以下所有内容可能有误，请自行甄别
一. HBase && Spark
1. HBase
启动集群后：
① Shell
- 建表
create用来建表create "apple","base_info"
其中，apple为表名，base_info为列族，列族至少有一个
查看所创建的表：
- 插入数据
put命令用来插入put "apple","0001","base_info:weight","89"
其中apple为表名，0001为行键，base_info为列族（必须是已经创建了的），weight为列名，89为具体的值
其余可参考：
在上图中，在创建表的时候，可以用命令：
create "Student","Stuinfo","Grades"
列族是可以后续添加的，比如：
alter "apple","extra_info"
再插入数据：
put "apple","0001","extra_info:grade","good"
然后继续插入信息可以查看到更新后的表信息：
- 浏览数据
get命令可以用来获取表中的数据get "apple","0001"
其中，apple为表名，0001为行键
可以看见：
scan "apple"用来获取所有的信息
apple为表名
在结果中我们可以看到两部分
第一部分是：ROW为0001
第二部分是：COLUMN（包含列的名字列族:列名的形式）+CELL（时间戳和值）
指定获取某个值：
get "apple","0001","base_info:weight"
其中，apple为表名，0001为行键，base_info为列族，weight为列名
- 分析
HBase的插入和删除操作与关系型数据库(e.g. MySQL)的区别 感觉必考
插入的区别（个人总结，可能不对）：
HBase一次只能插入一个表一个列族某单元格的数据，插入时自动加时间戳。而MySQL再插入的过程中，不会自动加时间戳，而且必须要严格按照表的结构来进行插入，也就说在MySQL中是没有办法通过列来进行插入的，但是HBase是可以的（HBase插入要提供表名、行键的名称、列族和列的名称，列名是临时定义的，列族里的列可以随意扩展，极大程度上扩大了数据的存储结构，这也决定了HBase适合大数据的存储、具有高效性的特点）。
在执行的插入命令方面，HBase通过命令put来进行插入，而MySQL通过insert命令来进行插入。
底层方面：在MySQL（不仅仅是MySQL，是包括MySQL所有的关系型数据库）的底层方面，是通过关系代数的运算来实现的，而HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等。
删除的区别（来自网络 && 个人总结）：
- 删除的方式不同
HBase不会定位到需要删除或更新的记录进行操作。由于HBase底层依赖HDFS，对于HBase删除操作来说，HBase无法在查询到之前的数据并进行修改，只能顺序读写，追加记录。为了更新或删除数据，HBase会插入一条一模一样的新的数据，但是key type会标记成Delete状态，以标记该记录被删除了。在读取的时候如果取到了是Delete，而且时间是最新的，那么这条记录肯定是被删掉了，从而达到删除的目的。
对于关系型数据库来说，进行删除会直接将二维表中的某一行删除掉
- 删除的粒度不同
在HBase中进行删除的时候，如果使用命令delete ，可以从表中删除一个单元格或一个行集，语法与 put 类似，必须指明表名和列族名称，而列名和时间戳是可选的。删除的粒度可以是单元格或者是一个行集，要想删除一整个数据，要使用deleteall(原因是：delete 命令不能跨列族操作，如需删除表中所有列族在某一行上的数据，即删除上表中一个逻辑行，则需要使用 deleteall 命令，不需要指定列族和列的名称，只需要指定表明和行键即可)；但是在关系型数据库中，不能够删除一个单元格，在关系型数据库中删除的最小粒度是行，即二维表中的一整条数据。
3.使用的命令不同
在关系型数据库中（以MySQL为例），可以使用delete或者是truncate 进行删除，前者可以根据一定的条件进行删除，而后者是删除整个表。在HBase中，删除的命令是delete 和 deleteall，前者用于删除单元格或者是行集（在某一个列组内删除），后者是删除整个逻辑行（跨越列族的限制）
② IDE 下 CRUD
给定JSON or XML数据
比如：
或者是：
或者是xml格式：
转换为二维表就是：
- 连接数据库
public static void getConnect() throws IOException { conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "master315"); conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181"); //conf.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase"); try{ connection=ConnectionFactory.createConnection(conf); } catch(IOException e){ } }
其中master315为主机名
2. 创建表
//创建一张表，通过HBaseAdmin HTableDescriptor来创建 public static void createTable(String tablename) throws Exception { TableName tableName = TableName.valueOf(tablename); Admin admin = connection.getAdmin(); if (admin.tableExists(tableName)) { admin.disableTable(tableName); admin.deleteTable(tableName); System.out.println(tablename + " table Exists, delete ......"); } @SuppressWarnings("deprecation") HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName); @SuppressWarnings("deprecation") HColumnDescriptor colDesc = new HColumnDescriptor("base_info"); colDesc.setBloomFilterType(BloomType.ROWCOL); desc.addFamily(colDesc); desc.addFamily(new HColumnDescriptor("extra_info")); admin.createTable(desc); admin.close(); System.out.println("create table success!"); }
- 插入数据
public static void addData(String tablename) throws Exception { HTable table = (HTable) connection.getTable(TableName.valueOf(tablename)); Put p1 = new Put(Bytes.toBytes("0001")); p1.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("weight"), Bytes.toBytes(String.valueOf(89))); p1.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("caption"), Bytes.toBytes("GuoGuang")); p1.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("production"), Bytes.toBytes("LongKou")); p1.addColumn(Bytes.toBytes("extra_info"), Bytes.toBytes("grade"), Bytes.toBytes("good")); table.put(p1); Put p2 = new Put(Bytes.toBytes("0002")); p2.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("weight"), Bytes.toBytes(String.valueOf(50))); p2.addColumn(Bytes.toBytes("base_info"), Bytes.toBytes("caption"), Bytes.toBytes("HongFuShi")); table.put(p2); table.close(); System.out.print("insert successed"); }
shell可查：
- 浏览全部信息
因为已知插入了两行，所以代码直接for i到2：
此代码普适性不够高，但是适合浏览以某一个字符串开头比如"000"开头的row key或者是某一个单独的行
public static void getData(String tablename) throws IOException { HTable table = (HTable) connection.getTable(TableName.valueOf(tablename)); for (int i = 1; i <= 2; i++) { Get get = new Get(Bytes.toBytes("000" + String.valueOf(i))); Result result = table.get(get); if (result != null && !result.isEmpty()) { for (Cell cell : result.listCells()) { String family = Bytes.toString(cell.getFamilyArray(), cell.getFamilyOffset(), cell.getFamilyLength()); String key = Bytes.toString(cell.getQualifierArray(), cell.getQualifierOffset(), cell.getQualifierLength()); String value = Bytes.toString(cell.getValueArray(), cell.getValueOffset(), cell.getValueLength()); System.out.println(family + " " + key + ": " + value); } } System.out.println(""); } }
如果说在事先不知道有多少行的情况下，建议采用下面的方法：
public static void getAllRows(String tableName) throws IOException { HTable table = (HTable) connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); Scan scan = new Scan(); ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan); for(Result result : resultScanner){ Cell[] cells = result.rawCells(); for(Cell cell : cells) { System.out.println("Row Key: " + Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell))); System.out.println("Column Family: " + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell))); System.out.println("Column: " + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell))); System.out.println("Value :" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)) + "\n\n"); } } }
结果如下图：
2. Spark（Shell下）
首先我们可以通过：
/usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh打开hadoop
/usr/local/spark/sbin/start-all.sh
/usr/local/spark/sbin/start-slaves.sh打开spark
然后通过命令：spark-shell进入终端进行操作
结构化数据文件创建DataFrame
一般情况下，把结构化数据文件存储在HDFS。Spark SQL最常见的结构化数据文件格式是Parquet文件或JSON文件。Spark SQL可以通过load（）方法将HDFS上的格式化文件转换为DataFrame，load默认导入的文件格式是Parquet。
①从外部数据源创建DataFrame
加入我们有一个这样的json文件:
我们将它放到虚拟机的某一个确定的hdfs路径下,比如hdfs://master315:9000/person.js
取名为person.json
如果文件放到本地,会出现问题：
是因为没有通过file://指定位置，比如：file:///home/person.json
所以要刻意注意下文件放的位置
var df=spark.read.format("json").load("/person.json")
②根据JSON数据转化为二维表
将json二维结构化出来应该是这个样子的：
| name | height | sex |
| username01 | 170 | ⌀ |
| username02 | ⌀ | M |
经过第三部之后，再来看这里，就会发现通过df.show()直接展示结果：
③Spark SQL
df.createTempView("Tabel1")
这里的Tabel1是表名
df.show()
比如说查看所有信息：
spark.sql("select * from Tabel1").show()
展示性别为’M’的人信息：
④DataFrame基本操作
输出所有人名：
df.select(df("name")).show()
当然还有其它操作：
其中name和age都是表中的字段名可以理解为和height、sex一样
