从rpc队列可以看出服务器处理请求的情况1.1.3.7文件块保存在本地的百分比datanode和regionserver一般都部署在同一台机器上，所以region server管理的region会优先存储在本地，以节省网络开销。
hbase基本原理ppt课件
现已作为产品被使用 Facebo❖Hbase在Hadoop 体系中的位置
4
Hbase数据库基本原理
1
1
Hbase介绍及特点
2Leabharlann Hbase逻辑视图3
Hbase物理模型
4
Hbase vs Oracle
2
Hbase简介
❖ HBase – 即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。
Row Key ： 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。 访问hbase table中的行，只有三种方式：
1、通过单个row key访问 2、通过row key的range 3、全表扫描 Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB，实际应用 中长度一般为 10-100bytes)，在 hbase内部，row key保存为字节数组。 存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。 设计key时，要充分利用排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到 一起。(位置相关性)
21
物理部署
系统架构
22
Hbase vs Oracle
1、索引不同造成的行为差异 2、Hbase适合大量插入同时又有度的情况 3、Hbasede 瓶颈是硬盘传输速度，Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间 4、Hbase很适合按照时间排序top n的场景 5、如下图，行标示访问：B树访问的弱点
Hbase教程
HBase原理与基本架构
原理 前面介绍了HBase的一般架构，我们知道了HBase有ZK、Master和RS 等组成，本节我们来介绍下HBase的基本原理，从数据访问、RS路 由到RS内部缓存、数据存储和刷写再到region的合并和拆分等等功 能。 RegionServer定位 访问HBase通过HBase客户端(或API)进行，整个HBase提供给外部的 地址，其实是ZK的入口，前面也介绍了，ZK中有保存-ROOT-所在的 RS地址，从-ROOT-表可以获取.META.表信息，根据.META.表可以获 取region在RS上的分布，整个region寻址过程大致如下：
Hbase原理与基本架构
RegionServer(简称RS)在非Replication模式下， 整个系统中都是唯一的，也就是说，在整 个非Replication的HBase集群中，每台RS上 保存的数据都不一样，所以相对于前面两 者，该模式下的RS并不是高可用的，至少 RS可能存在单点故障的问题，但是由于 HBase内部数据分region存储和region可以迁 移的机制，RS服务的单点故障可能会在极 小代价下很快恢复，但是一旦停掉的RS上 有-ROOT-或者.META.表的region，那后果还 是比较严重，因为数据节点的RS停机，只 会在短时间内影响该台RS上的region不可访 问，等到region迁移完成后即可恢复，如果 是-ROOT-、.META.所在的RS停机，整个 HBase的新的求情都将受到影响，因为需要 通过.META.表来路由，从而寻找到region所 在RS的地址。
Hbase简介
左图描述Hadoop EcoSystem中的 各层系统。其中,HBase位于结构 化存储层，Hadoop HDFS为HBase 提供了高可靠性的底层存储支持， Hadoop MapReduce为HBase提供 了高性能的计算能力， Zookeeper为HBase提供了稳定服 务和failover机制。
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课程设计
hbase课程设计一、设计目的和背景二、系统架构设计1. 数据采集层设计2. 数据存储层设计3. 数据处理层设计三、数据表设计1. 表结构设计2. 列簇设计四、数据访问接口设计五、系统部署和运维一、设计目的和背景随着互联网时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，如何高效地存储和处理大规模的数据成为了互联网企业面临的重要问题。
HBase是一个基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的分布式列式存储系统，具有高可靠性、高扩展性等特点，被广泛应用于大规模数据存储和处理场景。
本课程旨在通过实践，掌握HBase在实际应用中的使用方法和技巧。
二、系统架构设计本课程实现一个简单的电商网站数据分析系统，主要包括以下三个层次：数据采集层、数据存储层和数据处理层。
1. 数据采集层设计为了获取尽可能多的用户行为数据，需要在网站上部署JavaScript代码，并通过JavaScript代码收集用户行为信息。
这些信息包括用户ID、商品ID、操作类型、操作时间等。
2. 数据存储层设计数据存储层采用HBase作为底层存储，将采集到的用户行为数据按照一定规则进行分区和存储。
具体来说，可以按照用户ID进行分区，并将同一用户的不同行为数据存储在同一个列簇中。
3. 数据处理层设计数据处理层主要负责对HBase中的数据进行查询和分析。
通过对用户行为数据的统计和分析，可以得到有关用户购买偏好、商品热度等信息。
同时，还可以通过MapReduce等技术对大规模数据进行离线处理，提取更加深入的信息。
三、数据表设计1. 表结构设计表结构设计包括表名、列族名称、列名等方面。
在本课程中，表名为user_behavior，列族名称为behavior_info，列名包括user_id、product_id、action_type和action_time。
2. 列簇设计列簇是HBase中最小的逻辑单元，在表结构中起到了重要作用。
在本课程中，将所有与用户行为相关的信息都放在一个列簇behavior_info 中。
《hbase基础知识》课件
HBase是一个分布式、开源的NoSQL数据库，以Hadoop分布式文件系统 （HDFS）为底层存储，适用于大规模数据存储和处理。
介绍HBase
HBase是一个可扩展的、高可用的分布式数据库，基于Google的Bigtable论 文而设计。 它提供了强大的列式存储、实时读写、横向扩展和高容量存储能力。
2
HMaster
HMaster是HBase集群中的主节点，负责管理RegionServer和分配Region。
3
ZooKeeper
ZooKeeper是HBase集群的协调服务，用于选举HMaster并维护元数据。
HBase的读写操作
1 数据写入
将数据写入表格，指定行键、列族和列，可以实现快速的数据插入。
数据预分区
通过合理的预分区策略，可以均 匀分布数据并提高查询性能。
缓存机制
HBase支持缓存机制，减少数据 的读取次数，提升读取性能。
数据压缩
使用数据压缩技术，可以减小存 储空间，提高写入和读取性能。
2 数据读取
通过指定行键、列族和列，可以快速检索和获取存储在表格中的数据。
3 原子性操作
HBase支持原子性操作，保证数据的一致性和可靠性。
HBase的数据一致性
CAP定理
HBase采用CP模型，保证了数据 的一致性和分区容错性。
数据复制
HBase支持数据的复制，提高了 数据的可用性和容错性。
写前确认
HBase的写操作采用写前确认， 确保数据的一致性。
HBase的容错机制
1
数据复制
HBase使用数据复制来提高系统的容错性和可用性。
2
自动故障转移
《大数据与云计算》课件——11.Hbase
HBASE数据库简介
数据库的核心目的是实现数据的高 效管理，传统关系数据库一度占据 商业 数据库应用的主流位置
完备的关系理论基础 事务管理机制的支持 高效的查询优化机制
HBASE数据库简介
随着信息化浪潮和互联网应用的兴起，传统 的关系型数据库在一些业 务上开始呈现不足：
无法满足海量数据的管理需求 无法满足数据高并发的需求 无法满足高可扩展性和高可用性的需求
HBASE数据库简介
存储模式：
关系数据库是基于行模式存储的 。我们说每一行就是一条记录。 HBase是基于存储的，每个列簇都 由几个文件保存，不同列簇的文件是 分离的。并且列簇中的列是可以动态 增加的，而关系数据库需要一开始就 设计好。除此之外，HBase可以自动 切分数据，关系型数据库则需要我们 人工切分数据。
HBASE数据库简介
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。
HBASE数据库简介
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
智能建造技术专业资源库
大数据与云计算
知识点
HBASE 数据库简介
HBASE数据库简介
引言
存储与管理贯穿大数据处 理过程的始终。
HBASE数据库简介
传统的关系型数据库难以应对大 数据挑战。
HBASE数据库简介
分布式数据库
我们知道一台普通PC机的硬盘大概可以存储 1Tb的数据，那么10Tb，100Tb，1000Tb怎么 办？再比如现在我们大多数同学都有云存储空间 ，而且还不小有50GB的空间，那么10个、100个 、10000个同学呢？我们说1万个同学就有1万个 50GB大小的空间,也就是500TB，这500TB的信 息显然不可能在一台计算机上存储。那又该如何 存储，如何查询呢？
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。
实验4熟悉常用的HBase操作
实验4熟悉常用的HBase操作姓名：包生友专业年级：软件143 学号：2014012699 1.实验目的1. 理解HBase在Hadoop体系结构中的角色；2. 熟练使用HBase操作常用的Shell命令；3. 熟悉HBase操作常用的Java API。
2.实验环境操作系统：LinuxHadoop版本：2.6.0或以上版本HBase版本：1.1.2或以上版本JDK版本：1.6或以上版本Java IDE：Eclipse3.实验内容和完成情况1. 编程实现以下指定功能，并用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同任务：（完整可执行代码见代码/QuestionOne.java）（1）列出HBase所有的表的相关信息，例如表名；Shell:List图1 列出HBase所有表的相关信息编程：//(1)列出HBase所有的表的相关信息，例如表名、创建时间等public static void listTables() throws IOException {init();//建立连接HTableDescriptor hTableDescriptors[] = admin.listTables();for(HTableDescriptor hTableDescriptor :hTableDescriptors){System.out.println("表名:"+hTableDescriptor.getNameAsString());}close();//关闭连接}（2）在终端打印出指定的表的所有记录数据；Shell:scan 's1'图2 打印指定表的所有记录数据编程：//(2)在终端打印出指定的表的所有记录数据public static void getData(String tableName)throws IOException{ init();Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));Scan scan = new Scan();ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);for (Result result:scanner){printRecoder(result);}close();}//打印一条记录的详情public static void printRecoder(Result result)throws IOException{ for(Cell cell:result.rawCells()){System.out.print("行健: "+new String(CellUtil.cloneRow(cell)));System.out.print("列簇: "+new String(CellUtil.cloneFamily(cell)));System.out.print(" 列: "+new String(CellUtil.cloneQualifier(cell)));System.out.print(" 值: "+new String(CellUtil.cloneValue(cell)));System.out.println("时间戳: "+cell.getTimestamp());}}（3）向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列；p.s：此题请先在Shell中创建s1作为示例表: create 's1','score'a) 在s1表,添加数据：Shell:put 's1','zhangsan','score:Math','69'图3 给s1添加数据编程：//向表添加数据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();}insertRow("s1",'zhangsan','score','Math','69')b) 在s1表，删除指定的列：Shell:delete 's1','zhangsan','score:Math'图4 删除数据编程：//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();}deleteRow("s1",'zhangsan','score','Math')（4）清空指定的表的所有记录数据；Shell:truncate 's1'图5 清空指定表的所有记录数据编程://(4)清空指定的表的所有记录数据public static void clearRows(String tableName)throws IOException{ init();TableName tablename = TableName.valueOf(tableName);admin.disableTable(tablename);admin.deleteTable(tablename);HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName);admin.createTable(hTableDescriptor);close();}（5）统计表的行数。
《HBase》课件——第6章 HBase 过滤器的基本使用
6.2 常见过滤器使用
针对age这一列进行过滤 可以得到正确的结果
6.2 常见过滤器使用
只要是一行的某个cell满足条件， 这一行就会被过滤出来 所以结果可能未必是需要的， 使用场景比较少
6.2 常见过滤器使用
单列值过滤器
//指定info列族中的的age列，过滤出大于23的数据 SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter(
6.3 布隆过滤器
//初始化布隆过滤器 simpleBloomFilter bloomFilter = new simpleBloomFilter(8, 3); //插入几条数据 bloomFilter.add("apple"); bloomFilter.add("orange"); bloomFilter.add("banana"); bloomFilter.add("grape");
6.2 常见过滤器使用
//过滤出clazz包含理科的 SingleColumnValueFilter filter3 = new SingleColumnValueFilter(
"info".getBytes(), "clazz".getBytes(), pareOp.EQUAL, new BinaryPrefixComparator("理科".getBytes()) ); //组合过滤器 FilterList filterList = new FilterList(); filterList.addFilter(filter1); filterList.addFilter(filter2); filterList.addFilter(filter3);
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
系统架构
物理部署
系统架构
逻辑结构图
系统架构
Client
访问hbase的接口，维护着region位置的缓存信息
Zookeeper
保证任何时候，集群中只有一个master 存储所有Region的寻址入口 实时监控region server的状态。将上下线信息通知 master 存储hbase的schema，包括有哪些table，每个 table有哪些column family
物理存储
3.3 Hlog
Hlog(WAL Log)
WAL 意为Write ahead，类似mysql中的binlog,用来做灾难恢复只用，Hlog记录数据的 所有变更,一旦数据修改，就可以从log中进行恢复。 每个Region Server维护一个Hlog,而不是每个Region一个。 这样不同 region(来自不同table)的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文 件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可 以提高对table的写性 能。带来的麻烦是，如果一台region server下线 ，为了恢复其上的region，需要将 region server上的log进行拆分，然后分发到其它region server上进行恢复。
逻辑视图
2.4 Time Stamp
时间戳 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。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精 确到毫秒 的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序 要避免数据版 本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中， 不同版本的数据 按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。 为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase提 供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近 一段 时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。
Row Key ： 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。 访问hbase table中的行，只有三种方式： 1、通过单个row key访问 2、通过row key的range 3、全表扫描 Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB，实际应用 中长度一般为 10-100bytes)，在 hbase内部，row key保存为字节数组。 存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。 设计key时，要充分利用排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到 一起。(位置相关性)
HLog 文件就是一个普通的Hadoop Sequence File， Sequence File 的Key是HLogKey 对象，HLogKey中记录了 写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还 包括 sequence number和 timestamp，timestamp是”写入 时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次 存入文件系统中sequence number。HLog Sequece File的 Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的 KeyValue.
逻辑视图
2.3 Columns family
列簇 hbase表中的每个列，都归属与某个列族。 列族是表的schema的一部 分(而列不是)，必须在使用表之前定义。 列名都以列族作为前缀。 例如 courses:history，courses:math都属于courses 这个列族。 访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。 实际应用中,列族上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用：我们允许 一 些应用可以添加新的基本数 据、一些应用可以读取基本数据并创建继 承的列族、一些应用则只允许浏览数据（甚至可能因为隐私的原因不 能浏览所有数据）。
Hbase安装部署与配置
章节导读
1.hbase单机安装部署与配置 2.hbase分布式安装部署与配置
Hbase安装部署与配置
5.1Hbase单机安装部署与配置
安装的前提条件是已经成功安装了hadoop，而且hadoop的版本要和hbase的版本相匹配。 如果安装的hbase是hbase-0.90.4版本，则需要的hadoop是hadoop-0.20.2版本。 安装步骤 1.将下载的hbase-0.90.4解压到相应的目录，如/home/hbase-0.90.4 2.修改hbase-0.90.4下的conf目录下的配置文件hbase-env.sh和hbase-site.xml 首先，修改hbase-env.sh中的如下属性： export JAVA_HOME=/home/jdk1.6 export HBASE_CLASSPATH=/home/hadoop-0.20.2/conf export HBASE_MANAGES_ZK=true
物理存储
3.2 HRegion
Region按大小分割的，每个表一开始只有一个region ，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一 个阀值时候，Hregion就会等分成两个新的Hregion。
物理存储
HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单 元。最小单元就表示不同的Hregion可以分步在不同的 Hregion server上。但一个HRegion是不会拆分到多 个server上的。
逻辑视图
2.5 Cell
由{row key, column(=<family> + <label>), version} 唯一确定的单元。cell中 的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。 Cell的内容是不可分割的字节数组。 关键字：无类型、字节码
HBase物理存储
章节导读
1.HTable 2.HRegion 3.Store 4.HFile 5.HLog
物理存储
3.3 Store
Hregion虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储 的最小单元。在下层还有Store，而Store以Hfile的格 式保存在HDFS上
物理存储
3.3 HFile
Hfile格式
HFile 分为6部分 Data Block 段-保存表中的数据，这部分可以被压缩。 Meta Block 段 (可选的)-保存用户自定义的kv对，可以被压缩。 File Info 段-Hfile的元信息，不被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的 元信息。 Data Block Index 段-Data Block的索引。每条索引的key是被索引的block 的第一条记录的 Key。 Meta Block Index段 (可选的)-Meta Block的索引。 Trailer- 这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会 首先读取Trailer， Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用 来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检 索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中 找到key所在的 block，通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。 DataBlock Index采用LRU机制淘汰。 HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大 大减少网络IO和磁 盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和 解压缩。 目标Hfile的压缩支持两种方式：Gzip，Lzo。
Hbase安装部署与配置
5.1Hbe.xml文件 <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://localhost:9000/hbase</value>//此属性要根据自己的hadoop的 配置信息进行相应的修改 </property> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> 4.将hbase下的bin目录添加到系统的path中，修改/etc/profile,添加如下的内容： export PATH=$PATH:/home/hbase-0.90.4/bin 执行：source /etc/profile 使添加变量生效 5. $ start-hbase.sh 启动hbase
Hbase逻辑视图
章节导读
1.表存储结构 2.Row key 3.Columns family 4.Time Stamp 5.Cell
逻辑视图
2.1 表存储结构
行键
列
列
HBase以表的形式存储数据；表有行和列组成；列划分为若干个列族(row family)
逻辑视图
2.2 Row key
HBase培训
1
Hbase介绍及特点 Hbase逻辑视图 Hbase物理存储 Hbase系统架构 Hbase安装部署与配置 Hbase shell的基本用法
2
3
4
5 6 7
Hbase Java实例
Hbase简介
HBase – 即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是基于Google Bigtable开源实现。类似Google Bigtable利用GFS 作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统； Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用 Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用 Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为 对应。 2006年底由PowerSet 的Chad Walters和Jim Kellerman 发起 2008年成为Apache Hadoop的一个子项目 现已作为产品被使用 Facebook e在Hadoop 体系中的位置