HBase高手之路4-Shell操作

文章目录

• HBase高手之路3—HBase的shell操作
• • 一、hbase的shell命令汇总
  • 二、需求
  • 三、表的操作
  • • 1．进入shell命令行
    • 2．创建表
    • 3．查看表的定义
    • 4．列出所有的表
    • 5．删除表
    • • 1)禁用表
      • 2)启用表
      • 3)删除表
  • 四、数据的操作
  • • 1．添加数据
    • 2．获取（查看）数据
    • • 1)获取一行数据
      • 2)获取单个数据
    • 3．更新（修改）数据
    • 4．删除数据
    • • 1)删除指定列的数据
      • 2)删除整行数据
      • 3)清空表
  • 五、导入数据
  • • 1．数据文件的准备
    • 2．把数据文件上次到服务器
    • 3．创建表，根据数据文件的定义
    • 4．执行命令导入命令数据文件
    • 5．查看数据
  • 六、计数操作
  • • 1．计数命令
    • 2．MR程序计数
  • 七、扫描操作
  • • 1．全表扫描
    • 2．限定记录数
    • 3．限定列
    • 4．限定rowkey
  • 八、HBase的过滤器
  • • 1．简介
    • 2．过滤器
    • 3．过滤器的用法
    • • 1)比较运算符
      • 2)比较器
      • 3)比较器表达式
    • 4．案例一：查询指定订单id的数据
    • • 1)需求
      • 2)分析
      • 3)实现
    • 5．案例二：查询状态为已付款的订单
    • • 1)需求
      • 2)分析
    • 6．案例三：组合多条件过滤1
    • • 1）需求
      • 2）分析
    • 7. 案例四：组合多条件过滤2
    • • 1）需求
      • 2）分析
    • 8.作业
  • 九、INCR
  • • 1. 需求
    • 2. incr操作
    • 3．基本使用
    • 4．导入准备好的数据
    • 5．获取计数器值的命令
    • 6．使用incr进行累加操作，修改计数器的值
  • 十、Shell管理操作
  • • 1．status
    • 2．whoami
    • 3．list
    • 4．count
    • 5．describe
    • 6．exists
    • 7．is_enabled、is_disabled
    • 8．alter
  • 参考文章

HBase高手之路3—HBase的shell操作

一、hbase的shell命令汇总

命令	功能
create	创建表
put	插入或者更新数据
get	获取限定行或者列的数据
scan	全表扫描或扫描表并返回表的数据
describe	查看表的结构
count	统计行数
delete	删除指定的行或列的数据
deleteall	删除整个行或者列的数据
truncate	删除表的数据，结构还在
drop	删除整个表（包括数据）

二、需求

有以下的订单数据，需要将其保存在HBase中

订单id	订单状态	支付金额	支付方式	用户id	操作时间	商品分类
001	已付款	189.5	1	100001	2023-3-6 9:10:24	手机

三、表的操作

1．进入shell命令行

注意：需要提前启动 ZooKeeper、hdfs、hbase集群

2．创建表

命令格式：

create '表名','列簇名1'[,'列簇名2',...]

注意：create要小写，一个表可以有多个列簇

3．查看表的定义

命令格式：

describe '表名'

4．列出所有的表

命令格式：

list

5．删除表

1)禁用表

命令格式：

disable '表名'

2)启用表

命令格式：

enable '表名'

3)删除表

命令格式：

drop '表名'

注意：表处于启用状态时是无法删除的，若要删除表需要先禁用表，在进行删除。

四、数据的操作

1．添加数据

命令格式：

put '表名','rowkey行键','列簇名:列名',值

依次添加其他的数据

注意：如果显示中文乱码，是因为hbase的shell中显示的是中文的十六进制编码，要解决中文乱码，需要添加选项，jrubby语法格式：

{属性名=>属性值}

如果有多个属性，中间用逗号格式

再次添加另一个rowkey的数据

2．获取（查看）数据

1)获取一行数据

命令格式：

get '表名','rowkey'

2)获取单个数据

命令格式：

get '表名','rowkey','列簇名:列名'

3．更新（修改）数据

命令格式：

put '表名','rowkey行键','列簇名:列名',新值

说明：

• put命令如果键值存在则修改，如果不存在则添加
• 在HBase中会自动维护表中数据的版本，即时间戳
• 每执行一次put操作，都会生产一个新的时间戳

4．删除数据

1)删除指定列的数据

命令格式：

delete '表名','行键','列簇名:列名'

2)删除整行数据

命令格式：

deleteall '表名','行键'

3)清空表

命令格式：

truncate '表名'

五、导入数据

1．数据文件的准备

2．把数据文件上次到服务器

3．创建表，根据数据文件的定义

注意：集群启动

1. 启动ZooKeeper
2. 启动hdfs
3. 启动HBASE
4. 进入shell命令行

create 'ORDER_INFO' ,'C1'

4．执行命令导入命令数据文件

5．查看数据

此时，HBase的数据在HDFS上是的存储查看

六、计数操作

统计表中有多少条数据

1．计数命令

语法：

count '表名'

功能：统计rowkey不同的行数

注意：当数据量很大的时候，这个操作是比较耗时的

2．MR程序计数

当数据量很大很大的时候，可以通过HBase提供的MR程序进行计数，这个mr程序是

org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter，语法格式：

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter '表名'

此时需启动yarn

启动计数命令

hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'ORDER_INFO'

七、扫描操作

1．全表扫描

语法：
scan ‘表名’,{FORMATTER=>‘toString’}

注意：尽量避免全表扫描一张很大很大的表

2．限定记录数

语法：

scan ‘表名’,{FORMATTER=>'toString',LIMIT=>数字}

3．限定列

Rubby语法：

scan ‘表名’,{FORMATTER=>'toString',COLUMNS=>[‘列簇名1:列名1’,’列簇名1:列名2’,...]}

scan "ORDER_INFO",{FORMATTER=>'toString',LIMIT=>3,COLUMNS=>['C1:CATEGORY','C1:PAY_MONEY']}

4．限定rowkey

语法：

scan ‘表名’,{FORMATTER=>'toString',ROWPREFIXFILTER=>’rowkey一部分’}

scan "ORDER_INFO",{FORMATTER=>'toString',COLUMNS=>['C1:CATEGORY','C1:PAY_MONEY'],ROWPREFIXFILTER=>'e'}

八、HBase的过滤器

1．简介

在HBase中，如果要对海量的数据进行扫描查询，尤其是全表扫描效率很低，可以使用过滤器Filter来提高查询的效率。过滤器Filter可以根据主键、列簇、列、版本号(时间戳)等条件对数据进行查询过滤。

在HBase中，使用过滤器有两种方式，一种就是使用命令行基于jRubby语法的选项实现交互式查询，另一种是基于HBase的JAVA API的方式进行编程开发。

官网文档：https://hbase.apache.org/devapidocs/index.html

2．过滤器

可以通过show_filters命令，查看hbase内置的过滤器

我们来解释一下这些过滤器的用法：

类型	过滤器	功能
rowkey过滤器	RowFilter	实现行键字符串的比较和过滤
	PrefixFilter	rowkey的前缀过滤器
	KeyOnlyFilter	只对单元格的键过滤不显示值
	FirstKeyOnlyFilter	只扫描显示相同键的第一个单元格，其对应的键值会显示出来
列过滤器	FamilyFilter	列簇过滤器
	QualifierFilter	列限定符过滤器，只显示对应列簇列名的数据
	ColumnPrefixFilter	对列名的前缀进行限定
	MultipleColumnPrefixFilter	对多个列名的前缀进行限定
	ColumnRangeFilter	列名称范围的过滤器
值过滤器	ValueFilter	值过滤器，查询符合条件的键值对
	SingleColumnValueFilter	对单个值进行过滤
	ColumnValueFilter	列值的过滤器
	SingleColumnValueExcludeFilter	排除匹配成功的值
其他过滤器	ColumnPaginationFilter	列分页过滤器，返回offset、limit的列
	PageFilter	分页过滤器，分页显示
	TimestampsFilter	时间戳过滤器
	ColumnCountGetFilter	限制每个逻辑行返回值对的个数
	DependentColumnFilter	依赖列过滤器

3．过滤器的用法

过滤器一般结合scan来使用

scan "ORDER_INFO",{FORMATTER=>'toString',FILTER=>"RowFilter(=,'binary:02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53')"}

一般语法：

scan ‘表名’,{FILTER=>”过滤器的名称(参数列表(如比较运算符,比较器))”}

1)比较运算符

比较运算符是我们比较常见的。

运算符	功能
=	等于
>	大于
<	小于
>=	大于等于
<=	小于等于
!=	不等于

2)比较器

比较器	功能
BinaryComparator	匹配完整的字节数组
BinaryPrefixComparator	匹配字节数组的前缀
BitComparator	匹配比特位
NullComparator	匹配空值
RegexStringComparator	匹配正则表达式
SubstringComparator	匹配子字符串

3)比较器表达式

比较器	表达式缩写
BinaryComparator	binary:值
BinaryPrefixComparator	binaryprefix:值
BitComparator	bit:值
NullComparator	null
RegexStringComparator	regexstring:正则表达式
SubstringComparator	substring:值

4．案例一：查询指定订单id的数据

1)需求

查询指定订单的数据，订单号为“e8b3bb37-1019-4492-93c7-305177271a71”，订单状态及支付方式

2)分析

• 因为订单id就说表的rowkey，所以应该使用rowkey过滤器RowFilter

只需要两个参数

• 比较运算符：=
• 比较器表达式：binary:订单号

3)实现

scan 'ORDER_INFO',{FORMATTER=>'toString',COLUMNS=>['C1:STATUS','C1:PAYWAY'],FILTER=>"RowFilter(=,'binary:e8b3bb37-1019-4492-93c7-305177271a71')"}

5．案例二：查询状态为已付款的订单

1)需求

查询状态为已付款的订单

2)分析

• 因为查询状态为已付款要查询指定值，所以应该使用值过滤器SingleColumnValueFilter

需要传入四个参数

• 列簇
• 列名
• 比较运算符
• 比较器表达式

scan 'ORDER_INFO',{FORMATTER=>'toString',FILTER=>"SingleColumnValueFilter('c1','STATUS',=,'binary:已付款')"}

注意：

• 列簇名和列名大小写一定要写对
• 如果列簇名和列名大小写写错并不能过滤数据，但是HBase不会报错，而是显示全部的数据，因为HBase是无模式的

6．案例三：组合多条件过滤1

1）需求

查询支付方式为1，且支付金额大于8000的订单

2）分析

• 此处需要使用多个过滤器共同来实现查询，多个过滤器，可以使用AND（并且）或者OR（或者）来组合多个过滤器完成查询
• 使用SingleColumnValueFilter实现对应列的查询

1. 支付方式为1的过滤器

SingleColumnValueFilter('C1', 'PAYWAY', = , 'binary:1')

2. 支付金额大于8000的过滤器

SingleColumnValueFilter('C1', 'PAY_MONEY', > , 'binary:8000')

3. 完整的命令

scan 'ORDER_INFO', {FORMATTER => 'toString',FILTER => "SingleColumnValueFilter('C1', 'PAYWAY', = , 'binary:1') AND SingleColumnValueFilter('C1', 'PAY_MONEY', > , 'binary:8000')"}

注意：

• HBase shell中比较默认都是字符串比较，所以如果是比较数值类型的，会出现不准确的情况
• 例如：在字符串比较中4000是比100000大的
• 外层必须使用双引号，内层使用单引号

我们还可以加上限定列：

scan 'ORDER_INFO', {FORMATTER => 'toString',FILTER => "SingleColumnValueFilter('C1', 'PAYWAY', = , 'binary:1') AND SingleColumnValueFilter('C1', 'PAY_MONEY', > , 'binary:8000')",COLUMNS=>['C1:PAYWAY','C1:PAY_MONEY']}

7. 案例四：组合多条件过滤2

1）需求

查询类别为“维修;手机;”或者“数码;女装;”，并且状态为“已付款”的订单，只显示类别和状态

2）分析

• 此处需要使用多个过滤器组合使用，多个过滤器可以使用AND（并且）、OR（或者）来进行组合
• 使用值过滤器中的SingleColumnValueFilter实现对应列值的查询

完整的命令

scan 'ORDER_INFO', {FORMATTER => 'toString',FILTER => "(SingleColumnValueFilter('C1', 'CATEGORY', = , 'binary:维修;手机;') OR SingleColumnValueFilter('C1', 'CATEGORY', = , 'binary:数码;女装;')) AND SingleColumnValueFilter('C1', 'STATUS', =, 'binary:已付款')",COLUMNS=>['C1:CATEGORY','C1:STATUS']}

8.作业

选择操作时间在2020-04-25，12点8分到9分之间的已完成的订单，只显示操作时间和状态

scan 'ORDER_INFO', {FORMATTER => 'toString',FILTER => "SingleColumnValueFilter('C1', 'OPERATION_DATE', > , 'binary:2020-04-25 12:08:00') AND SingleColumnValueFilter('C1', 'OPERATION_DATE', = , 'binary:2020-04-25 12:09:00')",COLUMNS=>['C1:OPERATION_DATE','C1:STATUS']}

九、INCR

incr（increament）命令可以实现某个单元格的值进行原子性计数累加，默认累加1

1. 需求

某新闻app应用为了统计每个新闻的每隔一段时间的访问次数，将新闻数据保存在HBase中，该表格的数据如下所示，要求原子性的增加新闻的访问次数

新闻ID	访问次数	时间段	rowkey
0000000001	12	00:00-01:00	0000000001_00:00-01:00
0000000002	20	01:00-02:00	0000000002_01:00-02:00

2. incr操作

语法：

incr ‘表名’，‘rowkey’，‘列簇名：列名’，[累加值]

说明：

• 如果某一列要实现计数功能，必须要使用incr来创建对应的列
• 使用put创建的额列是不能实现累加的
• 默认累加1

3．基本使用

4．导入准备好的数据

上传服务器

导入HBase

显示前5条数据

5．获取计数器值的命令

不能使用get来获取计数器的值

语法：

get_counter ‘表名’，‘rowkey’，‘列簇名：列名’

6．使用incr进行累加操作，修改计数器的值

十、Shell管理操作

1．status

查看服务器的状态

2．whoami

显示当前用户

3．list

显示当前的所有的表

4．count

统计表的记录数

5．describe

显示表的结构信息

6．exists

判断某个表是否存在

7．is_enabled、is_disabled

判断某个表是否被启用或者禁用

8．alter

改变表和列簇的模式

• 新增列簇

• 删除列簇

参考文章

HBASE官网文档