[学习交流] 【上海校区】Hbase入门——客户端（Java，Shell，Thrift，Rest...

Hbase的客户端有原生java客户端，Hbase Shell，Thrift，Rest，Mapreduce，WebUI等等。

下面是这几种客户端的常见用法。

一、原生Java客户端

原生java客户端是hbase最主要，最高效的客户端。

涵盖了增删改查等API，还实现了创建，删除，修改表等DDL操作。

配置java连接hbase

Java连接HBase需要两个类：

HBaseConfiguration
ConnectionFactory

首先，配置一个hbase连接：

比如zookeeper的地址端口hbase.zookeeper.quorumhbase.zookeeper.property.clientPort

更通用的做法是编写hbase-site.xml文件，实现配置文件的加载：

hbase-site.xml示例：

<configuration><property><name>hbase.master</name><value>hdfs://host1:60000</value></property><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>host1,host2,host3</value></property><property><name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name><value>2181</value></property></configuration>

随后我们加载配置文件，创建连接：

config.addResource(new Path(System.getenv("HBASE_CONF_DIR"), "hbase-site.xml")); Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);创建表

要创建表我们需要首先创建一个Admin对象

Admin admin = connection.getAdmin(); //使用连接对象获取Admin对象TableName tableName = TableName.valueOf("test");//定义表名HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(tableName);//定义表对象HColumnDescriptor hcd = new HColumnDescriptor("data");//定义列族对象htd.addFamily(hcd); //添加admin.createTable(htd);//创建表HBase2.X创建表

HBase2.X 的版本中创建表使用了新的 API

TableName tableName = TableName.valueOf("test");//定义表名//TableDescriptor对象通过TableDescriptorBuilder构建；TableDescriptorBuilder tableDescriptor = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName);ColumnFamilyDescriptor family = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes("data")).build();//构建列族对象tableDescriptor.setColumnFamily(family);//设置列族admin.createTable(tableDescriptor.build());//创建表添加数据Table table = connection.getTable(tableName);//获取Table对象try { byte[] row = Bytes.toBytes("row1"); //定义行 Put put = new Put(row); //创建Put对象 byte[] columnFamily = Bytes.toBytes("data"); //列 byte[] qualifier = Bytes.toBytes(String.valueOf(1)); //列族修饰词 byte[] value = Bytes.toBytes("张三丰"); //值 put.addColumn(columnFamily, qualifier, value); table.put(put); //向表中添加数据} finally { //使用完了要释放资源 table.close();}获取指定行数据//获取数据Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1")); //定义get对象Result result = table.get(get); //通过table对象获取数据System.out.println("Result: " + result);//很多时候我们只需要获取“值” 这里表示获取 data:1 列族的值byte[] valueBytes = result.getValue(Bytes.toBytes("data"), Bytes.toBytes("1")); //获取到的是字节数组//将字节转成字符串String valueStr = new String(valueBytes,"utf-8");System.out.println("value:" + valueStr);扫描表中的数据Scan scan = new Scan();ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);try { for (Result scannerResult: scanner) { System.out.println("Scan: " + scannerResult); byte[] row = scannerResult.getRow(); System.out.println("rowName:" + new String(row,"utf-8")); }} finally { scanner.close();}删除表TableName tableName = TableName.valueOf("test");admin.disableTable(tableName); //禁用表admin.deleteTable(tableName); //删除表

Hbase Java API表DDL完整示例：

package com.example.hbase.admin;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.HConstants;import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;import org.apache.hadoop.hbase.io.compress.Compression.Algorithm;public class Example { private static final String TABLE_NAME = "MY_TABLE_NAME_TOO"; private static final String CF_DEFAULT = "DEFAULT_COLUMN_FAMILY"; public static void createOrOverwrite(Admin admin, HTableDescriptor table) throws IOException { if (admin.tableExists(table.getTableName())) { admin.disableTable(table.getTableName()); admin.deleteTable(table.getTableName()); } admin.createTable(table); } public static void createSchemaTables(Configuration config) throws IOException { try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config); Admin admin = connection.getAdmin()) { HTableDescriptor table = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(TABLE_NAME)); table.addFamily(new HColumnDescriptor(CF_DEFAULT).setCompressionType(Algorithm.NONE)); System.out.print("Creating table. "); createOrOverwrite(admin, table); System.out.println(" Done."); } } public static void modifySchema (Configuration config) throws IOException { try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config); Admin admin = connection.getAdmin()) { TableName tableName = TableName.valueOf(TABLE_NAME); if (!admin.tableExists(tableName)) { System.out.println("Table does not exist."); System.exit(-1); } HTableDescriptor table = admin.getTableDescriptor(tableName); // 更新表格 HColumnDescriptor newColumn = new HColumnDescriptor("NEWCF"); newColumn.setCompactionCompressionType(Algorithm.GZ); newColumn.setMaxVersions(HConstants.ALL_VERSIONS); admin.addColumn(tableName, newColumn); // 更新列族 HColumnDescriptor existingColumn = new HColumnDescriptor(CF_DEFAULT); existingColumn.setCompactionCompressionType(Algorithm.GZ); existingColumn.setMaxVersions(HConstants.ALL_VERSIONS); table.modifyFamily(existingColumn); admin.modifyTable(tableName, table); // 禁用表格 admin.disableTable(tableName); // 删除列族 admin.deleteColumn(tableName, CF_DEFAULT.getBytes("UTF-8")); // 删除表格(需提前禁用) admin.deleteTable(tableName); } } public static void main(String... args) throws IOException { Configuration config = HBaseConfiguration.create(); //添加必要配置文件(hbase-site.xml, core-site.xml) config.addResource(new Path(System.getenv("HBASE_CONF_DIR"), "hbase-site.xml")); config.addResource(new Path(System.getenv("HADOOP_CONF_DIR"), "core-site.xml")); createSchemaTables(config); modifySchema(config); }}二、使用Hbase Shell工具操作Hbase

在 HBase 安装目录 bin/ 目录下使用hbase shell命令连接正在运行的 HBase 实例。

$ ./bin/hbase shellhbase(main):001:0>预览 HBase Shell 的帮助文本

输入help并回车, 可以看到 HBase Shell 的基本信息和一些示例命令.

创建表

使用 create创建一个表必须指定一个表名和列族名

hbase(main):001:0> create 'test', 'cf'0 row(s) in 0.4170 seconds=> Hbase::Table - test表信息

使用 list 查看存在表

hbase(main):002:0> list 'test'TABLEtest1 row(s) in 0.0180 seconds=> ["test"]使用 describe 查看表细节及配置hbase(main):003:0> describe 'test'Table test is ENABLEDtestCOLUMN FAMILIES DESCRIPTION{NAME => 'cf', VERSIONS => '1', EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false', NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', CACHE_DATA_ON_WRITE =>'false', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'false', IN_MEMORY => 'false', CACHE_BLOOMS_ON_WRITE => 'false', PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE => '65536'}1 row(s)Took 0.9998 seconds插入数据

使用 put 插入数据

hbase(main):003:0> put 'test', 'row1', 'cf:a', 'value1'0 row(s) in 0.0850 secondshbase(main):004:0> put 'test', 'row2', 'cf:b', 'value2'0 row(s) in 0.0110 secondshbase(main):005:0> put 'test', 'row3', 'cf:c', 'value3'0 row(s) in 0.0100 seconds扫描全部数据

从 HBase 获取数据的途径之一就是 scan 。使用 scan 命令扫描表数据。你可以对扫描做限制。

hbase(main):006:0> scan 'test'ROW COLUMN+CELL row1 column=cf:a, timestamp=1421762485768, value=value1 row2 column=cf:b, timestamp=1421762491785, value=value2 row3 column=cf:c, timestamp=1421762496210, value=value33 row(s) in 0.0230 seconds获取一条数据

使用 get 命令一次获取一条数据

hbase(main):007:0> get 'test', 'row1'COLUMN CELL cf:a timestamp=1421762485768, value=value11 row(s) in 0.0350 seconds禁用表

使用 disable 命令禁用表

hbase(main):008:0> disable 'test'0 row(s) in 1.1820 secondshbase(main):009:0> enable 'test'0 row(s) in 0.1770 seconds

使用 enable 命令启用表

hbase(main):010:0> disable 'test'0 row(s) in 1.1820 seconds删除表hbase(main):011:0> drop 'test'0 row(s) in 0.1370 seconds退出 HBase Shell

使用quit命令退出命令行并从集群断开连接。

三、使用Thrift客户端访问HBase

由于Hbase是用Java写的，因此它原生地提供了Java接口，对非Java程序人员，怎么办呢？幸好它提供了thrift接口服务器，因此也可以采用其他语言来编写Hbase的客户端，这里是常用的Hbase python接口的介绍。其他语言也类似。

1.启动thrift-server

要使用Hbase的thrift接口，必须将它的服务启动，启动Hbase的thrift-server进程如下：

cd /app/zpy/hbase/bin./hbase-daemon.sh start thrift 执行jps命令检查：34533 ThriftServer

thrift默认端口是9090，启动成功后可以查看端口是否起来。

2.安装thrift所需依赖

(1)安装依赖

yum install automake libtool flex bison pkgconfig gcc-c++ boost-devel libevent-devel zlib-devel python-devel ruby-devel openssl-devel

(2)安装boost

wget http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.53.0/boost_1_53_0.tar.gz tar xvf boost_1_53_0.tar.gz cd boost_1_53_0 ./bootstrap.sh ./b2 install3.安装thrift客户端

官网下载 thrift-0.11.0.tar.gz，解压并安装

wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/thrift/0.11.0/thrift-0.11.0.tar.gztar xzvf thrift-0.11.0.tar.gzcd thrift-0.11.0mkdir /app/zpy/thrift./configure --prefix=/app/zpy/thriftmake make install

make可能报错如下：

g++: error: /usr/lib64/libboost_unit_test_framework.a: No such file or directory

解决：

find / -name libboost_unit_test_framework.*cp /usr/local/lib/libboost_unit_test_framework.a /usr/lib64/4.使用python3连接Hbase

安装所需包

pip install thriftpip install hbase-thrift

python 脚本如下：

from thrift import Thriftfrom thrift.transport import TSocketfrom thrift.transport import TTransportfrom thrift.protocol import TBinaryProtocolfrom hbase import Hbasefrom hbase.ttypes import *transport = TSocket.TSocket('localhost', 9090)protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)client = Hbase.Client(protocol)transport.open()a = client.getTableNames()print(a)四、Rest客户端1、启动REST服务

a.启动一个非守护进程模式的REST服务器(ctrl+c 终止)

bin/hbase rest start

b.启动守护进程模式的REST服务器

bin/hbase-daemon.sh start rest

默认启动的是8080端口(可以使用参数在启动时指定端口)，可以被访问。curl http://:8080/

2、java调用示例：import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;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.rest.client.Client;import org.apache.hadoop.hbase.rest.client.Cluster;import org.apache.hadoop.hbase.rest.client.RemoteHTable;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;import util.HBaseHelper;import java.io.IOException;/** * Created by root on 15-1-9. */public class RestExample { public static void main(String[] args) throws IOException { Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); HBaseHelper helper = HBaseHelper.getHelper(conf); helper.dropTable("testtable"); helper.createTable("testtable", "colfam1"); System.out.println("Adding rows to table..."); helper.fillTable("testtable", 1, 10, 5, "colfam1"); Cluster cluster=new Cluster(); cluster.add("hadoop",8080); Client client=new Client(cluster); Get get = new Get(Bytes.toBytes("row-30")); get.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-3")); Result result1 = table.get(get); System.out.println("Get result1: " + result1); Scan scan = new Scan(); scan.setStartRow(Bytes.toBytes("row-10")); scan.setStopRow(Bytes.toBytes("row-15")); scan.addColumn(Bytes.toBytes("colfam1"), Bytes.toBytes("col-5")); ResultScanner scanner = table.getScanner(scan); for (Result result2 : scanner) { System.out.println("Scan row[" + Bytes.toString(result2.getRow()) + "]: " + result2); } }}五、MapReduce操作Hbase

Apache MapReduce 是Hadoop提供的软件框架,用来进行大规模数据分析.

mapred and mapreduce

与 MapReduce 一样,在 HBase 中也有 2 种 mapreduce API 包.org.apache.hadoop.hbase.mapred and org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.前者使用旧式风格的 API,后者采用新的模式.相比于前者,后者更加灵活。

HBase MapReduce 示例

HBase MapReduce 读示例

Configuration config = HBaseConfiguration.create();Job job = new Job(config, "ExampleRead");job.setJarByClass(MyReadJob.class); // class that contains mapperScan scan = new Scan();scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for MapReduce jobsscan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs// set other scan attrs...TableMapReduceUtil.initTableMapperJob( tableName, // input HBase table name scan, // Scan instance to control CF and attribute selection MyMapper.class, // mapper null, // mapper output key null, // mapper output value job);job.setOutputFormatClass(NullOutputFormat.class); // because we aren't emitting anything from mapperboolean b = job.waitForCompletion(true);if (!b) { throw new IOException("error with job!");}public static class MyMapper extends TableMapper<Text, Text> { public void map(ImmutableBytesWritable row, Result value, Context context) throws InterruptedException, IOException { // process data for the row from the Result instance. }}

HBase MapReduce 读写示例

Configuration config = HBaseConfiguration.create();Job job = new Job(config,"ExampleReadWrite");job.setJarByClass(MyReadWriteJob.class); // class that contains mapperScan scan = new Scan();scan.setCaching(500); // 1 is the default in Scan, which will be bad for MapReduce jobsscan.setCacheBlocks(false); // don't set to true for MR jobs// set other scan attrsTableMapReduceUtil.initTableMapperJob( sourceTable, // input table scan, // Scan instance to control CF and attribute selection MyMapper.class, // mapper class null, // mapper output key null, // mapper output value job);TableMapReduceUtil.initTableReducerJob( targetTable, // output table null, // reducer class job);job.setNumReduceTasks(0);boolean b = job.waitForCompletion(true);if (!b) { throw new IOException("error with job!");}六、Hbase Web UI

Hbase提供了一种Web方式的用户接口，用户可以通过Web界面查看Hbase集群的属性等状态信息，web页面分为：Master状态界面，和Zookeeper统计信息页面。

默认访问地址分别是：

ip:60010

ip::60030

ip:60010/zk.jsp

Master状态界面会看到Master状态的详情。

该页面大概分HBase集群信息，任务信息，表信息，RegionServer信息。每一部分又包含了一些具体的属性。

RegionServer状态界面会看到RegionServer状态的详情。

RegionServer的节点属性信息，任务信息和Region信息。

Zookeeper统计信息页面是非常简单的半结构化文本打印信息。

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