HBase写流程

存储结构介绍

1. RegionServer管理着多个region；每个RegionServer都有对应的HLog实例
2. region是Hbase存储的单元，数据都存在region中，需要注意的是每一个region只存储一个column family的数据而且只是这个列族的一部分；当region达到一定的大小之后会根据rowkey的排序划分为多个region；每个region里面包含多个store对象；每个store对象里面包含一个memstore和一个或多个storefile
3. memstore是数据在内存中的实体；并且一般是有序的；当有数据写入的时候会先写入到memstore；当memstore大小达到上线之后store会flish(创建)
   storefile(hfile的一层封装)文件；最终写入到hdfs中。
4. Hlog保证了内存中的数据不会丢失；WAL的一种实现预写日志；regionserver会将更新操作记录到memstore然后记录到hlog中；只有当hlog更新完成之后这条记录才是真正成功写入。(一般的WAL是先写入日志再写入内存；hbase是先写入内存再写入日志的)

写入流程

1. client客户端会首先访问zookeeper；从中获取表的相关信息和表的region的相关信息；根据要插入的rowkey获取指定的regionserver的信息；如果是批量提交会把rowkey根据hregion location进行分组；当我们得到了要访问的regionserver之后；
2. client会向regionserver发出写请求；将数据发送给这个regionserver；这个regionserver收请求之后；首先会进行各种检查操作比如看一下这个regionserver是不是只读状态；memstore是否超过了broking memstore size的大小；之后进行数据写入；将数据同时写入memstore和hlog；这俩者都写入成功后才算完结。这里面比较复杂；写入memstore和hlog是事务性操作；需要获取相关的锁；要么全部成功要么全失败。
3. 当memstore大小达到阈值之后store会flish成storefile文件；当storefile文件达到一定数量后会促发combine合并机制；将多个storefile文件合并成一个大的storefile文件；如果单个stroefile文件达到了一定的阈值会触发split机制；将regionserver一分为二；之后hmaster给两个region分配相应的regionserver进行管理；从而分担压力。

简要概括

• Client会先访问zookeeper, 得到对应的regionserver地址
• Client对regionserver发起写请求, Regionserver接受数据写入内存
• 当memstore的大小达到一定的值后, Flush到storefile并存储到Hdfs

HBase读流程

1. client读取数据首先链接zookeeper，通过访问meta 表和regisonserver的节点信息；将meta 表缓存到本地；通过缓存的meta 表获取要访问的表所对应的regionserver的信息，让后向对应的regionserver发起读请求；
2. regionsserver收到读请求后做一些复杂的操作见下面红字
3. meta表就相当于一个目录；可以快速定位到数据的实际位置

简要概括

• Client会先访问zookeeper, 得到对应的regionserver地址
• Client对regionserver发起读请求
• 当regionserver收到client的读请求后, 先扫描自己的memstore, 再扫描
  blockcache (加速读内容缓存区) 如果还没找到则 Storefile中读取数据, 然后将数据返回给Client

HBase模块协作

◆Hbase启动时发生了什么?
◆当regionserver失效后会发生什么?
◆当hmaster失效后会发生什么?

Hbase启动

• HMaster启动、注册到Zookeeper,等待RegionServer汇报；
• RegionServer注册到Zookeeper,并向HMaster汇报
• HMaster对各个Regionserver (包括失效的) 的数据进行整理, 分配region和meta信息。

注意：集群中在注册Zookeeper之前首先会将自己注册到backupmaster节点；这里是因为在集群中有多个master；在不确定谁是acive之前都会先注册到backupmaster节点中；当某个节点成为activemaster就会删除自身的在backupmaster的信息；才会实例化相关的类比如masterServertive，serverManager，tableStaticManager
Hmaster将meta表交给zookeeper就没事了；backupmaster节点里的unactive的master会从action master处定期更新自己的meta表保证最新。

regionserver失效

• Hmaster将失效regionserver上的region分配到其他节点
• Hmaster更新hbase: Meta表以保证数据正常访问:

HMaster失效

• (集群中)处于backup状态的其他hmaster节点推选出一个转为active状态
• (非集群)数据能正常读写, 但是不能创建删除表, 也不能更改表结构

Shell命令实战

Hbase Shell命令

◆ HBase shell基础命令: status, List, create Table等
◆ HBase shell数据模型操作命令: Put, get, delete, Scan等

详细命令

# HBase shell中的帮助命令非常强大，使用help获得全部命令的列表，使用help ‘command_name’获得某一个命令的详细信息
help 'status'
# 查询服务器状态
status
# 查看所有表
list
# 创建一个表
create 'FileTable','fileInfo','saveInfo'
# 获得表的描述
describe 'FileTable'
# 添加一个列族
alter 'FileTable', 'cf'
# 删除一个列族
alter 'FileTable', {NAME => 'cf', METHOD => 'delete'}
# 插入数据
put 'FileTable', 'rowkey1','fileInfo:name','file1.txt'
put 'FileTable', 'rowkey1','fileInfo:type','txt'
put 'FileTable', 'rowkey1','fileInfo:size','1024'
put 'FileTable', 'rowkey1','saveInfo:path','/home'
put 'FileTable', 'rowkey1','saveInfo:creator','tom'
put 'FileTable', 'rowkey2','fileInfo:name','file2.jpg'
put 'FileTable', 'rowkey2','fileInfo:type','jpg'
put 'FileTable', 'rowkey2','fileInfo:size','2048'
put 'FileTable', 'rowkey2','saveInfo:path','/home/pic'
put 'FileTable', 'rowkey2','saveInfo:creator','jerry'
# 查询表中有多少行
count 'FileTable'
# 获取一个rowkey的所有数据
get 'FileTable', 'rowkey1'
# 获得一个id，一个列簇（一个列）中的所有数据
get 'FileTable', 'rowkey1', 'fileInfo'
# 查询整表数据
scan 'FileTable'
# 扫描整个列簇
scan 'FileTable', {COLUMN=>'fileInfo'}
# 指定扫描其中的某个列
scan 'FileTable', {COLUMNS=> 'fileInfo:name'}
# 除了列（COLUMNS）修饰词外，HBase还支持Limit（限制查询结果行数），STARTROW（ROWKEY起始行。会先根据这个key定位到region，再向后扫描）、STOPROW(结束行)、TIMERANGE（限定时间戳范围）、VERSIONS（版本数）、和FILTER（按条件过滤行）等。比如我们从RowKey1这个rowkey开始，找下一个行的最新版本
scan 'FileTable', { STARTROW => 'rowkey1', LIMIT=>1, VERSIONS=>1}
# Filter是一个非常强大的修饰词，可以设定一系列条件来进行过滤。比如我们要限制名称为file1.txt
scan 'FileTable', FILTER=>"ValueFilter(=,'name:file1.txt’)"
# FILTER中支持多个过滤条件通过括号、AND和OR的条件组合
scan 'FileTable', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('typ') AND ValueFilter ValueFilter(=,'substring:10')"
# 通过delete命令，我们可以删除某个字段，接下来的get就无结果
delete 'FileTable','rowkey1','fileInfo:size'
get 'FileTable','rowkey1','fileInfo:size'
# 删除整行的值
deleteall 'FileTable','rowkey1'
get 'FileTable',’rowkey1'
# 通过enable和disable来启用/禁用这个表,相应的可以通过is_enabled和is_disabled来检查表是否被禁用
is_enabled 'FileTable'
is_disabled 'FileTable'
# 使用exists来检查表是否存在
exists 'FileTable'
# 删除表需要先将表disable
disable 'FileTable'
drop 'FileTable'

HBase Java API

HBase数据库操作类

• 开发hbase数据库操作类
  • 获取数据库链接；其代码在hbase-examplehbase-api-testHBaseConn中
  • 增删改查模块编写
  • 增删改查方法测试
    

Hbase数据过滤

过滤器能干什么？

• Hbase为筛选数据提供了一组过滤器, 通过过滤器可以在hbase中的数
  据的多个维度 (行kitakatta, 列bu, 数据版本) 上进行对数据的筛选操作
• 通常来说, 通过行键 、 列来筛选数据的应用场景较多
• 基于行的过滤器
  • Prefixfilter: 行的前缀匹配.
  • Pagefilter: 基于行的分页
• 基于列的过滤器
  • Columnprefixfilter: 列前缀匹配
  • Firstkeyonlyfilter: 只返回每一行的第一列
• 基于单元值的过滤器
  • Keyonlyfilter: 返回的数据不包括单元值, 只包含行键与列
  • Timestampsfilter: 根据数据的时间戳版本进行过滤
• 基于列和单元值的过滤器.
  • Singlecolumnvaluefilter: 对该列的单元值进行比较过滤
  • Singlecolumnvalueexcludefilter: 对该列的单元值进行比较过滤

按实现划分可划分为：
比较过滤器

• 比较过滤器通常需要一个比较运算符以及一个比较器来实现过滤
• RowFilter, Familyfilter, Qualifierfilter, Valuefilter

常用过滤器

Java Api实现HBase操作类

开发HBase数据库操作类

package com.kun.hbase;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;

/**
 *单例类
 */
public class HBaseConn {

  private static final HBaseConn INSTANCE = new HBaseConn();
  private static Configuration configuration;
  private static Connection connection;

  private HBaseConn() {
    try {
      if (configuration == null) {
        configuration = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost:2181");

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

  private Connection getConnection() {
    if (connection == null || connection.isClosed()) {
      try {
        connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
      } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
    return connection;
  }

  /**
   * 获取hbase链接
   * @return
   */
  public static Connection getHBaseConn() {
    return INSTANCE.getConnection();
  }

  /**
   * 获取表实例
   * @param tableName
   * @return
   * @throws IOException
   */
  public static Table getTable(String tableName) throws IOException {
    return INSTANCE.getConnection().getTable(TableName.valueOf(tableName));
  }

  /**
   * 关闭链接
   */
  public static void closeConn() {
    if (connection != null) {
      try {
        connection.close();
      } catch (IOException ioe) {
        ioe.printStackTrace();
      }
    }
  }
}

package com.kun.hbase;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;
import org.junit.Test;

import com.imooc.bigdata.hbase.api.HBaseConn;

/**
 * 测试HbaseConn类
 */
public class HBaseConnTest {

  /**
   * 测试hbase数据库链接
   */
  @Test
  public void getConnTest() {
    Connection conn = HBaseConn.getHBaseConn();
    System.out.println(conn.isClosed());
    HBaseConn.closeConn();
    System.out.println(conn.isClosed());
  }

  /**
   * 测试获取一个table
   */
  @Test
  public void getTableTest() {
    try {
      Table table = HBaseConn.getTable("US_POPULATION");
      System.out.println(table.getName().getNameAsString());
      table.close();
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
  }
}

增删查操作

package com.kun.hbase;

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

import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
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.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.client.Table;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;

/**
 *代码中都有Bytes.toBytes的意思是HBase都是以byte来存储的和关系数据库不一样；
 * 从而导致了hbase没有更新操作；跟新操作是删除后重新插入。
 */
public class HBaseUtil {

  /**
   * 创建HBase表.
   *
   * @param tableName 表名
   * @param cfs 列族的数组
   * @return 是否创建成功
   */
  public static boolean createTable(String tableName, String[] cfs) {
    try (HBaseAdmin admin = (HBaseAdmin) HBaseConn.getHBaseConn().getAdmin()) {
      if (admin.tableExists(tableName)) {
        return false;
      }
      HTableDescriptor tableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName));
      Arrays.stream(cfs).forEach(cf -> {
        HColumnDescriptor columnDescriptor = new HColumnDescriptor(cf);
        columnDescriptor.setMaxVersions(1);
        tableDescriptor.addFamily(columnDescriptor);
      });
      admin.createTable(tableDescriptor);
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    return true;
  }


  /**
   * 删除hbase表.
   *
   * @param tableName 表名
   * @return 是否删除成功
   */
  public static boolean deleteTable(String tableName) {
    try (HBaseAdmin admin = (HBaseAdmin) HBaseConn.getHBaseConn().getAdmin()) {
      admin.disableTable(tableName);
      admin.deleteTable(tableName);
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    return true;
  }

  /**
   * hbase插入一条数据.
   *
   * @param tableName 表名
   * @param rowKey 唯一标识
   * @param cfName 列族名
   * @param qualifier 列标识
   * @param data 数据
   * @return 是否插入成功
   */
  public static boolean putRow(String tableName, String rowKey, String cfName, String qualifier,
      String data) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
      put.addColumn(Bytes.toBytes(cfName), Bytes.toBytes(qualifier), Bytes.toBytes(data));
      table.put(put);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return true;
  }

  /**
   * 批量插入数据
   * @param tableName
   * @param puts
   * @return
   */
  public static boolean putRows(String tableName, List<Put> puts) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      table.put(puts);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return true;
  }

  /**
   * 获取单条数据.
   *
   * @param tableName 表名
   * @param rowKey 唯一标识
   * @return 查询结果
   */
  public static Result getRow(String tableName, String rowKey) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
      return table.get(get);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return null;
  }

  /**
   * 根据过滤器获取单条数据
   * @param tableName
   * @param rowKey
   * @param filterList
   * @return
   */
  public static Result getRow(String tableName, String rowKey, FilterList filterList) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
      get.setFilter(filterList);
      return table.get(get);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return null;
  }

  /**
   * 检索数据
   * @param tableName
   * @return
   */
  public static ResultScanner getScanner(String tableName) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      Scan scan = new Scan();
      scan.setCaching(1000);
      return table.getScanner(scan);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return null;
  }

  /**
   * 批量【某一区间内】检索数据.
   *
   * @param tableName 表名
   * @param startRowKey 起始RowKey
   * @param endRowKey 终止RowKey
   * @return ResultScanner实例
   */
  public static ResultScanner getScanner(String tableName, String startRowKey, String endRowKey) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      Scan scan = new Scan();
      scan.setStartRow(Bytes.toBytes(startRowKey));
      scan.setStopRow(Bytes.toBytes(endRowKey));
      scan.setCaching(1000);
      return table.getScanner(scan);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return null;
  }

  /**
   * 有过滤器的批量【某一区间内】检索数据.
   * @param tableName
   * @param startRowKey
   * @param endRowKey
   * @param filterList
   * @return
   */
  public static ResultScanner getScanner(String tableName, String startRowKey, String endRowKey,
      FilterList filterList) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      Scan scan = new Scan();
      scan.setStartRow(Bytes.toBytes(startRowKey));
      scan.setStopRow(Bytes.toBytes(endRowKey));
      scan.setFilter(filterList);
      scan.setCaching(1000);
      return table.getScanner(scan);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return null;
  }

  /**
   * HBase删除一行记录.
   *
   * @param tableName 表名
   * @param rowKey 唯一标识
   * @return 是否删除成功
   */
  public static boolean deleteRow(String tableName, String rowKey) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
      table.delete(delete);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return true;
  }

  /**
   * 删除某一列的列族
   * @param tableName
   * @param cfName
   * @return
   */
  public static boolean deleteColumnFamily(String tableName, String cfName) {
    try (HBaseAdmin admin = (HBaseAdmin) HBaseConn.getHBaseConn().getAdmin()) {
      admin.deleteColumn(tableName, cfName);
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
    return true;
  }

  /**
   * 删除某一列的列标识【qualifier】
   * @param tableName
   * @param rowKey
   * @param cfName
   * @param qualifier
   * @return
   */
  public static boolean deleteQualifier(String tableName, String rowKey, String cfName,
      String qualifier) {
    try (Table table = HBaseConn.getTable(tableName)) {
      Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
      delete.addColumn(Bytes.toBytes(cfName), Bytes.toBytes(qualifier));
      table.delete(delete);
    } catch (IOException ioe) {
      ioe.printStackTrace();
    }
    return true;
  }
}

通过多种过滤器过滤数据,实现HBase高级查询

通过多种过滤器过滤数据, 实现HBase高级查询

package com.kun.hbase;

import java.util.Arrays;

import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.ColumnPrefixFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter.CompareOp;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.Filter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FilterList.Operator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.KeyOnlyFilter;

import org.apache.hadoop.hbase.filter.PrefixFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.Test;

public class HBaseFilterTest {

  @Test
  public void createTable() {
    HBaseUtil.createTable("FileTable", new String[]{"fileInfo", "saveInfo"});
  }

  @Test
  public void addFileDetails() {
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey1", "fileInfo", "name", "file1.txt");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey1", "fileInfo", "type", "txt");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey1", "fileInfo", "size", "1024");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey1", "saveInfo", "creator", "jixin");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey2", "fileInfo", "name", "file2.jpg");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey2", "fileInfo", "type", "jpg");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey2", "fileInfo", "size", "1024");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey2", "saveInfo", "creator", "jixin");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey3", "fileInfo", "name", "file3.jpg");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey3", "fileInfo", "type", "jpg");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey3", "fileInfo", "size", "1024");
    HBaseUtil.putRow("FileTable", "rowkey3", "saveInfo", "creator", "jixin");

  }
//
  @Test
  public void rowFilterTest() {
    Filter filter = new RowFilter(CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("rowkey1")));

    FilterList filterList = new FilterList(Operator.MUST_PASS_ONE, Arrays.asList(filter));

    ResultScanner scanner = HBaseUtil
        .getScanner("FileTable", "rowkey1", "rowkey3", filterList);

    if (scanner != null) {
      scanner.forEach(result -> {
        System.out.println("rowkey=" + Bytes.toString(result.getRow()));
        System.out.println("fileName=" + Bytes
            .toString(result.getValue(Bytes.toBytes("fileInfo"), Bytes.toBytes("name"))));
      });
      scanner.close();
    }
  }

  @Test
  public void prefixFilterTest() {
    Filter filter = new PrefixFilter(Bytes.toBytes("rowkey2"));
    FilterList filterList = new FilterList(Operator.MUST_PASS_ALL, Arrays.asList(filter));
    ResultScanner scanner = HBaseUtil
        .getScanner("FileTable", "rowkey1", "rowkey3", filterList);

    if (scanner != null) {
      scanner.forEach(result -> {
        System.out.println("rowkey=" + Bytes.toString(result.getRow()));
        System.out.println("fileName=" + Bytes
            .toString(result.getValue(Bytes.toBytes("fileInfo"), Bytes.toBytes("name"))));
      });
      scanner.close();
    }

  }

  @Test
  public void keyOnlyFilterTest() {
    Filter filter = new KeyOnlyFilter(true);
    FilterList filterList = new FilterList(Operator.MUST_PASS_ALL, Arrays.asList(filter));
    ResultScanner scanner = HBaseUtil
        .getScanner("FileTable", "rowkey1", "rowkey3", filterList);

    if (scanner != null) {
      scanner.forEach(result -> {
        System.out.println("rowkey=" + Bytes.toString(result.getRow()));
        System.out.println("fileName=" + Bytes
            .toString(result.getValue(Bytes.toBytes("fileInfo"), Bytes.toBytes("name"))));
      });
      scanner.close();
    }
  }

  @Test
  public void columnPrefixFilterTest() {
    Filter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("nam"));
    FilterList filterList = new FilterList(Operator.MUST_PASS_ALL, Arrays.asList(filter));
    ResultScanner scanner = HBaseUtil
        .getScanner("FileTable", "rowkey1", "rowkey3", filterList);

    if (scanner != null) {
      scanner.forEach(result -> {
        System.out.println("rowkey=" + Bytes.toString(result.getRow()));
        System.out.println("fileName=" + Bytes
            .toString(result.getValue(Bytes.toBytes("fileInfo"), Bytes.toBytes("name"))));
        System.out.println("fileType=" + Bytes
            .toString(result.getValue(Bytes.toBytes("fileInfo"), Bytes.toBytes("type"))));
      });
      scanner.close();
    }
  }
}

自定义过滤器

◆ 你真的需要自定义过滤器吗? (一般不需要自定义)
◆ 如何实现自定义过滤器 （参考官网）

最后

以上就是纯真往事为你收集整理的--- HBase学习笔记 （贰）- HBase原理与实战 **HBase写流程HBase读流程HBase模块协作Shell命令实战HBase Java API的全部内容，希望文章能够帮你解决--- HBase学习笔记 （贰）- HBase原理与实战 **HBase写流程HBase读流程HBase模块协作Shell命令实战HBase Java API所遇到的程序开发问题。

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