查看hbase有哪些表_Hbase

前言

本文主要从五方面来介绍Hbase:

1. 架构分析
2. 常用命令表达式
3. 存储方式
4. 关键算法
5. 逻辑视图

一. 系统架构

• Client

包含访问hbase的接口，client维护着一些cache来加快对hbase的访问，比如regione的位置信息。

• Zookeeper

1 保证任何时候，集群中只有一个master

2 存贮所有Region的寻址入口。

3 实时监控Region Server的状态，将Region server的上线和下线信息实时通知给Master

4 存储Hbase的schema,包括有哪些table，每个table有哪些column family

• Master

1 为Region server分配region

2 负责region server的负载均衡

3 发现失效的region server并重新分配其上的region

4 GFS上的垃圾文件回收

5 处理schema更新请求

• Region Server

1 Region server维护Master分配给它的region，处理对这些region的IO请求

2 Region server负责切分在运行过程中变得过大的region

可以看到，client访问hbase上数据的过程并不需要master参与（寻址访问zookeeper和region server，数据读写访问regione server），master仅仅维护者table和region的元数据信息，负载很低。

二.常用命令表达式

• 创建表 create ‘表名’, ‘列族名1’,‘列族名2’,‘列族名N’
• 查看所有表 list
• 描述表 describe ‘表名’
• 判断表存在 exists ‘表名’
• 判断是否禁用启用表 is_enabled ‘表名’, is_disabled ‘表名’
• 添加记录 put ‘表名’, ‘rowKey’, ‘列族 : 列‘ , ‘值’
• 查看记录rowkey下的所有数据 get ‘表名’ , ‘rowKey’
• 查看表中的记录总数 count ‘表名’
• 获取某个列族 get ‘表名’,‘rowkey’,‘列族’
• 获取某个列族的某个列 get ‘表名’,‘rowkey’,'列族：列’
• 删除记录 delete ‘表名’ ,‘行名’ , ‘列族：列’
• 删除整行 deleteall ‘表名’,‘rowkey’
• 删除一张表 先要屏蔽该表，才能对该表进行删除 ，第一步 disable ‘表名’ ，第二步 drop ‘表名’
• 清空表 truncate ‘表名’
• 查看所有记录 scan “表名”
• 查看某个表某个列中所有数据 scan “表名” , {COLUMNS=>‘列族名:列名’}
• 更新记录 就是重写一遍，进行覆盖，hbase没有修改，都是追加

三.存储方式

• Table中的所有行都按照row key的字典序排列
• Table 在行的方向上分割为多个Hregion
• region按大小分割的，每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多，就会有越来越多的Hregion
• Hregion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的。
• HRegion虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。事实上，HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成

四.关键算法

region定位

系统如何找到某个row key (或者某个 row key range)所在的region

bigtable 使用三层类似B+树的结构来保存region位置。

第一层是保存zookeeper里面的文件，它持有root region的位置。

第二层root region是.META.表的第一个region其中保存了.META.z表其它region的位置。通过root region，我们就可以访问.META.表的数据。

.META.是第三层，它是一个特殊的表，保存了hbase中所有数据表的region 位置信息。

五.逻辑视图

• 与nosql数据库们一样,row key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row key访问

2.通过row key的range（正则）

3.全表扫描

• Row key行键 (Row key)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，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key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)

• Columns Family

列簇 ：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{row key, columnFamily, 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。

• 代码操作

public class TestHbase {
	
	private static Admin admin = null;
	private static Connection connection = null;
	private static Configuration configuration = null;
	static {
		// HBase 配置文件
		configuration = HBaseConfiguration.create();
		// zookeeper 配置
		configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "Zookeeper地址");
		configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
		
		// 获取连接对象
		try {
			connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
			admin = connection.getAdmin();
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		
	}
	
	private void close(Connection conn, Admin admin) {
		if (conn != null) {
			try {
				conn.close();
			} catch (IOException e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
		}
		
		if (admin != null) {
			try {
				admin.close();
			} catch (IOException e) {
				// TODO Auto-generated catch block
				e.printStackTrace();
			}
		}
	}
	
	// 判断表是否存在
	@Test
	public void tableExist() throws IOException {
		
		// 执行操作
		Boolean student = admin.tableExists(TableName.valueOf("student"));
		System.out.println("表Staff是否存在："+student);
		
		Boolean staff = admin.tableExists(TableName.valueOf("staff"));
		System.out.println("表Staff是否存在："+staff);
		this.close(connection, admin);
		
	}
	
	// 创建表
	@Test
	public void createTable() throws IOException {
		// 创建表描述器
		HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("country"));
		
		// 创建列描述器
		HColumnDescriptor hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor("name");
		// 添加列族
		hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor);
		
		// 创建表操作
		admin.createTable(hTableDescriptor);
		
		System.out.println("表已经创建成功!");
		this.close(connection, admin);
	}
	
	// 删除表
	@Test
	public void deleteTable() throws IOException {
		
		// 使表不可用
		admin.disableTable(TableName.valueOf("country"));
		
		// 删除表
		admin.deleteTable(TableName.valueOf("country"));
		
		System.out.println("表已经删除成功!");
		this.close(connection, admin);
	}
	
	
	// 操作表中数据： 
	// 增/改数据
	@Test
	public void putData() throws IOException {
		// 获取table对象
		Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("student"));
		
		// 创建put对象
		Put put = new Put(Bytes.toBytes("1010"));
		// 添加数据
		put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("貂蝉"));
		
		// 执行添加操作
		table.put(put);
		
		System.out.println("数据添加成功!");
		this.close(connection, admin);
	}
	
	// 删除数据
	@Test
	public void deleteData() throws IOException {
		// 获取table对象
		Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("student"));
		
		// 创建delete对象
		Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("1010"));
		// 第一种方式：不建议使用，只是删除最新版本
//		delete.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"));
		// 第二种方式：删除所有版本
		delete.addColumns(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"));
		
		// 删除数据
		table.delete(delete);
		
		System.out.println("数据删除成功!");
		table.close();
		this.close(connection, admin);
	}
	
	// 查询数据
	// 全表扫描
	@Test
	public void scanTable() throws IOException {
		Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("student"));
		// 构建扫描器
		Scan scan = new Scan();
		
		ResultScanner results = table.getScanner(scan);
		for(Result result : results) {
			Cell[] cells = result.rawCells();
			for (Cell cell : cells) {
				System.out.println("RK:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)) +
								   ",CF:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)) + 
								   ",CN:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + 
								   ",VALUE:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
			}
		}
		
		table.close();
		this.close(connection, admin);
	}

  // 获取指定列族：列的数据
	@Test
	public void scanColumnFamily() throws IOException {
		Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("student"));
		// 创建get对象
		Get get = new Get(Bytes.toBytes("1001"));
		
		Result result = table.get(get);
		Cell[] cells = result.rawCells();
		for (Cell cell : cells) {
			System.out.println("RK:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)) +
							   ",CF:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)) + 
							   ",CN:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + 
							   ",VALUE:" + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
		}
	}
}