【大数据技术Hadoop+Spark】HBase数据模型、Shell操作、Java API示例程序讲解(附源码 超详细)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 【大数据技术Hadoop+Spark】HBase数据模型、Shell操作、Java API示例程序讲解(附源码 超详细)

一、HBase数据模型

HBase分布式数据库的数据存储在行列式的表格中,它是一个多维度的映射模型,其数据模型如下所示。表的索引是行键,列族,列限定符和时间戳,表在水平方向由一个或者多个列族组成,一个列族中可以包含任意多个列,列族支持动态扩展,可以很轻松的添加一个列族或者列,无须预先定义列的数量及数据类型,所有列均以字符串形式存储

RowKey表示行键,每个HBase表中只能有一个行键,它在HBase中以字典序的方式存储。由于RowKey是HBase表的唯一标识,因此Row Key的设计非常重要。

HBase表的列是由列族名、限定符以及列名组成的,其中“:”为限定符。创建HBase表不需要指定列,因为列是可变的,非常灵活。

在HBase中,列族由很多列组成。在同一个表里,不同列族有完全不同的属性,但是同一个列族内的所有列都会有相同的属性,而属性都是定义在列族上的。

表示时间戳,记录每次操作数据的时间,通常记作数据的版本号。

二、HBase的Shell操作

HBase Shell提供大量操作HBase的命令,通过Shell命令很方便地操作HBase数据库,如创建、删除及修改表、向表中添加数据、列出表中的相关信息等操作。当使用Shell命令行操作HBase时,需要进入HBase Shell交互界面,执行“bin/hbase shell”命令进入到目录/hbase的界面。

在HBase Shell交互界面中,可通过一系列Shell命令操作HBase,下面通过一张表列举操作HBase表常见的Shell命令。

1)显示hbase中的表l ist

2)创建表user,包含info、data两个列族

3)向user表中插入数据

4)获取user表中row key为rk0001的所有信息

5)获取user表中row key为rk0001,列族为info,版本号最新3个的信息 HBase2.0默认VERSIONS为1,也就是说,默认情况只会存取一个版本的列数据。需要使用alter命令修改表的版本号。

清空表数据

添加列族

三、HBase的Java API操作

HBase是由Java语言开发的,它对外提供了Java API的接口。下面,通过一个表来列举HBase常见的Java API。

下面代码主要利用HBase常用的Java API进行表的创建,插入,删除等操作

package com.hadoop.hbase;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
public class HbaseApiDemo {
    //初始化Configuration对象
    private Configuration conf = null;
    //初始化连接
    private Connection conn = null;
    @Before
    public void init() throws Exception {
        //获取Configuration对象
        conf = HBaseConfiguration.create();
        //对于hbase的客户端来说,只需要知道hbase所经过的Zookeeper集群地址即可
          conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "bigdata01:2181,bigdata02:2181,bigdata03:2181");
        //获取连接
        conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    }
     @Test
    public void CreateTable() throws Exception {
        try {
            //获取操作对象
            Admin admin = conn.getAdmin();
            //构建一个user表
            TableDescriptorBuilder t_user = TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf("t_user"));
             //创建列族  1
            ColumnFamilyDescriptor of = ColumnFamilyDescriptorBuilder.of("info");
            t_user.setColumnFamily(of);
            //创建列族  2
            ColumnFamilyDescriptor of1 = ColumnFamilyDescriptorBuilder.of("data");
            t_user.setColumnFamily(of1);
            //构建
            TableDescriptor build = t_user.build();
            //创建表
            admin.createTable(build);
            // 关闭连接
            admin.close();
            conn.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    @Test
    public void testPut() throws Exception {
        //创建table对象,通过table对象来添加数据
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("t_user"));
        //创建一个集合,用于存放Put对象
        ArrayList<Put> puts = new ArrayList<Put>();
        //构建put对象(kv形式),并指定其行键
        Put put01 = new Put(Bytes.toBytes("rk002"));
        put01.addColumn(Bytes.toBytes("info"),
                Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("zhangsan"));
        put01.addColumn(Bytes.toBytes("info"),
                Bytes.toBytes("password"), Bytes.toBytes("345678"));
        Put put02 = new Put("rk003".getBytes());
        put02.addColumn(Bytes.toBytes("info"),
                Bytes.toBytes("username"), Bytes.toBytes("lisi"));
         //把所有的put对象添加到一个集合中
        puts.add(put01);
        puts.add(put02);
        //提交所有的插入数据的记录
        table.put(puts);
        //关闭
        table.close();
        conn.close();
    }
    @Test
    public void testGet() throws IOException {
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("t_user"));
        //得到用于扫描region的对象
//        Scan scan = new Scan();
        Get get = new Get("rk002".getBytes());
        //使用HTable得到resultcanner实现类的对象
        Result result1 = table.get(get);
        List<Cell> cells = result1.listCells();
        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)));
        }
    }
    @Test
    public void testScan() throws Exception {
        //获取table对象
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("t_user"));
        //获取scan对象
        Scan scan = new Scan();
        //获取查询的数据
        ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
        //获取ResultScanner所有数据,返回迭代器
        Iterator<Result> iter = scanner.iterator();
        //遍历迭代器
        while (iter.hasNext()) {
            //获取当前每一行结果数据
            Result result = iter.next();
            //获取当前每一行中所有的cell对象
            List<Cell> cells = result.listCells();
            //迭代所有的cell
            for(Cell c:cells){
                //获取行键
                byte[] rowArray = c.getRowArray();
                //获取列族
                byte[] familyArray = c.getFamilyArray();
                //获取列族下的列名称
                byte[] qualifierArray = c.getQualifierArray();
                //列字段的值
                byte[] valueArray = c.getValueArray();
                //打印rowArray、familyArray、qualifierArray、valueArray
                System.out.println("行键:"+new String(rowArray, c.getRowOffset(),
                        c.getRowLength()));
                System.out.print("列族:"+new String(familyArray,c.getFamilyOffset(),
                        c.getFamilyLength()));
                System.out.print(" "+"列:"+ new String(qualifierArray,
                        c.getQualifierOffset(), c.getQualifierLength()));
                System.out.println(" "+"值:"+ new String(valueArray,
                        c.getValueOffset(), c.getValueLength()));
            }
            System.out.println("-----------------------");
        }
        //关闭
        table.close();
        conn.close();
    }
    @Test
    public void testDel() throws Exception {
        //获取table对象
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("t_user"));
        //获取delete对象,需要一个rowkey
        Delete delete = new Delete("rk002".getBytes());
        //在delete对象中指定要删除的列族-列名称
        delete.addColumn("info".getBytes(), "password".getBytes());
        //执行删除操作
        table.delete(delete);
        //关闭
        table.close();
        conn.close();
    }
    @Test
    public void testDrop() throws Exception {
        //获取一个表的管理器
        Admin admin = conn.getAdmin();
        //删除表时先需要禁用表
        admin.disableTable(TableName.valueOf("t_user"));
        admin.deleteTable(TableName.valueOf("t_user"));
        //关闭
        admin.close();
        conn.close();
    }
}

创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~

相关实践学习
lindorm多模间数据无缝流转
展现了Lindorm多模融合能力——用kafka API写入,无缝流转在各引擎内进行数据存储和计算的实验。
云数据库HBase版使用教程
&nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库 HBase 版 面向大数据领域的一站式NoSQL服务,100%兼容开源HBase并深度扩展,支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力,是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库,是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键支撑的数据库。 了解产品详情:&nbsp;https://cn.aliyun.com/product/hbase &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
1月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
148 6
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
64 2
|
6天前
|
缓存 监控 Shell
如何使用 HBase Shell 进行数据的实时监控和备份?
如何使用 HBase Shell 进行数据的实时监控和备份?
|
6天前
|
Shell 分布式数据库 Hbase
如何使用 HBase Shell 进行数据的批量导入和导出?
如何使用 HBase Shell 进行数据的批量导入和导出?
|
15天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
59 2
|
16天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
56 1
|
2月前
|
分布式计算 Java Hadoop
java使用hbase、hadoop报错举例
java使用hbase、hadoop报错举例
90 4
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop-35 HBase 集群配置和启动 3节点云服务器 集群效果测试 Shell测试
Hadoop-35 HBase 集群配置和启动 3节点云服务器 集群效果测试 Shell测试
69 4
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-37 HBase集群 JavaAPI 操作3台云服务器 POM 实现增删改查调用操作 列族信息 扫描全表
Hadoop-37 HBase集群 JavaAPI 操作3台云服务器 POM 实现增删改查调用操作 列族信息 扫描全表
32 3
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop-36 HBase 3节点云服务器集群 HBase Shell 增删改查 全程多图详细 列族 row key value filter
Hadoop-36 HBase 3节点云服务器集群 HBase Shell 增删改查 全程多图详细 列族 row key value filter
57 3