1、HBase体系结构
2、HBase功能
HBase来源于Google的三篇论文中的BigTable（GFS->HDFS，MapReduce->MapReduce，BigTable->HBase），是一种Hadoop 数据库，实时处理和离线批处理场景都应用，用于存储数据和检索数据。与RDBMS 相比，HBase可以存储海量数据，数据条目数可达上亿条，可以准实时检索，检索的速度达到秒级别。HBase是基于HDFS的，具有HDFS的优势：存在多个副本，数据安全性高，普通商用PC或Server就可以，而RDBMS的服务器都很贵。
HBase官网：/
对比RDBMS关系型数据库特点：
MySQL与HBase的对比：
3、HBase表的设计
HBase是一种列式存储的数据库，也是一种NOSQL数据库（NOSQL = Not Only SQL），每一列可以存放多个版本的值，表中每条数据有唯一的标识符，即rowkey，就是这一条数据的主键。
每条数据的构成格式：rowkey + columnfamily + column01 + timestamp ： value => cell。cell中用字节数组进行存储，可使用工具类Bytes进行字节数组和其他类型的转换。
NOSQL型数据库还有mongodb，redis（key-value形式）等等。
4、HBase的安装
参考文档：/dist/hbase/hbase-0.98.6/
（1）进入/opt/software/目录，将hbase安装包上传虚拟机。
（2）对HBase安装包赋予执行权限：
software]$ chmod u+x hbase-0.98.6-hadoop2-bin.tar.gz
（3）解压HBase安装包：
software]$ tar -zxf hbase-0.98.6-hadoop2-bin.tar.gz -C /opt/modules/
（4）进入/opt/modules/hadoop-2.5.0目录，启动namenode和datanode。
（5）修改配置文件/opt/modules/hbase-0.98.6-hadoop2/conf/hbase-site.xml。
<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定hbase的数据文件存储在HDFS上的路径，就是RegionServer的共享目录 --><property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://hadoop-:8020/hbase</value></property><!-- 指定临时目录的存放位置，和hadoop.tmp.dir相似 --><property ><name>hbase.tmp.dir</name><value>/opt/moduels/hbase-0.98.6-hadoop2/data/tmp</value></property><!-- 指定hbase的运行模式为分布式模式，false就是单机模式，true就是分布式集群模式 --><property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value></property><!-- 指定ZooKeeper的地址 --><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>hadoop-</value></property></configuration>
（6）修改配置文件/opt/modules/hbase-0.98.6-hadoop2/conf/hbase-env.sh。
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67# export HBASE_MANAGES_ZK=true
由于HBase自带了ZooKeeper的jar包，如果用户要使用单独安装的ZooKeeper的话，需要将HBASE_MANAGES_ZK更改为false。
（7）修改配置文件/opt/modules/hbase-0.98.6-hadoop2/conf/regionservers，指定从节点所在机器。
hadoop-
（8）进入/opt/modules/hbase-0.98.6-hadoop2/lib目录，hbase-0.98.6默认hadoop-2.2.0，换成我使用的hadoop版本hadoop-2.5.0。删除lib目录下的hadoop-2.2.0版本的所有jar包（以hadoop开头的所有jar包都删除），上传hadoop-2.5.0版本，并将zookeeper-3.4.6.jar替换为zookeeper-3.4.5.jar：
[beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-annotations-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-auth-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-common-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-hdfs-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-mapreduce-client-app-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-mapreduce-client-common-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-mapreduce-client-core-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-mapreduce-client-shuffle-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-yarn-api-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-yarn-client-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-yarn-common-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-yarn-server-common-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-yarn-server-nodemanager-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./hadoop-client-2.2.0.jar [beifeng@hadoop-senior lib]$ rm -rf ./zookeeper-3.4.6.jar
（9）hbase启动方式之一：进入/opt/modules/hbase-0.98.6-hadoop2目录，启动hbase进程，使用hbase自带的zookeeper（我们已经将zookeeper-3.4.6.jar替换为zookeeper-3.4.5.jar）：
hbase-0.98.6-hadoop2]$ bin/start-hbase.sh
查看hbase进程：
[beifeng@hadoop-senior hbase-0.98.6-hadoop2]$ jps2813 HRegionServer3162 Jps2724 HMaster2670 HQuorumPeer2196 DataNode2137 NameNode
（10）hbase启动方式之二：启动我们自己安装的zookeeper，并分别启动master和regionserver：
zookeeper-3.4.5]$ bin/zkServer.sh start
hbase-0.98.6-hadoop2]$ bin/hbase-daemon.sh start master
hbase-0.98.6-hadoop2]$ bin/hbase-daemon.sh start regionserver
查看hbase进程：
[beifeng@hadoop-senior hbase-0.98.6-hadoop2]$ jps
6283 QuorumPeerMain6483 Jps6334 HMaster2196 DataNode2137 NameNode6431 HRegionServer
（11）停止hbase进程：
hbase-0.98.6-hadoop2]$ bin/stop-hbase.sh
（12）外部界面
HBase的外部UI界面地址：http://hadoop-:60010，端口号：60010。
5、HBase的基本使用
（1）启动hbase shell命令行：
hbase-0.98.6-hadoop2]$ bin/hbase shell
（2）列出当前数据库中的所有namespace：
hbase(main):001:0> list_namespace
（3）列出hbase中的表：
hbase(main):001:0> list
TABLE -07-22 11:46:58,921 WARN [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable0 row(s) in 3.0660 seconds=> []
（4）创建namespace：
查看帮助信息，找到创建的语法格式，注意要加上引号：
help 'create_namespace'
创建namespace：create_namespace 'nstest'
（5）描述查看namespace的结构：
describe_namespace 'nstest'
（6）删除namespace：
drop_namespace 'nstest'
（7）创建表，表名user，列簇info：
示例：create 'ns1:t1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}1）ns1指的就是namespace2）t1代表table_name3）ns1:t1这样的格式就是唯一确定了一张表4）在hbase中=>符号表示等于5）f指的是列簇，建表时要指定一个列簇6）VERSIONS => 5代表同时能够存储的版本数7）可以指定多个列簇，一个大括号中只能指定一个NAME（变量）8）一个列簇就是一个大括号9）在建表的时候可以指定在某个namespace下，比如：ns1:t1，没有指定就是在默认的数据库下面创建
hbase(main):002:0> create 'user','info'
0 row(s) in 0.6260 seconds=> Hbase::Table - user
（8）描述表user的结构：
hbase(main):003:0> describe 'user'
DESCRIPTIONENABLED'user', {NAME => 'info', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICA true TION_SCOPE => '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL = > 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false ', BLOCKCACHE => 'true'} 1 row(s) in 0.0700 seconds
（9）向表user中插入数据。表名user，rowkey为10001，列簇info，列名name等，cell值为zhangsan：
hbase(main):004:0> put 'user','10001','info:name','zhangsan'
hbase(main):005:0> put 'user','10001','info:age','25'
hbase(main):006:0> put 'user','10001','info:sex','male'
hbase(main):007:0> put 'user','10001','info:address','shanghai'
HBase中的数据查询有三种方式：
1）依据rowkey查询，这是最快的，使用get命令；
2）依据范围查询，这是最常用的，使用scan range命令；
3）全表扫描，这是最慢的，使用scan命令。
（10）查询user表中rowkey为10001的信息：
hbase(main):008:0> get 'user','10001'
COLUMN CELLinfo:address timestamp=1532231767144, value=shanghaiinfo:agetimestamp=1532231729180, value=25info:nametimestamp=1532231687833, value=zhangsaninfo:sextimestamp=1532231746853, value=male 4 row(s) in 0.0300 seconds
查询user表中rowkey为10001，列簇为info的信息：
hbase(main):009:0> get 'user','10001','info'
查询user表中rowkey为10001，列簇为info，列名为name的信息：
hbase(main):009:0> get 'user','10001','info:name'
COLUMN CELLinfo:nametimestamp=1532231687833, value=zhangsan1 row(s) in 0.0160 seconds
（11）插入rowkey为10002的信息：
hbase(main):010:0> put 'user','10002','info:name','wangwu'
hbase(main):011:0> put 'user','10002','info:age','30'
hbase(main):012:0> put 'user','10002','info:tel','25354212'
hbase(main):013:0> put 'user','10002','info:qq','232523551'
全表扫描：
hbase(main):014:0> scan
全表扫描user表：
hbase(main):014:0> scan 'user'
ROW COLUMN+CELL 10001 column=info:address, timestamp=1532231767144, value=shanghai 10001 column=info:age, timestamp=1532231729180, value=25 10001 column=info:name, timestamp=1532231687833, value=zhangsan 10001 column=info:sex, timestamp=1532231746853, value=male 10002 column=info:age, timestamp=1532232249589, value=30 10002 column=info:name, timestamp=1532232223162, value=wangwu 10002 column=info:qq, timestamp=1532232294714, value=232523551 10002 column=info:tel, timestamp=1532232273419, value=25354212 2 row(s) in 0.0450 seconds
（12）插入user表中列簇为10003的信息：
hbase(main):015:0> put 'user','10003','info:name','zhaoliu'
（13）范围查询：查询user表中的name列和age列的信息：
hbase(main):016:0> scan 'user',{COLUMNS => ['info:name','info:age']}
ROW COLUMN+CELL 10001 column=info:age, timestamp=1532231729180, value=25 10001 column=info:name, timestamp=1532231687833, value=zhangsan 10002 column=info:age, timestamp=1532232249589, value=30 10002 column=info:name, timestamp=1532232223162, value=wangwu 10003 column=info:name, timestamp=1532232516020, value=zhaoliu 3 row(s) in 0.0410 seconds
（14）范围查询：查询user表中起始rowkey为10002开始的行信息：
hbase(main):017:0> scan 'user', {STARTROW=>'10002'}
ROW COLUMN+CELL 10002 column=info:age, timestamp=1532232249589, value=30 10002 column=info:name, timestamp=1532232223162, value=wangwu 10002 column=info:qq, timestamp=1532232294714, value=232523551 10002 column=info:tel, timestamp=1532232273419, value=25354212 10003 column=info:name, timestamp=1532232516020, value=zhaoliu 2 row(s) in 0.0340 seconds
STARTROW代表开始的行号，大括号中的所有变量都必须是大写：
scan 'ns1:t1', {COLUMNS => ['c1', 'c2'], LIMIT => 10, STARTROW => 'xyz'}scan 'nstest:tb1', {STARTROW => '0521_10002'}
STOPROW代表结束的行号，包头不包尾：
scan 'nstest:tb1', {STARTROW => '0521_10001',STOPROW => '0521_10003'}
（15）删除user表中rowkey为10001，列簇为info，列名为name，值为zhangsan的数据（可能该值有多个版本）：
hbase(main):018:0> delete 'user','10001','info:name','zhangsan'
删除user表中rowkey为10001，列簇为info，列名为name的列数据：
hbase(main):018:0> delete 'user','10001','info:name'
（16）全表扫描user表：
hbase(main):019:0> scan 'user'
ROW COLUMN+CELL 10001 column=info:address, timestamp=1532231767144, value=shanghai 10001 column=info:age, timestamp=1532231729180, value=25 10001 column=info:sex, timestamp=1532231746853, value=male 10002 column=info:age, timestamp=1532232249589, value=30 10002 column=info:name, timestamp=1532232223162, value=wangwu 10002 column=info:qq, timestamp=1532232294714, value=232523551 10002 column=info:tel, timestamp=1532232273419, value=25354212 10003 column=info:name, timestamp=1532232516020, value=zhaoliu 3 row(s) in 0.0340 seconds
（17）删除user表中rowkey为10001的全部信息：
hbase(main):020:0> deleteall 'user','10001'
全表扫描user表：
hbase(main):021:0> scan 'user'
ROW COLUMN+CELL 10002 column=info:age, timestamp=1532232249589, value=30 10002 column=info:name, timestamp=1532232223162, value=wangwu 10002 column=info:qq, timestamp=1532232294714, value=232523551 10002 column=info:tel, timestamp=1532232273419, value=25354212 10003 column=info:name, timestamp=1532232516020, value=zhaoliu 2 row(s) in 0.0230 seconds
（18）禁用user表：
hbase(main):022:0> disable 'user'
hbase(main):022:0> disable_all
（19）启用user表：
hbase(main):023:0> enable 'user'
hbase(main):023:0> enable_all
（20）删除user表：
hbase(main):024:0> drop 'user'
在hbase中表有启用和禁用的状态区分，在删除和修改前需要先禁用，如果是修改那么修改完成后需要再启用。
（21）退出hbase shell命令行：
hbase(main):025:0> exit
（22）输入help获取帮助信息。
（23）shell命令行的删除，需要按住ctrl+删除键才可以删除。
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