HBase详细的安装和使用方法

最新推荐文章于 2025-11-04 20:18:33 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-04 20:18:33 发布 · 2.8k 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#hbase #hadoop #big data #hbaseapi

简介

HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，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。

官方网站：http://hbase.apache.org

民间中文文档：https://hbase.apachecn.org/#/

2006年Google发表BigTable白皮书

2006年开始开发HBase

2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目

2010年HBase成为Apache顶级项目

现在很多公司基于HBase开发出了定制版，比如阿里云HBase

总结：

HBase是构建在HDFS之上的分布式、【面向列】的存储系统，在需要实时读写、随机访问的超大规模数据集是，可以使用HBase。

在这里插入图片描述

为什么需要HBase

# 海量数据存储
	一个表百亿行 百万列;(MySQL实战最大值500万行，30列)
# 实时查询
	1秒内查询得到结果。

HBase特点

# 1. 容量大
	HBase单表百亿行，百万列。
# 2. 面向列
	HBase存储是面向列，可以再数据存在以后动态增加新列和数据，并支持列数据的独立操作。
# 3. 多版本
	HBase每个数据，可以同时保存多个版本，按照时间去标记。
# 4. 稀疏性
	HBase每条数据的增删，并不是要操作所有的列，的列可以动态增加，可以存在大量空白单元格，不会占用磁盘空间，这对于海量数据来讲，非常重要。
# 5. 扩展性
	底层使用HDFS，存储能力可以横向扩展。
# 6. 高可靠性
	底层使用HDFS，拥有replication的数据高可靠性。
# 7. 高性能
	表数据达到一定规模，"自动分区"，具备主键索引，缓存机制，使得HBase海量数据查询能达到毫秒级。

HBase和RDBMS对比

HBase	关系型数据库
数据库以`region`的形式存在	数据库以Table的形式存在
使用`行键`（row key）	支持主键PK
使用行表示一条数据	一条数据用row代表
使用列 column、`列族 column family`	column代表列数据的含义
使用`HBase shell`命令操作数据	使用SQL操作数据
数据文件可以基于HDFS，是分布式文件系统，可以任意扩展，数据总量取决于服务器数量	数据总量依赖于单体服务器的配置
不支持事务、不支持ACID	支持事务和ACID
不支持表连接	支持join表连接

HBase表逻辑结构

在这里插入图片描述

数据相关概念

# namespace 命名空间
	hbase管理表的结构，在HDFS中对应一个文件夹。
# table 表
	hbase管理数据的结构，在HDFS中对应一个文件。
# column family 列族
	表中数据的列，要属于某个列族，所有的列的访问格式(列族:列名)
# rowkey 主键
	用来标记和检索数据的主键key。
# cell 单元格
	由`row key+column family+column+version` 唯一确定的一条数据
# timestamp 时间戳
	时间戳，每个单元格可以保存多个值，每个值有对应的时间戳，每个cell中，不同版本的数据倒叙排序，排在最前面的是最新数据。

HBase单机版安装

下载

地址：http://archive.apache.org/dist/hbase/

准备

安装并配置hadoop

[root@hadoop10 installs]# jps
3440 Jps
3329 SecondaryNameNode
3030 NameNode
3134 DataNode

安装并配置zookeeper

 [root@hadoop10 installs]# jps
 3329 SecondaryNameNode
 3509 QuorumPeerMain
 3030 NameNode
 3595 Jps
 3134 DataNode

 [root@hadoop10 installs]# zkServer.sh status
 ZooKeeper JMX enabled by default
 Using config: /opt/installs/zookeeper3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg
 Mode: standalone

设置好日期同步

 # 查看linux系统时间
 [root@hadoop10 installs]# date
 # 重启chronyd服务，同步系统时间。
 [root@hadoop10 installs]# systemctl restart chronyd
 [root@hadoop10 installs]# date
 2020年 04月 12日 星期日 22:51:31 CST

安装

# 1. 安装hbase

1. 解压HBase
	[root@hadoop30 modules]# tar zxvf hbase-1.2.4-bin.tar.gz -C /opt/installs/
2. 配置环境变量
	#JAVA
    export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk1.8
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
    # HADOOP
    export HADOOP_HOME=/opt/installs/hadoop2.9.2/
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    # zookeeper
    export PATH=$PATH:/opt/installs/zookeeper3.4.14/bin/
    # HBase
    export HBASE_HOME=/opt/installs/hbase-1.2.4/
    export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
3. 加载profile配置
	source /etc/profile

# 2. 初始化配置文件

# 1 -------------------hbase-env.sh--------------------

# 配置Java_home
export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk1.8

# 注释掉如下2行。
# export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m"
# export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m"

# 禁用内置zookeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=false

# 2. -------------------hbase-site.xml-------------------------
<configuration>
    <!-- hbase的入口，ns HaHadoop的虚拟命名空间 -->
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://hadoop10:9000/hbase</value>
    </property>
    <!-- 使用伪分布式模式 -->
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- zookeeper集群地址，端口默认2181不需要指定 -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop10</value>
    </property>
   
</configuration>

#  -------------------配置regionservers（regionserver所在节点的ip） -------------------
hadoop10

# 3. 启动hbase
启动顺序：
1. 启动zookeeper
2. 启动hdfs
3. 启动hbase

关闭顺序:
1.关闭hbase
2.关闭hdfs
3.关闭zk

# hbase启动方式一
1. 启动hbase
	start-hbase.sh
2. 关闭hbase
	stop-hbase.sh
	
# hbase启动方式二
1. 启动HMaster
[root@hadoop10 installs]# hbase-daemon.sh start master
# 关闭
[root@hadoop10 installs]# hbase-daemon.sh stop master
2. 启动HRegionServer
[root@hadoop10 installs]# hbase-daemon.sh start regionserver
# 关闭
[root@hadoop10 installs]# hbase-daemon.sh stop master

# 4. 验证访问
1. java进程查看
[root@hadoop10 installs]# jps
4688 NameNode
5618 HMaster
5730 HRegionServer
4819 DataNode
3509 QuorumPeerMain
6150 Jps
4984 SecondaryNameNode
2. HMaster WebUI查看
http://ip:16010
3. 进入客户端
hbase shell
hbase(main):001:0>

在这里插入图片描述

HBase 命令

1. 客户端进出命令

# 进入客户端：
	./hbase shell
# 退出客户端命令：
	quit
# 帮助
	help

2. namespace操作

默认存在一个default的namespace

#1. 查看namespace
  list_namespace

#2. 创建namespace
  create_namespace "命名空间名字"

#3. 删除namespace
  drop_namespace "命令空间名字"

3. 表操作

# 1. 查看所有表
hbase(main):024:0> list
TABLE
baizhins:t_person # namespace:表
t_user # default:表 default被省略了
2 row(s) in 0.1140 seconds

# 2. 查看某个namespace下的所有表
hbase(main):027:0> list_namespace_tables "baizhins"
TABLE
t_person
1 row(s) in 0.3970 seconds

# 3. 创建表
语法：create "namespace:表名","列族1","列族2"
hbase(main):023:0> create "baizhins:t_person","info","edu"
0 row(s) in 9.9000 seconds

# 4. 查看表结构
hbase(main):030:0> desc "baizhins:t_person"
Table baizhins:t_person is ENABLED
baizhins:t_person
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{
   
   NAME => 'edu', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE',
 DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE =>
 'true', BLOCKSIZE => '65536', REPLICATION_SCOPE => '0'}
{
   
   NAME => 'info', BLOOMFILTER => 'ROW', VERSIONS => '1', IN_MEMORY => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE'
, DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', BLOCKCACHE =
> 'true', BLOCKSIZE => '65536', REPLICATION_SCOPE => '0'}
2 row(s) in 1.6400 seconds

# 5. 删除表和禁用表
hbase(main):002:0> disable "namespace:表"
0 row(s) in 4.4790 seconds

hbase(main):002:0> drop

最低0.47元/天解锁文章