HBase单节点的安装以及shell操作

概览

1.HBase简介
2.上传解压
3.修改配置文件
4.启动
5.进入客户端进行shell操作

1.HBase简介

HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

与FUJITSU Cliq等商用大数据产品不同，HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

2.上传解压

准备:
1.hbase-2.0.0
2.XShell 5
3.Xftp 5

使用Xshell工具(官网下载免费版本即可)连接虚拟机

在usr下创建一个hbase文件夹作为压缩包存放路径和安装路径

[root@localhost ~]# cd /usr/
[root@localhost usr]# ls
bin  etc  games  hadoop  hive  include  java  lib  lib64  libexec  local  sbin  share  sqoop  src  tmp  zookeeper
[root@localhost usr]# mkdir hbase
[root@localhost usr]# ls
bin  etc  games  hadoop  hbase  hive  include  java  lib  lib64  libexec  local  sbin  share  sqoop  src  tmp  zookeeper

利用Xftp将HBase的压缩包上传到hbase文件夹下

[root@localhost usr]# cd hbase

然后解压

[root@localhost hbase]# tar -zxf hbase-2.0.0-bin.tar.gz

3.修改配置文件

进入到hbase安装目录下的conf文件夹下修改配置文件

3.1 .hbase-env.sh

[root@localhost conf]# ls
hadoop-metrics2-hbase.properties  hbase-env.cmd  hbase-env.sh  hbase-policy.xml  hbase-site.xml  log4j.properties  regionservers
[root@localhost conf]# vim hbase-env.sh

在第28行左右找到这个

将其修改为你的jdk安装路径,jdk的安装参考Hadoop集群单机版搭建中的jdk安装

# The java implementation to use.  Java 1.8+ required.
#这是我的jdk安装路径
 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_141

3.2 .hbase-site.xml

[root@localhost conf]# vim hbase-site.xml

在configuration中添加

<property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>file:///usr/hbase/data</value>
</property>

3.3 .profile环境变量

[root@localhost conf]# vim /etc/profile

在最后添加

export HBASE_HOME=/usr/hbase/hbase-2.0.0
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

保存退出,刷新

[root@localhost conf]# source /etc/profile

4.启动

首先确保你的hadoop启动start-all.sh
如果没有hadoop参考Hadoop单机版搭建

[root@localhost conf]# start-hbase.sh 
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/hbase/hbase-2.0.0/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/hadoop/hadoop-2.7.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
running master, logging to /usr/hbase/hbase-2.0.0/logs/hbase-root-master-zhiyou.out

在浏览器查看ip:16010(注意关闭防火墙systemctl stop firewalld(CentOS7.0))

5.进入客户端进行shell操作

[root@localhost conf]# hbase shell

显示hbase中的表
list

创建user表，包含info、data两个列族
create 'user', 'info1', 'data1'
create 'user', {NAME => 'info', VERSIONS => 3}


向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加name列标示符，值为zhangsan
put 'user', 'rk0001', 'info:name', 'zhangsan'

向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加gender列标示符，值为female
put 'user', 'rk0001', 'info:gender', 'female'

向user表中插入信息，row key为rk0001，列族info中添加age列标示符，值为20
put 'user', 'rk0001', 'info:age', 20

向user表中插入信息，row key为rk0001，列族data中添加pic列标示符，值为picture
put 'user', 'rk0001', 'data:pic', 'picture'

获取user表中row key为rk0001的所有信息
get 'user', 'rk0001'

获取user表中row key为rk0001，info列族的所有信息
get 'user', 'rk0001', 'info'

获取user表中row key为rk0001，info列族的name、age列标示符的信息
get 'user', 'rk0001', 'info:name', 'info:age'

获取user表中row key为rk0001，info、data列族的信息
get 'user', 'rk0001', 'info', 'data'
get 'user', 'rk0001', {COLUMN => ['info', 'data']}

get 'user', 'rk0001', {COLUMN => ['info:name', 'data:pic']}

获取user表中row key为rk0001，列族为info，版本号最新5个的信息
get 'people', 'rk0002', {COLUMN => 'info', VERSIONS => 2}
get 'user', 'rk0001', {COLUMN => 'info:name', VERSIONS => 5}
get 'user', 'rk0001', {COLUMN => 'info:name', VERSIONS => 5, TIMERANGE => [1392368783980, 1392380169184]}

获取user表中row key为rk0001，列标示符中含有a的信息
get 'people', 'rk0001', {FILTER => "(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}

put 'user', 'rk0002', 'info:name', 'fanbingbing'
put 'user', 'rk0002', 'info:gender', 'female'
put 'user', 'rk0002', 'info:nationality', '中国'
get 'user', 'rk0002', {FILTER => "ValueFilter(=, 'binary:中国')"}


查询user表中的所有信息
scan 'user'

查询user表中列族为info的信息
scan 'people', {COLUMNS => 'info'}
scan 'user', {COLUMNS => 'info', RAW => true, VERSIONS => 5}
scan 'persion', {COLUMNS => 'info', RAW => true, VERSIONS => 3}
查询user表中列族为info和data的信息
scan 'user', {COLUMNS => ['info', 'data']}
scan 'user', {COLUMNS => ['info:name', 'data:pic']}


查询user表中列族为info、列标示符为name的信息
scan 'user', {COLUMNS => 'info:name'}

查询user表中列族为info、列标示符为name的信息,并且版本最新的5个
scan 'user', {COLUMNS => 'info:name', VERSIONS => 5}

查询user表中列族为info和data且列标示符中含有a字符的信息
scan 'people', {COLUMNS => ['info', 'data'], FILTER => "(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}

查询user表中列族为info，rk范围是[rk0001, rk0003)的数据
scan 'people', {COLUMNS => 'info', STARTROW => 'rk0001', ENDROW => 'rk0003'} 

查询user表中row key以rk字符开头的
scan 'user',{FILTER=>"PrefixFilter('rk')"}

查询user表中指定范围的数据
scan 'user', {TIMERANGE => [1392368783980, 1392380169184]}

删除数据
删除user表row key为rk0001，列标示符为info:name的数据
delete 'people', 'rk0001', 'info:name'
删除user表row key为rk0001，列标示符为info:name，timestamp为1392383705316的数据
delete 'user', 'rk0001', 'info:name', 1392383705316


清空user表中的数据
truncate 'people'


修改表结构
首先停用user表（新版本不用）
disable 'user'

添加两个列族f1和f2
alter 'people', NAME => 'f1'
alter 'user', NAME => 'f2'
启用表
enable 'user'


###disable 'user'(新版本不用)
删除一个列族：
alter 'user', NAME => 'f1', METHOD => 'delete' 或 alter 'user', 'delete' => 'f1'

添加列族f1同时删除列族f2
alter 'user', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2', METHOD => 'delete'}

将user表的f1列族版本号改为5
alter 'people', NAME => 'info', VERSIONS => 5
启用表
enable 'user'


删除表
disable 'user'
drop 'user'

接下来会介绍HBase集群搭建