Java操作Hbase进行建表、删表以及对数据进行增删改查，条件查询

时间：2021-06-03 08:35:21

1、搭建环境

  新建JAVA项目，添加的包有:

   有关Hadoop的hadoop-core-0.20.204.0.jar

   有关Hbase的hbase-0.90.4.jar、hbase-0.90.4-tests.jar以及Hbase资源包中lib目录下的所有jar包。


2、主要程序

package com.wujintao.hbase.test;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException;
import org.apache.hadoop.hbase.ZooKeeperConnectionException;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTablePool;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

public class JinTaoTest {

public static Configuration configuration;
static {
configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.1.100");
configuration.set("hbase.master", "192.168.1.100:60000");
}

public static void main(String[] args) {
// createTable("wujintao");
// insertData("wujintao");
// QueryAll("wujintao");
// QueryByCondition1("wujintao");
// QueryByCondition2("wujintao");
//QueryByCondition3("wujintao");
//deleteRow("wujintao","abcdef");
deleteByCondition("wujintao","abcdef");
}

/**
 * 创建表
 * @param tableName
 */
public static void createTable(String tableName) {
System.out.println("start create table ......");
try {
HBaseAdmin hBaseAdmin = new HBaseAdmin(configuration);
if (hBaseAdmin.tableExists(tableName)) {// 如果存在要创建的表，那么先删除，再创建
hBaseAdmin.disableTable(tableName);
hBaseAdmin.deleteTable(tableName);
System.out.println(tableName + " is exist,detele....");
}
HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName);
tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column1"));
tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column2"));
tableDescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("column3"));
hBaseAdmin.createTable(tableDescriptor);
} catch (MasterNotRunningException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ZooKeeperConnectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("end create table ......");
}

/**
 * 插入数据
 * @param tableName
 */
public static void insertData(String tableName) {
System.out.println("start insert data ......");
HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);
HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);
Put put = new Put("112233bbbcccc".getBytes());// 一个PUT代表一行数据，再NEW一个PUT表示第二行数据,每行一个唯一的ROWKEY，此处rowkey为put构造方法中传入的值
put.add("column1".getBytes(), null, "aaa".getBytes());// 本行数据的第一列
put.add("column2".getBytes(), null, "bbb".getBytes());// 本行数据的第三列
put.add("column3".getBytes(), null, "ccc".getBytes());// 本行数据的第三列
try {
table.put(put);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("end insert data ......");
}

/**
 * 删除一张表
 * @param tableName
 */
public static void dropTable(String tableName) {
try {
HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(configuration);
admin.disableTable(tableName);
admin.deleteTable(tableName);
} catch (MasterNotRunningException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ZooKeeperConnectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}

}
/**
 * 根据 rowkey删除一条记录
 * @param tablename
 * @param rowkey
 */
 public static void deleteRow(String tablename, String rowkey)  {
try {
HTable table = new HTable(configuration, tablename);
List list = new ArrayList();
Delete d1 = new Delete(rowkey.getBytes());
list.add(d1);

table.delete(list);
System.out.println("删除行成功!");

} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}


}

 /**
  * 组合条件删除
  * @param tablename
  * @param rowkey
  */
 public static void deleteByCondition(String tablename, String rowkey)  {
//目前还没有发现有效的API能够实现 根据非rowkey的条件删除 这个功能能，还有清空表全部数据的API操作

}


/**
 * 查询所有数据
 * @param tableName
 */
public static void QueryAll(String tableName) {
HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);
HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);
try {
ResultScanner rs = table.getScanner(new Scan());
for (Result r : rs) {
System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));
for (KeyValue keyValue : r.raw()) {
System.out.println("列：" + new String(keyValue.getFamily())
+ "====值:" + new String(keyValue.getValue()));
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

/**
 * 单条件查询,根据rowkey查询唯一一条记录
 * @param tableName
 */
public static void QueryByCondition1(String tableName) {

HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);
HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);
try {
Get scan = new Get("abcdef".getBytes());// 根据rowkey查询
Result r = table.get(scan);
System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));
for (KeyValue keyValue : r.raw()) {
System.out.println("列：" + new String(keyValue.getFamily())
+ "====值:" + new String(keyValue.getValue()));
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

/**
 * 单条件按查询，查询多条记录
 * @param tableName
 */
public static void QueryByCondition2(String tableName) {

try {
HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);
HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);
Filter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes
.toBytes("column1"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes
.toBytes("aaa")); // 当列column1的值为aaa时进行查询
Scan s = new Scan();
s.setFilter(filter);
ResultScanner rs = table.getScanner(s);
for (Result r : rs) {
System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));
for (KeyValue keyValue : r.raw()) {
System.out.println("列：" + new String(keyValue.getFamily())
+ "====值:" + new String(keyValue.getValue()));
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}

}

/**
 * 组合条件查询
 * @param tableName
 */
public static void QueryByCondition3(String tableName) {

try {
HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000);
HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);

List<Filter> filters = new ArrayList<Filter>();

Filter filter1 = new SingleColumnValueFilter(Bytes
.toBytes("column1"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes
.toBytes("aaa"));
filters.add(filter1);

Filter filter2 = new SingleColumnValueFilter(Bytes
.toBytes("column2"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes
.toBytes("bbb"));
filters.add(filter2);

Filter filter3 = new SingleColumnValueFilter(Bytes
.toBytes("column3"), null, CompareOp.EQUAL, Bytes
.toBytes("ccc"));
filters.add(filter3);

FilterList filterList1 = new FilterList(filters);

Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filterList1);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));
for (KeyValue keyValue : r.raw()) {
System.out.println("列：" + new String(keyValue.getFamily())
+ "====值:" + new String(keyValue.getValue()));
}
}
rs.close();

} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}

}

}


注意：可能大家没看到更新数据的操作，其实更新的操作跟添加完全一致，只不过是添加时rowkey不存在，更新时rowkey已经存在，并且timstamp相同的情况下，还有就是目前好像还没办法实现hbase数据的分页查询，不知道有没有人知道怎么做。

 

HBase性能优化建议：

   1)配置

  当你调用create方法时将会加载两个配置文件:hbase-default.xml and hbase-site.xml,利用的是当前的java类路径， 代码中configuration设置的这些配置将会覆盖hbase-default.xml和hbase-site.xml中相同的配置,如果两个配置文件都存在并且都设置好了相应参数，上面的属性可以省略（一般我们项目里复制一份HBASE路径里配置好的hbase-site.xml作为资源文件让其加载即可）

 

 2)关于建表

  public void createTable(HTableDescriptor desc)

 HTableDescriptor 代表的是表的schema, 提供的方法中比较有用的有

setMaxFileSize，指定最大的region size

setMemStoreFlushSize 指定memstore flush到HDFS上的文件大小

增加family通过 addFamily方法 

public void addFamily(final HColumnDescriptor family) 

HColumnDescriptor代表的是column的schema，提供的方法比较常用的有

setTimeToLive:指定最大的TTL,单位是ms,过期数据会被自动删除。

setInMemory:指定是否放在内存中，对小表有用，可用于提高效率。默认关闭

setBloomFilter:指定是否使用BloomFilter,可提高随机查询效率。默认关闭

setCompressionType:设定数据压缩类型。默认无压缩。

setMaxVersions:指定数据最大保存的版本个数。默认为3。

 

注意的是，一般我们不去setInMemory为true,默认是关闭的

 

3)关于入库

   官方建议

 table.setAutoFlush(false); //数据入库之前先设置此项为false

 table.setflushCommits();//入库完成后，手动刷入数据

注意：

  在入库过程中，put.setWriteToWAL(true/flase);

  关于这一项如果不希望大量数据在存储过程中丢失，建议设置为true,如果仅是在测试演练阶段，为了节省入库时间建议设置为false

 

4)关于获取表实例

HTablePool pool = new HTablePool(configuration, Integer.MAX_VALUE);

HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);

建议用表连接池的方式获取表，具体池有什么作用，我想用过数据库连接池的同学都知道，我就不再重复

不建议使用new HTable(configuration,tableName);的方式获取表

 

5)关于查询

 建议每个查询语句都放入try catch语句块，并且finally中要进行关闭ResultScanner实例以及将不使用的表重新放入到HTablePool中的操作，具体做法如下

public static void QueryAll(String tableName) {
HTablePool pool = new HTablePool(configuration, Integer.MAX_VALUE);
HTable table = null;
ResultScanner rs = null;
try {
Scan scan = new Scan();
table = (HTable) pool.getTable(tableName);
rs = table.getScanner(scan);
for (Result r : rs) {
System.out.println("获得到rowkey:" + new String(r.getRow()));
for (KeyValue keyValue : r.raw()) {
System.out.println("列：" + new String(keyValue.getFamily())
+ "====值:" + new String(keyValue.getValue()));
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
rs.close();// 最后还得关闭
pool.putTable(table); //实际应用过程中，pool获取实例的方式应该抽取为单例模式的，不应在每个方法都重新获取一次(单例明白？就是抽取到专门获取pool的逻辑类中，具体逻辑为如果pool存在着直接使用，如果不存在则new)
}
}


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