分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）

关注

原创最新推荐文章于 2026-04-19 23:29:29 发布 569 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

HBase HBase是Apache提供的开源的非关系型数据库。 HBase的底层存储是基于Hadoop，是一个分布式，可扩展，大数据库数据库 HBase能够实时读写大量的数据。单张表就可以做到10亿*百万列数据量的级别。 Hbase是一个NOSQL(not only sql)的数据库。 HBase是由Doug带领团队开发的。仿照了Google的<Bigtable:A Distributed Stor... 阅读详情

分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）

知识点01：

Redis如何保证数据的安全性？
- 持久化机制：persist
- RDB：默认机制
  - 思想：在一定时间周期内发生一定次数数据更新【插入、删除、修改】操作，就对整个内存中所有数据拍摄全量数据快照存储在磁盘上
  - 实现
    - 手动：save/bgsave
    - 自动：save 时间次数
  - 优点：全量、二进制文件、更快、更小、性能更好
  - 缺点：有一定概率出现数据丢失
  - 应用：缓存场景，数据备份和恢复
- AOF：灵活性更好：安全和性能可以自由选择
  - 思想：按照一定规则，将内存数据变化的日志追加记录在文件中
  - 实现
    - always：每写一条内存就追加一条到磁盘
      - 安全性最高，性能最低
    - everysec：每1s追加一次磁盘
      - 安全和性能权衡
    - no：不用
  - 优点：灵活性更高，可以自由选择安全性和性能
  - 缺点：加载恢复数据比较慢，文件过大并且包含很多无用操作【定期构建一次快照】
  - 应用：永久性的数据存储：数据库
- 同时启用：AOF
Redis的事务有什么特点？
- Redis本身是单线程
- Redis的事务是命令的集合，将多条命令放入队列中，按照顺序依次串行执行
- 一般不用，不满足原子性
- multi、exec、discard
Redis的数据过期机制和内存淘汰机制是什么？
- 过期机制：定时过期、惰性过期、定期过期
- 内存淘汰
  - 过期Key：随机、LRU、TTL
  - 所有Key：随机、LRU
  - 直接报错
  - 缓存：所有Key-LRU
  - 持久化：过期Key-LRU
Redis的主从复制集群、哨兵集群、分片集群各自有什么特点？
- 主从复制
  - 主：Master：提供读写
  - 从：Slave：提供读，与Master同步数据
  - 问题：Master存在单点故障问题
- 哨兵集群
  - 基于主从复制 + 引入了哨兵进程
  - 哨兵进程：监听所有节点，实现故障恢复，配置同步
  - 功能：允许Slave选举成为新的Master
  - 过程
    - step1：某个哨兵发现master故障，主观性故障
    - step2：等到一定个数的哨兵认为master故障，客观性故障
    - step3：从slave选举新的Master
    - step4：修改其他slave配置与新的master同步数据
  - 问题：资源不足
- 分片集群：分布式内存
  - 思想：将多个小的Redis集群从逻辑上合并为一个大的redis集群，每个小的集群就是一个分片
    - 分片的规则：槽位计算来进行分片，每个分片对应一定范围的槽位
    - 读写数据时：CRC16【K】 & 16383 = 0 ~ 16383
    - 每个小的redis集群有master和slave
      - 只读写master

知识点02：

列存储与列式存储不是一个概念
- 列式存储：相同列的数据存储在一起
- 列存储：最小操作单元是列
  - MySQL：最小操作单元是行
    - 插入/删除/更新
  - Hbase：最小操作单元是列
    - 每一行可以拥有不同的列
1-Hbase背景介绍和设计思想
- 功能、特点、应用场景
- 基本原理和设计思想
2-Hbase的基本概念
- MySQL：数据库、表、行、列
- 对象概念：NameSpace、Table
- 存储概念：Rowkey、ColumnFamily、Qualifiler、Versions、Timestamp、Region
3-Hbase安装部署分布式集群
- 集群架构和组件：Hbase + ZK + HDFS
- 安装配置：按照笔记一步步实现即可
4-Hbase使用
- 命令的使用
目标
- Hbase是个什么东西？
- Hbase与HDFS、Redis的区别是什么？
- Hbase的整体的存储概念有哪些？
- Hbase的命令有哪些？
  - put/get/delete/scan

知识点03：数据存储需求及HBASE诞生

目标：了解大数据存储业务需求及Hbase的诞生背景
路径
- step1：存储需求
- step2：Hbase诞生
实施
- 存储需求
  - 早期需求：能实现大量数据的存储和计算
    - Hadoop：HDFS + MapReduce
  - 现在需求：大数据要达到一个实时应用的效果
    - 推荐系统、实时监控、机器学习
    - 实时应用：实时采集、实时存储、实时计算、实时应用
      - Flume
      - 需要有一个工具能解决实时存储的问题：读写的速度非常快
        HDFS：离线，性能比较差
        Reids：实时，容量太小
      - Storm
      - Redis
- Hbase诞生
  - Google：前三篇论文
    - GFS
    - MapReduce
    - BigTable【Chubby】
      - 开源实现：Hbase【Zookeeper】
小结
- 了解大数据存储业务需求及Hbase的诞生背景

知识点04：Hbase介绍

目标：掌握Hbase的设计、功能及应用场景
实施
- 官方定义：http://hbase.apache.org/
  - Hbase是一个基于Hadoop的分布式的可扩展的大数据存储的基于内存列存储NoSQL数据库
    
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oBaXgO0g-1624621070109)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524100004431.png)]
```
Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.

Use Apache HBase™ when you need random, realtime read/write access to your Big Data. This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase is an open-source, distributed, versioned, non-relational database modeled after Google's Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data by Chang et al. Just as Bigtable leverages the distributed data storage provided by the Google File System, Apache HBase provides Bigtable-like capabilities on top of Hadoop and HDFS.
```
  - 可扩展的大数据存储：分布式
  - 随机实时的访问大数据：基于内存存储
- 功能：提供分布式的实时随机的大数据持久性存储
- 应用
  - 大数据量、高并发、高性能的结构化数据存储【读写】
  - 电商：订单
  - 交通：实时监控、实时车辆轨迹
  - 金融：交易信息
小结
- Hbase的功能与应用场景是什么？
  - 功能：实现高并发和高性能的实时随机的大数据存储
  - 应用：大数据、高并发和高性能的持久化的结构化和半结构化数据存储

知识点05：HBASE设计思想

目标：掌握Hbase的设计思想
实施
- 为什么Hbase读写速度比较快？
  - 基于内存：达到实时性的效果
  - Redis：分布式内存
- 为什么Hbase可以支持大数据量？
  - 基于分布式磁盘
  - HDFS：分布式磁盘
- 核心思想：冷热数据分离
  - 热数据：常用的，会经常读取的数据，大概率会被读取的数据
  - 冷数据：不常用，不会经常被读取的数据
  - 应用场景：实时
    - 热数据：刚产生的数据
    - 冷数据：已经产生很久的数据
  - 思想：将刚产生的数据写入分布式内存，内存存储达到一定阈值，将内存中的数据写入分布式磁盘【HDFS】
    - 实时小数据量场景下：大概率情况下，数据直接从内存中就直接被读取了
    - 问题：很多场景下，Hbase的大量数据都存储在HDFS中，读取比较慢，怎么解决？
      - 实时大数据量场景下：需要从HDFS中读取
      - 离线数据存储场景下：大量的数据都从HDFS中读取
    - 解决：通过存储设计角度来解决这些问题
      - 索引 + 二进制 + 有序 + 缓存
- Hbase与HDFS、Redis有什么区别？
  - Hbase：分布式NoSQL数据库、实时、分布式内存+分布式磁盘、大数据量永久性存储或者临时存储
  - HDFS：分布式文件系统、离线、分布式磁盘、大数据量永久性存储
  - Redis：分布式NoSQL数据库、实时、分布式内存、大数据量缓存或者小数量永久性存储
小结
- 掌握Hbase的设计思想

知识点06：HBASE中的对象概念

目标：掌握Hbase中的对象的概念
路径
- step1：MySQL中的对象
- step2：Hbase中的数据库概念
- step3：Hbase中的表概念
实施
- MySQL中的对象
  - 数据库：DataBase
    - 表：Table
```
方式一：dbname.tbname;
方式二：user dbname;select * from tbname;
```
      - 行：Row
        列：Column
- Hbase中的数据库概念NameSpace
  - 概念：命名空间，等同于数据库中的**Database的概念**
    - Hbase中的任何一张表都必须属于某个NameSpace
  - 使用
    - Hbase中没有切换NameSpace的命令，访问所有表只能使用Namespace:TableName方式来访问表
  - 理解：把Namespace当做表名的前缀来看，只要访问表名必须加ns
- Hbase中的表概念Table
  - 概念：表的概念，等同于数据中的表的概念
  - 使用
    - Hbase中的表是分布式的：表的数据分布式存储在不同的机器上
    - Hbase是分布式存储【读写】，读写是操作表
    - 所有的表在访问时，都必须加上ns的名称，除非表在default默认ns下，可以不加ns名称来进行访问
      - 有一个ns叫做itcast，这个ns中有一张表叫做heima
        
        itcast:heima
      - Hbase中自带了一个ns叫做default，这个ns中有一张表叫t1
        
        default:t1 或者 t1
小结
- 什么是NameSpace？
  - 就是数据库概念，Hbase中的表要存储ns下面
  - 注意：ns没有切换的操作
- Hbase的表与MySQL的表有什么区别？
  - Hbase的表是分布式的，写入Hbase表中的数据是分布式存储
  - 所有表的访问必须加上ns的名称：ns:tbname，除非表在default的ns下面

知识点07：HBASE中的存储概念

目标：掌握Hbase中的存储的概念
实施
- 数据行设计Rowkey
  - Rowkey：行健，这个概念是整个Hbase的核心，类似于MySQL主键的概念
  - MySQL主键：可以没有，唯一标记一行、作为主键索引
    - 如果有，从数据中选择一列来自己指定，可以有可以没有
    sid name age gender phone add id
  - Hbase行健
    - 所有Hbase的表不用定义，所有Hbase的表自带行健这一列【行健这一列的值由用户自己设计】
```
rowkey		sid		name		age			gender		phone		add			id
可以使用sid作为rowkey
	sid查询走索引查询
可以使用name+id作为rowkey：rowkey索引查询是前缀匹配
  	name查询走索引
	name+id查询走索引
```
    - 唯一标识一行
    - 作为Hbase表中的唯一索引
    - Hbase不能创建索引
  - 问题：查询数据走索引查询和全表扫描，只有按照rowkey查询才走索引查询
    - 原因：Hbase整个数据存储都是按照Rowkey实现数据存储的
      - Rowkey的值是什么，决定了按照什么查询就是走索引的
- 列族设计ColumnFamily
  - cf：列族，对除了Rowkey以外的列进行分组，将列划分不同的组中
    - 注意：任何一张Hbase的表，都至少要有一个列族，除了Rowkey以外的任何一列，都必须属于某个列族，Rowkey不属于任何一个列族
  - 分组：将拥有相似IO属性的列放入同一个列族【要读一起读，要写一起写】
    - 设计原因：划分列族，读取数据时可以加快读取的性能
      - 如果没有列族，没有划分班级教室：找一个人，告诉你这个人就在这栋楼
    - 如果有了列族，划分了教室：找一个人，告诉你这个人在这栋楼某个房间
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6cH4qUbB-1624621070111)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210523125756429.png)]
数据列设计Qualifier
- Qualifier/Column：列，与MySQL中的列是一样
  - 注意
    - Hbase除了rowkey以外的任何一列都必须属于某个列族，引用列的时候，必须加上列族的名称
      - 如果有一个列族：basic
        
        如果basic列族中有两列：name，age
      basic:name
      basic:age
    - Hbase是列存储，Hbase中每一行拥有的列是可以不一样的
      - 每个Rowkey可以拥有不同的列
多版本设计VERSIONS
- 功能：某一行的任何一列存储时，只能存储一个值**，Hbase可以允许某一行的某一列存储多个版本的值的**
  - 默认每一列都只能存储1个版本
- 级别：列族级别，指定列族中的每一列最多存储几个版本的值，来记录值的变化的
- 区分：每一列的每个值都会自带一个时间戳，用于区分不同的版本
  - 默认情况下查询，根据时间戳返回最新版本的值
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lFGWBS5c-1624621070112)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210523130100567.png)]
- 分布式设计
  - HDFS设计
    - 文件夹
    - 文件：划分Block：根据每128M划分一个块，每个Block存储在不同的机器上
      
      [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iLet5Gpo-1624621070112)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210523130214227.png)]
  - Hbase的表如何实现分布式存储的？
    - Namespace
    - Table：Region：分区，Hbase中任何一张都可以有多个分区，数据存储在表的分区中，每个分区存储在不同的机器上
      - 非常类似于HDFS中Block的概念
  - 划分规则：范围分区
    
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-K1hxscM8-1624621070113)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210523130311316.png)]
  - 设计对比
    
    | 分布式概念 | HDFS | Redis | Hbase |
    | :--------: | :----------------: | :------: | :---------------: |
    | 对象 | 目录 + 文件 | DB0 | Namespace + Table |
    | 分布式 | Block | 分片集群 | Region |
    | 划分规则 | 按照大小划分：128M | 槽位划分 | 按照范围划分 |

整体概念对比

概念	MySQL	Hbase
数据库	DataBase	NameSpace
数据表	Table	Table【分布式的】
数据分区	-	Region
数据行	数据【主键+其他列】	Rowkey+数据【其他列】
列族	-	ColumnFamily
数据列	普通列与对应的值	列【timestamp】与对应的值【支持多版本】

小结
- 什么是行健Rowkey？
  - 类似于主键的概念
  - 功能：唯一标识一行，作为唯一索引
  - 使用：所有Hbase的表自带这一列，值由自己设计，只有按照rowkey的查询才走索引，根据rowkey属于哪个region的范围进行分区
- 什么是列族ColumnFamily？
  - 本质就是对列的分组
  - 设计：提高查询的性能
  - 使用：任何一张表至少有一个列族
- 什么是多版本？
  - 某一行的某一列可以存储多个版本的值
  - 级别：列族
  - 区分：timestamp
- 什么是Region？
  - Hbase中表的分区，一张表可以有多个分区，用于实现构建分布式表，不同Region存储在不同Hbase节点上
  - 如果决定写入一条数据到表中，会写入哪个分区？分区规则：范围分区

知识点08：HBASE中的按列存储

目标：了解Hbase中的按列存储的设计
实施
- 本质：KV结构存储
  - 底层：将每一列的数据变成一个KV对来进行存储
  - 结构
    - K：Rowkey + CF + column + TS
    - V：value
  - 业务数据
```
  rowkey				cf:id			cf:age			cf:name
  20200101_001		001				18				zhangsan
```
  - 底层存储
```
K						V
```
  20200101_001+cf+age+ts 18
  20200101_001+cf+id+ts 001
  20200101_001+cf+name+ts zhangsan
- 功能
  - Hbase的最小操作单元是列，不是行，可以实现对每一行的每一列进行读写
- 设计
  - MySQL：按行存储，最小的操作单元是行
    - insert：插入一行
    - delete：删除一行
    - ……
  - Hbase：按列存储，最小操作单元是列
    - 插入：为某一行插入一列
    - 读取：只读某一行的某一列的
    - 删除：只删除这一行的某一列
- 举例
  - MySQL中读取数据
    - 查询【id，name,age,addr,phone……100列，每一列10M】：select id from table ;
      - 先找到所有符合条件的行，将整行的数据所有列全部读取：1000M数据
      - 再过滤id这一列：10M
  - Hbase中读取数据
    - 查询【id，name,age,addr,phone……100列，每一列10M】：select id from table ;
    - 直接对每一行读取这一列的数据：10M
- 总结
  - 思想：通过细化了操作的颗粒度，来提高读的性能
  - 如果按行存储：找一个人，告诉你这个人就在这栋楼某个房间的某一排
  - 如果按列存储：找一个人，告诉你这个人在这栋楼某个房间的某一排的某一列
小结
- 了解Hbase中的按列存储的设计

知识点09：HBASE集群架构

目标：掌握Hbase集群的集群架构
实施
- 架构
  
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-R4fwX6pR-1624621070114)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210523131109291.png)]
  - Hbase集群：分布式架构集群，主从架构
    - HMaster：主节点：管理节点
      - 负责所有从节点的管理
      - 负责元数据的管理
    - HRegionServer：从节点：存储节点
      - 负责管理每张表的分区数据：Region
      - 对外提供Region的读写请求
      - 用于构建分布式内存
- 角色
  - Hbase：通过RegionServer构建分布式内存
  - HDFS：构建分布式磁盘
  - Zookeeper
    - 辅助选举：多个Master的Active选举
    - 存储元数据：Hbase的管理元数据
小结
- 掌握Hbase集群的集群架构

知识点10：HBASE集群部署

目标：实现Hbase分布式集群部署
实施
- 解压安装
  - 上传HBASE安装包到第一台机器的/export/software目录下
```
cd /export/software/
rz
```
  - 解压安装
```
tar -zxvf hbase-2.1.0.tar.gz -C /export/server/
cd /export/server/hbase-2.1.0/
```
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-iH8Q17X1-1624621070115)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524114532990.png)]
- 修改配置
  - 切换到配置文件目录下
```
cd /export/server/hbase-2.1.0/conf/
```
  - 修改hbase-env.sh
```
#28行
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
#125行
export HBASE_MANAGES_ZK=false
```
  - 修改hbase-site.xml
```
cd /export/server/hbase-2.1.0/
mkdir datas
vim conf/hbase-site.xml
```
```
  <property >
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>/export/server/hbase-2.1.0/datas</value>
  </property>
    <property >
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://node1:8020/hbase</value>
  </property>
  <property >
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
  </property>
```
  - 修改regionservers
```
vim conf/regionservers
```
```
node1
node2
node3
```
  - 配置环境变量
```
vim /etc/profile
```
```
#HBASE_HOME
export HBASE_HOME=/export/server/hbase-2.1.0
export PATH=:$PATH:$HBASE_HOME/bin
```
```
source /etc/profile
```
- 分发
```
cd /export/server/
scp -r hbase-2.1.0 node2:$PWD
scp -r hbase-2.1.0 node3:$PWD
```
- 服务端启动与关闭
  - step1：启动HDFS
```
start-dfs.sh
```
  - step2：启动ZK
```
/export/server/zookeeper-3.4.6/bin/start-zk-all.sh
```
  - step3：启动Hbase
```
start-hbase.sh
```
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IL5HBCRs-1624621070115)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524115912008.png)]
    
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-D3WWAVud-1624621070116)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524120039069.png)]
  - 关闭：先关闭Hbase再关闭zk
```
stop-hbase.sh
stop-zk-all.sh
```
  stop-dfs.sh
- 测试
  - 访问Hbase Web UI
```
node1:16010


Apache Hbase 1.x之前是60010，1.x开始更改为16010
CDH版本：一直使用60010
```
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DZaL9csL-1624621070116)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524120224751.png)]
- 搭建Hbase HA
  - 关闭Hbase所有节点
```
stop-hbase.sh
```
  - 创建并编辑配置文件
```
vim conf/backup-masters
```
```
node2
```
  - 启动Hbase集群
    
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cWJPH7TY-1624621070117)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524120715725.png)]
    
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-meFnfYMM-1624621070118)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524120833546.png)]
- 测试HA
  - 启动两个Master，强制关闭Active Master，观察StandBy的Master是否切换为Active状态
  hbase-daemon.sh stop master
```
- **【测试完成以后，删除配置，只保留单个Master模式】**
```
小结
- 实现Hbase分布式集群部署

知识点11：HBASE开发场景

目标：了解Hbase使用过程中的不同开发场景
实施
- 场景1：集群管理
  - 应用场景：运维做运维集群管理，我们开发用的不多
  - 需求：封装Hbase集群管理命令脚本，自动化执行
    - 类似于hive -f xxx.sql
    - 举个栗子：每天Hbase集群能定时的自动创建一张表
    - 分析
      - 要实现运行Hbase脚本：创建表：/export/data/hbase_create_day.sh
        
        #!/bin/bash create 'tbname','cf1'
        
        问题是：怎么能通过Linux命令行运行Hbase的命令呢？
      - 要实现定时调度：Linux Crontab、Oozie、Azkaban
        
        00 00 * * * sh /export/data/hbase_create_day.sh
  - 实现：通过Hbase的客户端运行命令文件，通过调度工具进行调度实现定时运行
  - 用法：hbase shell 文件路径
    - step1：将Hbase的命令封装在一个文件中：vim /export/data/hbase.txt
```
list
exit
```
    - step2：运行Hbase命令文件
```
hbase shell /export/data/hbase.txt
```
    - step3：封装到脚本
```
#!/bin/bash
hbase shell /export/data/hbase.txt
```
  - 注意：所有的Hbase命令文件，最后一行命令必须为exit
  - 导入测试数据
    - 数据中的字段信息
    - step1：先上传文件
    - step2：运行文件
```
hbase shell /export/data/ORDER_INFO.txt
```
    - step3：查看表中数据
```
scan 'ORDER_INFO',{FORMATTER=>'toString'}
```
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3RBiDNEh-1624621070118)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524144418176.png)]
  
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Tc93VDdC-1624621070118)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210623151750271.png)]
- 场景2：测试开发
  - 需求：一般用于测试开发，执行DDL操作，类似于SQL之类的命令
  - 实现：Hbase shell命令行
  - 用法：hbase shell
  - 命令
    - 查看帮助：help
    - 查看命令的用法：help ‘command’
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ZuAZd6w8-1624621070119)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210623152015317.png)]
- 场景3：生产开发
  - 需求：一般用于生产开发，通过MapReduce或者Spark等程序读写Hbase，类似于JDBC
    - 举个栗子：读取Hbase中的数据，进行分析处理，统计UV、PV
    - 分析
      - step1：通过分布式计算程序Spark、Flink读取Hbase数据
      - step2：对读取到的数据进行统计分析
      - step3：保存结果
  - 实现：分布式计算程序通过Java API读写Hbase，实现数据处理
  - 用法：在MapReduce或者Spark中集成API
小结
- 了解Hbase使用过程中的不同开发场景

知识点12：HBASE命令行：DDL：NS

目标：掌握Hbase中的常用DDL的NameSpace管理命令

实施

NameSpace管理

Group name: namespace
Commands: alter_namespace, create_namespace, describe_namespace, drop_namespace, list_namespace, list_namespace_tables




- **列举所有Namespace**

  - 命令：list_namespace

  - SQL：show databases

  - 语法

    ```
     list_namespace
    ```

  - 示例

    ```
    list_namespace
    ```

  

- **列举某个NameSpace中的表**

  - 命令：list_namespace_tables

      - SQL：show tables  in dbname

  - 语法

    ```shell
    list_namespace_tables 'Namespace的名称'
    ```

  - 示例

    ```shell
    list_namespace_tables 'hbase'
    ```

  

- **创建**

  - 命令：create_namespace

    - SQL：create database  dbname

  - 语法

    ```
    create_namespace 'Namespace的名称'
    ```

    - 示例

    ```shell
    create_namespace 'heima'
  create_namespace 'itcast'
    ```

    

- **删除**

  - 命令：drop_namespace

    - 只能删除空数据库，如果数据库中存在表，不允许删除

  - 语法

    ```
  drop_namespace 'Namespace的名称'
    ```

  - 示例

    ```
    drop_namespace 'itcast'
    drop_namespace 'heima'
    ```

小结
- 掌握Hbase中的常用DDL的NameSpace管理命令

知识点13：HBASE命令行：DDL：Table

目标：掌握Hbase中的常用DDL表的命令
实施
- Table的管理命令
```
Group name: ddl
  Commands: alter, alter_async, alter_status, clone_table_schema, create, describe, disable, disable_all, drop, drop_all, enable, enable_all, exists, get_table, is_disabled, is_enabled, list, list_regions, locate_region, show_filters
```
- 列举
  - 命令：list
    - SQL：show tables
  - 语法： list
  - 示例
```
list
```
- 创建
  - 命令：create
    - SQL：表名 + 列的信息【名称和类型】
    create table if not exists tbname(
    col1 type1 ,
    col2 type2,
    ……
    );
```
- Hbase：必须指定表名 + 至少一个列族

- 表名
- 至少一个列族
```
  - 语法
```
#表示在ns1的namespace中创建一张表t1,这张表有一个列族叫f1，这个列族中的所有列可以存储5个版本的值
create 'ns1:t1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}
#在default的namespace中创建一张表t1,这张表有三个列族，f1,f2,f3，每个列族的属性都是默认的
create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'
```
  - 示例
  #如果需要更改列族的属性，使用这种写法
  create ‘t1’,{NAME=>‘cf1’},{NAME=>‘cf2’,VERSIONS => 3}
  #如果不需要更改列族属性
  create ‘itcast:t2’,‘cf1’,‘cf2’,‘cf3’ = create ‘t1’,{NAME=>‘cf1’},{NAME=>‘cf2’}，{NAME=>‘cf3’}
- 查看
  - 命令：desc
    - SQL ：desc tbname
  - 语法
```
desc '表名'
```
  - 示例
```
desc 't1'
```
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kdjMGCI7-1624621070119)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210623155832880.png)]
- 删除
  - 命令：drop
    - SQL：drop table tbname
  - 语法
```
drop '表名'
```
  - 示例
```
drop 't1'
```
  - 注意：如果要对表进行删除，必须先禁用表，再删除表
- 禁用/启用
  - 命令：disable / enable
  - 功能
    - Hbase为了避免修改或者删除表，影响这张表正在对外提供读写服务
    - 规则：修改或者删除表时，必须先禁用表，表示这张表暂时不能对外提供服务
    - 如果是删除：禁用以后删除
    - 如果是修改：先禁用，然后修改，修改完成以后启用
  - 语法
```
disable '表名'
enable '表名'
```
  - 示例
```
disable 't1'
enable 't1'
```
- 判断存在
  - 命令：exists
  - 语法
```
exists '表名'
```
  - 示例
```
exists 't1'
```
小结
- 掌握Hbase中的常用DDL表管理命令

知识点14：HBASE命令行：Put

目标：掌握Hbase插入更新的数据命令put的使用

实施

功能：插入 / 更新数据【某一行的某一列】

语法

#表名+rowkey+列族+列+值
put 'ns:tbname','rowkey','cf:col','value'

示例

create 'itcast:t2','cf1',{NAME=>'cf3',VERSIONS => 3}

put 'itcast:t2','20210201_001','cf1:name','laoda'
put 'itcast:t2','20210201_001','cf1:age',18
put 'itcast:t2','20210201_001','cf3:phone','110'
put 'itcast:t2','20210201_001','cf3:addr','shanghai'

put 'itcast:t2','20210101_000','cf1:name','laoer'
put 'itcast:t2','20210101_000','cf3:addr','bejing'

注意
- put：如果不存在，就插入，如果存在就更新
```
put 'itcast:t2','20210101_000','cf1:name','laosan'
```
put ‘itcast:t2’,‘20210101_000’,‘cf3:addr’,‘guangzhou’
scan ‘itcast:t2’,{VERSIONS=>10}

观察结果
- Hbase表会自动按照Rowkey构建字典有序：逐位比较
- 没有更新和删除：通过插入来代替的，做了标记不再显示
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-MbRuifXG-1624621070119)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524154733066.png)]
小结
- put的功能及语法是什么？
  - 功能：插入或者更新
  - 语法：put 表名，行健，列族：列，值

知识点15：HBASE命令行：Get

目标：掌握Hbase查询的数据命令get的使用
实施
- 功能：读取某个Rowkey的数据
  - 缺点：get命令最多只能返回一个rowkey的数据，根据Rowkey进行检索数据
  - 优点：Get是Hbase中查询数据最快的方式，并不是最常用的方式
    - Rowkey作为唯一索引
- 语法
```
get	表名	rowkey		[列族,列]
get 'ns:tbname','rowkey'
get 'ns:tbname','rowkey',[cf]
get 'ns:tbname','rowkey',[cf:col]
```
- 示例
```
get 'ORDER_INFO','f8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845'
get 'ORDER_INFO','f8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','C1'
get 'ORDER_INFO','f8f3ca6f-2f5c-44fd-9755-1792de183845','C1:USER_ID'
```
  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ej74HguA-1624621070120)(Day26_分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）.assets/image-20210524155451906.png)]
小结
- get的功能及语法是什么？
  - 功能：读取某个Rowkey数据
  - 语法：get 表名,rowkey,【cf：col】

知识点16：HBASE命令行：Delete

目标：掌握Hbase的删除数据命令delete的使用

实施

功能：删除Hbase中的数据

语法

#删除某列的数据
delete     tbname,rowkey,cf:col
#删除某个rowkey数据
deleteall  tbname,rowkey
#清空所有数据
truncate   tbname

示例

delete 'itcast:t2','20210101_000','cf3:addr'
deleteall 'itcast:t2','20210101_000'
truncate 'itcast:t2'

小结
- Hbase中的数据如何删除？
  - 删除列：delete 表名，Rowkey，列族+列
  - 删除行：deleteall 表名，Rowkey
  - 清空表：truncate 表名

知识点17：HBASE命令行：Scan

目标：掌握Hbase的查询数据命令scan的使用
实施
- 功能：根据条件匹配读取多个Rowkey的数据
- 语法
```
#读取整张表的所有数据
scan 'tbname'//一般不用
#根据条件查询：工作中主要使用的场景
scan 'tbname',{Filter} //用到最多
```
- 示例
  - 插入模拟数据
```
put 'itcast:t2','20210201_001','cf1:name','laoda'
put 'itcast:t2','20210201_001','cf1:age',18
put 'itcast:t2','20210201_001','cf3:phone','110'
```
  put ‘itcast:t2’,‘20210201_001’,‘cf3:addr’,‘shanghai’
  put ‘itcast:t2’,‘20210201_001’,‘cf1:id’,‘001’
  
  put ‘itcast:t2’,‘20210101_000’,‘cf1:name’,‘laoer’
  put ‘itcast:t2’,‘20210101_000’,‘cf3:addr’,‘bejing’
  
  put ‘itcast:t2’,‘20210901_007’,‘cf1:name’,‘laosan’
  put ‘itcast:t2’,‘20210901_007’,‘cf3:addr’,‘bejing’
  
  put ‘itcast:t2’,‘20200101_004’,‘cf1:name’,‘laosi’
  put ‘itcast:t2’,‘20200101_004’,‘cf3:addr’,‘bejing’
  
  put ‘itcast:t2’,‘20201201_005’,‘cf1:name’,‘laowu’
  put ‘itcast:t2’,‘20201201_005’,‘cf3:addr’,‘bejing’
```
  
```
- 查看Scan用法
```
  scan 't1', {ROWPREFIXFILTER => 'row2', FILTER => "
    (QualifierFilter (>=, 'binary:xyz')) AND (TimestampsFilter ( 123, 456))"}
```
  - 测试Scan的使用
```
scan 'itcast:t2'
#rowkey前缀过滤器
scan 'itcast:t2', {ROWPREFIXFILTER => '2021'}
scan 'itcast:t2', {ROWPREFIXFILTER => '202101'}
#rowkey范围过滤器
#STARTROW：从某个rowkey开始，包含，闭区间
#STOPROW：到某个rowkey结束，不包含，开区间
scan 'itcast:t2',{STARTROW=>'20210101_000'}
scan 'itcast:t2',{STARTROW=>'20210201_001'}
scan 'itcast:t2',{STARTROW=>'20210101_000',STOPROW=>'20210201_001'}
scan 'itcast:t2',{STARTROW=>'20210201_001',STOPROW=>'20210301_007'}
```
  - 注意
  - 在Hbase数据检索，尽量走索引查询：按照Rowkey条件查询
    - 尽量避免走全表扫描
    - Hbase所有Rowkey的查询都是前缀匹配，只有按照前缀匹配才走索引
  - rowkey：日期+用户id
    - 走索引：日期、日期+用户id
    - 如果想查询用户id为001的数据
      - 不走索引，用户id不是rowkey的前缀
小结
- scan的功能及语法是什么？
  - 功能：查询表中的所有数据
    - get区别：scan可以返回多条Rowkey的数据
  - 语法
    - scan + 表名
    - scan + 表名 + 过滤器

知识点18：HBASE命令行：incr & count

目标：了解Hbase的incr和count命令的使用

实施

incr：自动计数命令

功能：一般用于自动计数的，不用记住上一次的值，直接做自增
- 需求：一般用于做数据的计数
- 与Put区别
  - put：需要记住上一次的值是什么
  - incr：不需要知道上一次的值是什么，自动计数

语法

incr  '表名'，'rowkey','列族:列'
get_counter '表名'，'rowkey','列族:列'

示例

create 'NEWS_VISIT_CNT', 'C1'
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000001_00:00-01:00','C1:CNT',12
get_counter 'NEWS_VISIT_CNT','0000000001_00:00-01:00','C1:CNT'
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000001_00:00-01:00','C1:CNT'

count：统计命令

功能：统计某张表的行数【rowkey的个数】
语法
```
count  '表名'
```
示例
```
count 'ORDER_INFO'
```

面试题：Hbase中如何统计一张表的行数最快

方案一：分布式计算程序，读取Hbase数据，统计rowkey的个数

#在第三台机器启动
start-yarn.sh
#在第一台机器运行
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'ORDER_INFO'

方案二：count命令，相对比较常用，速度中等

count ‘ORDER_INFO’


- 方案三：协处理器，最快的方式

- 类似于Hive中的UDF，自己开发一个协处理器，监听表，表中多一条数据，就加1
- 直接读取这个值就可以得到行数了

小结
- 了解Hbase的incr和count命令的使用

附录一：Maven依赖

    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
    </repositories>
    <properties>
        <hbase.version>2.1.2</hbase.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!-- Hbase Client依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>

- 示例

    ```
    count 'ORDER_INFO'
  ```

- **==面试题：Hbase中如何统计一张表的行数最快==**

  - 方案一：分布式计算程序，读取Hbase数据，统计rowkey的个数

    ```
    #在第三台机器启动
    start-yarn.sh
    #在第一台机器运行
    hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'ORDER_INFO'
    ```
    
  - 方案二：count命令，相对比较常用，速度中等
  
    ```
  count 'ORDER_INFO'
    ```
  
  - 方案三：协处理器，最快的方式
  
    - 类似于Hive中的UDF，自己开发一个协处理器，监听表，表中多一条数据，就加1
    - 直接读取这个值就可以得到行数了

小结
- 了解Hbase的incr和count命令的使用

附录一：Maven依赖

    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
    </repositories>
    <properties>
        <hbase.version>2.1.2</hbase.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!-- Hbase Client依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
        </dependency>
    </dependencies>