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：
list5．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
- 启动ZooKeeper
- 启动hdfs
- 启动HBASE
- 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
- 支付方式为1的过滤器
SingleColumnValueFilter('C1', 'PAYWAY', = , 'binary:1')- 支付金额大于8000的过滤器
SingleColumnValueFilter('C1', 'PAY_MONEY', > , 'binary:8000')- 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
