Hbase安装及客户端测试及笔记

文章目录

HBASE 入梦

Hbase 简介

什么是Hbase

目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。

HBase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 特点

  1. 海量存储

  2. 列式存储

  3. 极易扩展

    Hbase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS）。
    通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升Hbase上层的处理能力，提升Hbsae服务更多Region的能力。

    备注：RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器，进行存储层扩容，提升Hbase的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。

  4. 高并发

  5. 稀疏

    稀疏主要是针对Hbase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。

Hbase 架构

在这里插入图片描述

  1. Client
    Client包含了访问Hbase的接口，另外Client还维护了对应的cache来加速Hbase的访问，比如cache的.META.元数据的信息。
  2. Zookeeper
    HBase通过Zookeeper来做master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：
    通过Zoopkeeper来保证集群中只有1个master在运行，如果master异常，会通过竞争机制产生新的master提供服务
    通过Zoopkeeper来监控RegionServer的状态，当RegionSevrer有异常的时候，通过回调的形式通知Master RegionServer上下线的信息
    通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址
  3. Hmaster
    master节点的主要职责如下：
    为RegionServer分配Region
    维护整个集群的负载均衡
    维护集群的元数据信息
    发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的RegionServer上
    当RegionSever失效的时候，协调对应Hlog的拆分
  4. HregionServer
    HregionServer直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：
    管理master为其分配的Region
    处理来自客户端的读写请求
    负责和底层HDFS的交互，存储数据到HDFS
    负责Region变大以后的拆分
    负责Storefile的合并工作
  5. HDFS
    HDFS为Hbase提供最终的底层数据存储服务，同时为HBase提供高可用（Hlog存储在HDFS）的支持，具体功能概括如下：
    提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
    数据多副本，保证的高可靠和高可用性

Hbase 中的角色

HMaster

功能

1．监控RegionServer

2．处理RegionServer故障转移

3．处理元数据的变更

4．处理region的分配或转移

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

RegionServer

功能

1．负责存储HBase的实际数据

2．处理分配给它的Region

3．刷新缓存到HDFS

4．维护Hlog

5．执行压缩

6．负责处理Region分片

其他组件

1．Write-Ahead logs

HBase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。

2．Region

Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。

3．Store

HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。

4．MemStore

顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。

5．HFile

这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。StoreFile是以Hfile的形式存储在HDFS的。

HBase 安装

Zookeeper 正常部署

bin/zkServer.sh start

bin/zkServer.sh start

bin/zkServer.sh start

hadoop正常部署

sbin/start-dfs.sh

sbin/start-yarn.sh

HBase 安装

1. 解压到目录

tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C /opt/module

2. 配置文件

  1. hbase-env.sh 修改内容

    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export HBASE_MANAGES_ZK=false

  2. hbase-site.xml 修改内容

    <configuration>
	<property>     
		<name>hbase.rootdir</name>     
		<value>hdfs://hadoop102:9000/hbase</value>   
	</property>

	<property>   
		<name>hbase.cluster.distributed</name>
		<value>true</value>
	</property>

   <!-- 0.98后的新变动，之前版本没有.port,默认端口为60000 -->
	<property>
		<name>hbase.master.port</name>
		<value>16000</value>
	</property>

	<property>   
		<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
	     <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
	</property>

	<property>   
		<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
	     <value>/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData</value>
	</property>
</configuration>

  3. regionservers:

    hadoop100
hadoop101
hadoop102

  4. 软连接hadoop配置文件到hbase

    ln -s /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml /opt/module/hbase/conf/core-site.xml

ln -s /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml 
/opt/module/hbase/conf/hdfs-site.xml

同步其他服务器

xsync.sh hbase/

启动服务

  1. 启动方式1

    bin/hbase-daemon.sh start master
bin/hbase-daemon.sh start regionserver

    如果集群之间的节点时间不同步，会导致regionserver无法启动，抛出ClockOutOfSyncException异常。

    1. 同步时间服务看 hadoop

    2. 属性hbase.master.maxclockskew设置更大的值

      <property>
        <name>hbase.master.maxclockskew</name>
        <value>180000</value>
        <description>Time difference of regionserver from master</description>
 </property>

  2. 启动方式2

    bin/start-hbase.sh

    bin/stop-hbase.sh

查看HBase 页面

http://hadoop100:16010

HBase Shell操作

基本操作

  1. 进入客户端命令行

    Bin/hbase shell

  2. 帮助

    help

  3. 查看当前数据中有哪些表

    list

  4. 如果在shell命令想要删除，ctrl+backspace 进行删除

表的操作

  1. 创建表

    create ‘student’,‘info’

  2. 插入数据到表

    hbase(main):003:0> put 'student','1001','info:sex','male'
hbase(main):004:0> put 'student','1001','info:age','18'
hbase(main):005:0> put 'student','1002','info:name','Janna'
hbase(main):006:0> put 'student','1002','info:sex','female'
hbase(main):007:0> put 'student','1002','info:age','20'

  3. 扫描查看数据表

    hbase(main):008:0> scan 'student'
hbase(main):009:0> scan 'student',{STARTROW => '1001', STOPROW  => '1001'}
hbase(main):010:0> scan 'student',{STARTROW => '1001'}

  4. 查看表结构

    hbase(main):008:0> scan 'student'
hbase(main):009:0> scan 'student',{STARTROW => '1001', STOPROW  => '1001'}
hbase(main):010:0> scan 'student',{STARTROW => '1001'}

  5. 更新指定字段的数据

    hbase(main):012:0> put 'student','1001','info:name','Nick'
hbase(main):013:0> put 'student','1001','info:age','100'

  6. 查看指定行或指定列族 的数据

    hbase(main):014:0> get 'student','1001'
hbase(main):015:0> get 'student','1001','info:name'

  7. 统计表数据行数

     count 'student'

  8. 删除数据

    删除某rowkey的全部数据：
hbase(main):016:0> deleteall 'student','1001'
删除某rowkey的某一列数据：
hbase(main):017:0> delete 'student','1002','info:sex'

  9. 清空表数据

    truncate ‘student’

  10. 删除表

    首先需要先让该表为disable状态：
hbase(main):019:0> disable 'student'
然后才能drop这个表：
hbase(main):020:0> drop 'student'
提示：如果直接drop表，会报错：ERROR: Table student is enabled. Disable it first.

  11. 变更表信息

    hbase(main):022:0> alter 'student',{NAME=>'info',VERSIONS=>3}
hbase(main):022:0> get 'student','1001',{COLUMN=>'info:name',VERSIONS=>3}

HBase数据结构

RowKey

与nosql数据库们一样,RowKey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RowKey访问

2.通过RowKey的range（正则）

3.全表扫描

RowKey行键 (RowKey)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，RowKey保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)

Column Family

列族：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。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。

Cell

由{rowkey, column Family:columu, 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。

关键字：无类型、字节码

Time Stamp

HBASE 中通过rowkey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。

命名空间

在这里插入图片描述

1) Table：表，所有的表都是命名空间的成员，即表必属于某个命名空间，如果没有指定，则在default默认的命名空间中。

2) RegionServer group**：**一个命名空间包含了默认的RegionServer Group。

3) Permission**：**权限，命名空间能够让我们来定义访问控制列表ACL（Access Control List）。例如，创建表，读取表，删除，更新等等操作。

4) Quota**：**限额，可以强制一个命名空间可包含的region的数量。

Hbase 原理

读流程

在这里插入图片描述

1）Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息；

2）根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息；

3）找到这个region对应的regionserver；

4）查找对应的region；

5）先从MemStore找数据，如果没有，再到BlockCache里面读；

6）BlockCache还没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)；

7）如果是从StoreFile里面读取的数据，不是直接返回给客户端，而是先写入BlockCache，再返回给客户端。

写流程

在这里插入图片描述

1）Client向HregionServer发送写请求；

2）HregionServer将数据写到HLog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复；

3）HregionServer将数据写到内存（MemStore）；

4）反馈Client写成功。

数据Flush过程

1）当MemStore数据达到阈值（默认是128M，老版本是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除HLog中的历史数据；

2）并将数据存储到HDFS中；

3）在HLog中做标记点。

数据合并过程

1）当数据块达到4块，Hmaster触发合并操作，Region将数据块加载到本地，进行合并；

2）当合并的数据超过256M，进行拆分，将拆分后的Region分配给不同的HregionServer管理；

3）当HregionServer宕机后，将HregionServer上的hlog拆分，然后分配给不同的HregionServer加载，修改.META.；

4）注意：HLog会同步到HDFS。

HBase Api 操作

环境准备

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbase-server</artifactId>
    <version>1.3.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbase-client</artifactId>
    <version>1.3.1</version>
</dependency>

HBaseAPI

获取Configuration对象

public static Configuration conf;
static{
	//使用HBaseConfiguration的单例方法实例化
	conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.9.102");
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
}

判断表是否存在

public static boolean isTableExist(String tableName) throws MasterNotRunningException,
 ZooKeeperConnectionException, IOException{
	//在HBase中管理、访问表需要先创建HBaseAdmin对象
//Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
//HBaseAdmin admin = (HBaseAdmin) connection.getAdmin();
	HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);
	return admin.tableExists(tableName);
}

创建表

public static void createTable(String tableName, String... columnFamily) throws
 MasterNotRunningException, ZooKeeperConnectionException, IOException{
	HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);
	//判断表是否存在
	if(isTableExist(tableName)){
		System.out.println("表" + tableName + "已存在");
		//System.exit(0);
	}else{
		//创建表属性对象,表名需要转字节
		HTableDescriptor descriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName));
		//创建多个列族
		for(String cf : columnFamily){
			descriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(cf));
		}
		//根据对表的配置，创建表
		admin.createTable(descriptor);
		System.out.println("表" + tableName + "创建成功！");
	}
}

删除表

public static void dropTable(String tableName) throws MasterNotRunningException,
 ZooKeeperConnectionException, IOException{
	HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);
	if(isTableExist(tableName)){
		admin.disableTable(tableName);
		admin.deleteTable(tableName);
		System.out.println("表" + tableName + "删除成功！");
	}else{
		System.out.println("表" + tableName + "不存在！");
	}
}

向表中插入数据

public static void addRowData(String tableName, String rowKey, String columnFamily, String
 column, String value) throws IOException{
	//创建HTable对象
	HTable hTable = new HTable(conf, tableName);
	//向表中插入数据
	Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
	//向Put对象中组装数据
	put.add(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(column), Bytes.toBytes(value));
	hTable.put(put);
	hTable.close();
	System.out.println("插入数据成功");
}

删除多行数据

public static void deleteMultiRow(String tableName, String... rows) throws IOException{
	HTable hTable = new HTable(conf, tableName);
	List<Delete> deleteList = new ArrayList<Delete>();
	for(String row : rows){
		Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(row));
		deleteList.add(delete);
	}
	hTable.delete(deleteList);
	hTable.close();
}

获取所有数据

public static void getAllRows(String tableName) throws IOException{
	HTable hTable = new HTable(conf, tableName);
	//得到用于扫描region的对象
	Scan scan = new Scan();
	//使用HTable得到resultcanner实现类的对象
	ResultScanner resultScanner = hTable.getScanner(scan);
	for(Result result : resultScanner){
		Cell[] cells = result.rawCells();
		for(Cell cell : cells){
			//得到rowkey
			System.out.println("行键:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)));
			//得到列族
			System.out.println("列族" + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)));
			System.out.println("列:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)));
			System.out.println("值:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
		}
	}
}

获取某一行数据

public static void getRow(String tableName, String rowKey) throws IOException{
	HTable table = new HTable(conf, tableName);
	Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
	//get.setMaxVersions();显示所有版本
    //get.setTimeStamp();显示指定时间戳的版本
	Result result = table.get(get);
	for(Cell cell : result.rawCells()){
		System.out.println("行键:" + Bytes.toString(result.getRow()));
		System.out.println("列族" + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)));
		System.out.println("列:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)));
		System.out.println("值:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
		System.out.println("时间戳:" + cell.getTimestamp());
	}
}

获取某一行指定”列族：列“数据

public static void getRowQualifier(String tableName, String rowKey, String family, String
 qualifier) throws IOException{
	HTable table = new HTable(conf, tableName);
	Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
	get.addColumn(Bytes.toBytes(family), Bytes.toBytes(qualifier));
	Result result = table.get(get);
	for(Cell cell : result.rawCells()){
		System.out.println("行键:" + Bytes.toString(result.getRow()));
		System.out.println("列族" + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)));
		System.out.println("列:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)));
		System.out.println("值:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
	}
}
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