一、HBase定义
1.1 HBase定义
HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库非结构化数据存储的数据库,基于列的模式存储。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,写入性能很强,读取性能较差。利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协同服务。
关系型数据库存储数据是以表格的形式存储,非关系型数据库是以<k,v>进行存储。通过<k,v>进行存储,当在用key读取value的时候,效率更高,速度更快,使用起来更灵活。
划重点:
HBase是基于列存储的,主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据,适合大数据的实时查询;
利用 HDFS作为其文件存储系统;
利用 MapReduce来处理 HBase中的海量数据;
利用 Zookeeper作为其分布式协同服务;
HDFS只支持追加写,不支持随机写,不太适合做大量的随机读应用
HBASE却特别适合随机的读写。
1.2 HBase数据模型
用户将数据行存储在带标签的表中,数据行具有可排序的键和任意数量的列,该表存储稀疏。
HBase关于数据的关键在于:稀疏、分布式、多维、排序的映射map。其中映射map指代非关系型数据库的key-value结构。
释义:
稀疏:对比关系型数据库,关系型数据库是一个表格,表格在底层存储的时候要求比较高,每一行每一列都需要预留对应的存储空间。当数据量比较大、列比较多时,存在大量的空值,使用关系型数据库就会造成存储空间的浪费。
使用非关系型数据库就会节省对应的空间。如果某一行某一列为空,可以不存数据,在空间的使用上就会比较节省。
分布式:海量数据保存在多台机器上。
持久化:将内存中的对象存储在数据库中,或者存储在磁盘文件中。
排序:无序的数据当想要查找时,需要遍历整张表。排序的数据可以按照特定算法进行读取。如二分法查找。
映射:由行键、列键、时间戳作为key,映射中的每个值都是一个未解释(经过序列化,无法用UTF-8编码)的字节数组。
1.2.1 基础模型
- Name Space
命名空间,类似于关系型数据库的 DatabBase 概念,每个命名空间下有多个表。HBase 有两个自带的命名空间,分别是 hbase 和 default,hbase 中存放的是 HBase 内置的表, default 表是用户默认使用的命名空间。
- Table
类似于关系型数据库的表概念。不同的是,HBase 定义表时只需要声明列族即可,不需要声明具体的列。这意味着,往 HBase 写入数据时,字段可以动态、按需指定。因此,和关系型数据库相比,HBase 能够轻松应对字段变更的场景。
- Row
HBase 表中的每行数据都由一个 RowKey 和多个 Column(列)组成,数据是按照 RowKey 的字典顺序存储的,并且查询数据时只能根据 RowKey 进行检索,所以 RowKey 的设计十分重要。
HBase框架不能写SQL,只能根据RowKey去读取数据。
- Column
HBase 中的每个列都由 Column Family(列族)和 Column Qualifier(列限定符)进行限定,例如 info:name,info:age。建表时,只需指明列族,而列限定符无需预先定义 。
- Time Stamp
用于标识数据的不同版本(version),每条数据写入时,如果不指定时间戳,系统会 自动为其加上该字段,其值为写入 HBase 的时间。
- Cell
由{rowkey, column Family:column Qualifier, time Stamp} 唯一确定的单元。cell 中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。
1.2.2 模型结构拆解
HBase数十亿行、数百万列的数据需要进行拆分,才能够进行相应的存储。在对其进行拆分的时候,首先按照行,横向进行切分,切分完的结构就是Region(区域)。Region在拆分完之后,会有对应RowKey的范围,每个Region的RowKey范围不一样,相互之间不交叉。
Region用于实现分布式结构。单独的一张表只能存在一个地方,拆分成Region之后可以放到不同的节点上去。
竖向进行切分,切分出来的单位就是store。竖向的切分以列族为单位纵向切分。纵向切分为store用于底层存储到不同的文件夹中,便于文件存储。
1.2.3 物理存储结构
先切分Region(为了划分不同的节点),再切分store(为了拆分文件夹)。一个文件底层是以KV进行编写。key的信息包括行号RowKey、列(列族Colume Family、列名/列限定符)、时间戳、type。
HBase是以HDFS作为存储基础的数据库,而HDFS上的数据是无法进行修改的,只能删除、重写或追加写。那么HBase如何在不能修改数据的基础上实现改数据的功能呢?于是有了时间戳。读取数据的时候有两个时间版本,新的版本会覆盖旧的版本,就会被认为数据已经修改。
1.3 HBase 架构
- Master
主要进程,Master 是所有 Region Server 的管理者,其实现类为 HMaster(服务器上有个HMaster进程)。
功能:负责通过ZK监控RegionServer进程状态,同时是所有元数据变化的接口。内部启动监控执行region的故障转移和拆分的线程。
- RegionServer
主要进程,具体实现类为HRegionServer,部署在datanode上。
功能:主要负责数据cell的处理。同时在执行区域的拆分和合并的时候由RegionServer来实际执行。
- Zookeeper
HBase 通过 Zookeeper 来做 Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。
- HDFS
HDFS 为 HBase 提供最终的底层数据存储服务,同时为 HBase 提供高可用的支持。
- StoreFile/HFile
一个表对应一个文件夹,在一张表中,会切分成多个Region(可以在定义表的时候进行切分),再根据列族进行切分成一个个的store。
二、HBase基本Shell操作
-- 启动关闭相关
-- 1.启动hbase
bin/start-hbase.sh
-- 2.查看启动情况,
-- 单机版只会有 HMaster 进程
jps
-- 3.关闭hbase
bin/stop-hbase.sh
基础命令:
-- 基础命令
-- 1.进入 HBase 客户端命令行
bin/hbase shell
-- 2.查看帮助命令
help
-- 3.查看当前数据库中有哪些表
list
表空间namespace相关操作:
-- 表空间
-- 1.创建namespace
create_namespace 'nametest'
-- 2.删除namespace
drop_namespace 'nametest'
-- 3.查看namespace
describe_namespace 'nametest'
-- 4.列出所有namespace
list_namespace
-- 5.在namespace下创建表
create 'nametest:testtable', 'fm1'
-- 6.查看namespace下的表
list_namespace_tables 'nametest'
表table相关操作:
增删改查
创建表,表中有两个列族 baseinfo, schoolinfo
create 'bigdata:student','baseinfo','schoolinfo'
查看指定表全名空间中的表
list_namespace_tables 'bigdata'
查看表描述
desc/describe 'bigdata:student'
禁用/启用
disable 'bigdata:student'
enable 'bigdata:student'
查看是否启用/禁用
is_disabled 'bigdata:student'
true
is_enabled 'bigdata:student'
false
删除表 注意,首先要将删除的表设置为禁用状态才可以删除,否则会报错
drop 'bigdata:student'
新增列族
alter 'bigdata:student','teacherinfo'
删除列族
alter 'bigdata:student',{NAME=>'teacherinfo',METHOD=>'delete'}
删除指定列族下的指定列
delete 'bigdata:student','rowkey3','baseinfo:age'
删除指定行
deleteall 'bigdata:student','rowkey3'
增加数据
put 'bigdata:student','rowkey1','baseinfo:name','tom'
put 'bigdata:student','rowkey1','baseinfo:birthday','1999-01-01'
put 'bigdata:student','rowkey1','baseinfo:age','24'
put 'bigdata:student','rowkey1','schoolinfo:name','bdqn'
put 'bigdata:student','rowkey1','schoolinfo:address','jsxueyuan'
put 'bigdata:student','rowkey2','baseinfo:name','jerry'
put 'bigdata:student','rowkey2','baseinfo:birthday','2003-07-02'
put 'bigdata:student','rowkey2','baseinfo:age','20'
put 'bigdata:student','rowkey2','schoolinfo:name','njzb'
put 'bigdata:student','rowkey2','schoolinfo:address','wending'
put 'bigdata:student','rowkey3','baseinfo:name','mands'
put 'bigdata:student','rowkey3','baseinfo:birthday','2022-05-21'
put 'bigdata:student','rowkey3','baseinfo:age','1'
put 'bigdata:student','rowkey3','schoolinfo:name','yey'
put 'bigdata:student','rowkey3','schoolinfo:address','bj'
put 'bigdata:student','rowkey4','baseinfo:name','roboot'
put 'bigdata:student','rowkey4','baseinfo:birthday','2018-12-31'
put 'bigdata:student','rowkey4','baseinfo:age','5'
put 'bigdata:student','rowkey4','schoolinfo:name','xiaoxue'
put 'bigdata:student','rowkey4','schoolinfo:address','shanghai'
版本号设置/查看历史版本号
查看指定列中不同版本的数据
get 'bigdata:student','rowkey2',{COLUMN=>'baseinfo:name','VERSIONS'=>3}
更改列族存储版本的限制
alter 'bigdata:student',{NAME=>'baseinfo',VERSIONS=>3}
条件查询
根据条件查询
get 'bigdata:student','rowkey1'
get 'bigdata:student','rowkey2','baseinfo'
get 'bigdata:student','rowkey2','schoolinfo'
get 'bigdata:student','rowkey2','baseinfo:name'
get 'bigdata:student','rowkey3',{COLUMN=>'baseinfo:name'}
全表扫描
全表扫描
scan 'bigdata:student'
全表扫描指定列族
scan 'bigdata:student', COLUMN=>'baseinfo'
全表扫描指定列族指定列
scan 'bigdata:student', COLUMN=>'baseinfo:birthday'
扫描指定起始行至结束行(不包含)
scan 'bigdata:student',{COLUMNS=>'baseinfo:name', STARTROW=>'rowkey1', STOPROW=>'rowkey4'}
scan 'bigdata:student',{COLUMNS=>'baseinfo:name', STARTROW=>'rowkey1', STOPROW=>'rowkey4', LIMIT=>3}
scan 'bigdata:student',{COLUMNS=>'baseinfo:name', STARTROW=>'rowkey1', STOPROW=>'rowkey4', LIMIT=>3,VERSIONS=>3}
值包含nt
scan 'bigdata:student',FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:bdqn')"
值=24
scan 'bigdata:student',FILTER=>"ValueFilter(=,'binary:24')"
列以birth开头的
scan 'bigdata:student',FILTER=>"ColumnPrefixFilter('birth')"
以birth开头,且 值中包含2022
scan 'bigdata:student', FILTER=>"ColumnPrefixFilter('birth') AND ValueFilter(=,'substring:2022')"
以birth开头,且 值中包含2022 或者 1999
三、HBase API
3.1 环境准备
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>2.3.5</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>2.3.5</version>
</dependency>
3.2 创建连接
根据官方 API 介绍,HBase 的客户端连接由 ConnectionFactory 类来创建,用户使用完成之后需要手动关闭连接。同时连接是一个重量级的,推荐一个进程使用一个连接,对 HBase的命令通过连接中的两个属性 Admin 和 Table
3.2.1 单线程创建连接
// 1. 创建配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 2. 添加配置参数
conf.set("hbase.zookeeper.quorum","hadoop102,hadoop103,hadoop104");
// 3. 创建 hbase 的连接
// 默认使用 同步连接
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
// 可以使用异步连接(不推荐使用)
// 主要影响后续的 DML 操作
CompletableFuture<AsyncConnection> asyncConnection = ConnectionFactory.createAsyncConnection(conf);
// 4. 使用连接
System.out.println(connection);
// 5. 关闭连接
connection.close();
3.2.2 多线程创建连接
// 声明一个静态属性
public static Connection connection = null;
static{
// 1. 创建连接
// 默认使用 同步连接
try {
// 使用读取本地文件的形式添加参数
connection = ConnectionFactory.createConnection();
} catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
public static void closeConnection() throws IOException {
// 判断连接是否为null
if (connection != null){
connection.close();
}
}
在 resources 文件夹中创建配置文件 hbase-site.xml,添加以下内容:
<configuration>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
</property>
</configuration>
3.3 DDL
创建HBaseDDL类,添加静态方法即可作为工具类。
public class HBaseDDL {
// 添加静态属性 connection 指向单例连接
public static Connection connection = HBaseConnection.connection;
}
3.3.1 创建命名空间
// 创建命名空间
public static void createNamespace(String namespace) throws IOException{
// 1. 获取admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 2. 调用方法创建命名空间
// 代码相对shell更加底层,所以shell能够实现的功能,代码一定能够实现
// 所以需要填写完整的命名空间描述
// 2.1 创建命名空间描述建造者
NamespaceDescription.Builder builder = NamespaceDescription.create(namespace);
// 2.2 给命名空间添加需求
builder.addConfiguration("user","xsqone");
// 2.3 使用builder构造出对应 的添加完参数的对象,完成创建
// 创建命名空间出现的问题都属于方法本身的问题,不应该抛出
try {
admin.createNamespace(builder.build());
} catch (IOException e) {
System.out.println("命令空间已经存在");
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭admin
admin.close();
}
3.3.2 判断表格是否存在
/**
* 创建命名空间
* @param namespace 命名空间名称
*/
public static boolean isTableExists(String namespace,String tableName) throws IOException {
// 1. 获取 admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 2. 使用方法判断表格是否存在
boolean b = false;
try {
b = admin.tableExists(TableName.valueOf(namespace, tableName));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 admin
admin.close();
// 3. 返回结果
return b;
}
3.3.3 创建表
/**
* 创建表格
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @param columnFamilies 列族名称 可以有多个
*/
public static void createTable(String namespace, String tableName, String... columnFamilies){
// 判断是否有至少一个列族
if (columnFamilies.length == 0 ){
System.out.println("创建表格至少有一个列族");
return;
}
// 1. 获取admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 2. 调用方法创建表格
// 2.1 创建表格描述的建造者
TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder =
TableDescriptorBuilder.newBuilder(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2.2 添加参数
for (String columnFamily : columnFamilies) {
// 2.3 创建列族描述的建造者
ColumnFamilyDescriptorBuilder columnFamilyDescriptorBuilder =
ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(Bytes.toBytes(columnFamily));
// 2.4 对应当前的列族添加参数
// 添加版本参数
columnFamilyDescriptorBuilder.setMaxVersions(3);
// 2.5 创建添加完参数的列族描述
tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(columnFamilyDescriptorBuilder.build());
}
// 2.3 创建对应的表格描述
try {
admin.createTable(tableDescriptorBuilder.build());
} catch (IOException e) {
System.out.println("表格已经存在");
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭admin
admin.close();
}
3.3.4 修改表
/**
* 修改表格中一个列族的版本
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @param columnFamily 列族名称
* @param version 版本
*/
public static void modifyTable(String namespace ,String tableName,String columnFamily,int version) throws IOException {
// 判断表格是否存在
if (!isTableExists(namespace,tableName)){
System.out.println("表格不存在无法修改");
return;
}
// 1. 获取admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 2. 调用方法修改表格
// 2.0 获取之前的表格描述
TableDescriptor descriptor = admin.getDescriptor(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2.1 创建一个表格描述建造者
// 如果使用填写 tableName 的方法 相当于创建了一个新的表格描述建造者 没有之前的信息
// 如果想要修改之前的信息 必须调用方法填写一个旧的表格描述
TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(descriptor);
// 2.2 对应建造者进行表格数据的修改
// 创建列族描述建造者
ColumnFamilyDescriptor columnFamily1 = descriptor.getColumnFamily(Bytes.toBytes(columnFamily));
// 创建列族描述建造者
// 需要填写旧的列族描述
ColumnFamilyDescriptorBuilder columnFamilyDescriptorBuilder = ColumnFamilyDescriptorBuilder.newBuilder(columnFamily1);
// 修改对应的版本
columnFamilyDescriptorBuilder.setMaxVersions(version);
// 此处修改的时候 如果填写的新创建 那么别的参数会初始化
tableDescriptorBuilder.modifyColumnFamily(columnFamilyDescriptorBuilder.build());
try {
admin.modifyTable(tableDescriptorBuilder.build());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 admin
admin.close();
}
3.3.5 删除表
/**
* 删除表格
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @return true 表示删除成功
*/
public static boolean deleteTable(String namespace ,String tableName) throws IOException {
// 1. 判断表格是否存在
if (!isTableExists(namespace,tableName)){
System.out.println("表格不存在,无法删除");
return false;
}
// 2. 获取 admin
Admin admin = connection.getAdmin();
// 3. 调用相关的方法删除表格
try {
// HBase 删除表格之前 一定要先标记表格为不可以
TableName tableName1 = TableName.valueOf(namespace, tableName);
admin.disableTable(tableName1);
admin.deleteTable(tableName1);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 4. 关闭 admin
admin.close();
return true;
}
3.4 DML
public class HBaseMDL {
// 静态属性
public static Connection connection = HBaseConnection.connection;
}
3.4.1 插入数据
/**
* 插入数据
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @param rowKey 主键
* @param columnFamily 列族名称
* @param columnName 列名
* @param value 值
*/
public static void putCell(String namespace,String tableName,String rowKey, String columnFamily,String columnName,String value) throws IOException {
// 1. 获取 table
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2. 调用相关方法插入数据
// 2.1 创建 put 对象
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
// 2.2. 给 put 对象添加数据
put.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName),Bytes.toBytes(value));
// 2.3 将对象写入对应的方法
try {
table.put(put);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 table
table.close();
}
3.4.2 读取数据
/**
* 读取数据 读取对应的一行中的某一列
*
* @param namespace 命名空间名称
* @param tableName 表格名称
* @param rowKey 主键
* @param columnFamily 列族名称
* @param columnName 列名
*/
public static void getCells(String namespace, String tableName, String rowKey, String columnFamily, String columnName) throws IOException {
// 1. 获取 table
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2. 创建 get 对象
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
// 如果直接调用 get 方法读取数据 此时读一整行数据
// 如果想读取某一列的数据 需要添加对应的参数
get.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(columnName));
// 设置读取数据的版本
get.readAllVersions();
try {
// 读取数据,得到 result 对象
Result result = table.get(get);
// 处理数据
Cell[] cells = result.rawCells();
// 测试方法: 直接把读取的数据打印到控制台
// 如果是实际开发 需要再额外写方法 对应处理数据
for (Cell cell : cells) {
// cell 存储数据比较底层
String value = new String(CellUtil.cloneValue(cell));
System.out.println(value);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 关闭 table
table.close();
}
3.4.3 扫描数据
/**
* 扫描数据
*
* @param namespace 命名空间
* @param tableName 表格名称
* @param startRow 开始的 row 包含的
* @param stopRow 结束的 row 不包含
*/
public static void scanRows(String namespace, String tableName, String startRow, String stopRow) throws IOException {
// 1. 获取 table
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2. 创建 scan 对象
Scan scan = new Scan();
// 如果此时直接调用 会直接扫描整张表
// 添加参数 来控制扫描的数据
// 默认包含
scan.withStartRow(Bytes.toBytes(startRow));
// 默认不包含
scan.withStopRow(Bytes.toBytes(stopRow));
try {
// 读取多行数据 获得 scanner
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
// result 来记录一行数据 cell 数组
// ResultScanner 来记录多行数据 result 的数组
for (Result result : scanner) {
Cell[] cells = result.rawCells();
for (Cell cell : cells) {
System.out.print (new
String(CellUtil.cloneRow(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneFamily(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneValue(cell)) + "\t");
}
System.out.println();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 table
table.close();
}
3.4.4 带过滤扫描
/**
* 带过滤的扫描
*
* @param namespace 命名空间
* @param tableName 表格名称
* @param startRow 开始 row
* @param stopRow 结束 row
* @param columnFamily 列族名称
* @param columnName 列名
* @param value value 值
* @throws IOException
*/
public static void filterScan(String namespace, String tableName, String startRow, String stopRow, String columnFamily, String columnName, String value) throws IOException {
// 1. 获取 table
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(namespace, tableName));
// 2. 创建 scan 对象
Scan scan = new Scan();
// 如果此时直接调用 会直接扫描整张表
// 添加参数 来控制扫描的数据
// 默认包含
scan.withStartRow(Bytes.toBytes(startRow));
// 默认不包含
scan.withStopRow(Bytes.toBytes(stopRow));
// 可以添加多个过滤
FilterList filterList = new FilterList();
// 创建过滤器
// (1) 结果只保留当前列的数据
ColumnValueFilter columnValueFilter = new ColumnValueFilter(
// 列族名称
Bytes.toBytes(columnFamily),
// 列名
Bytes.toBytes(columnName),
// 比较关系
CompareOperator.EQUAL,
// 值
Bytes.toBytes(value)
);
// (2) 结果保留整行数据
// 结果同时会保留没有当前列的数据
SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter(
// 列族名称
Bytes.toBytes(columnFamily),
// 列名
Bytes.toBytes(columnName),
// 比较关系
CompareOperator.EQUAL,
// 值
Bytes.toBytes(value)
);
// 本身可以添加多个过滤器
filterList.addFilter(singleColumnValueFilter);
// 添加过滤
scan.setFilter(filterList);
try {
// 读取多行数据 获得 scanner
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
// result 来记录一行数据 cell 数组
// ResultScanner 来记录多行数据 result 的数组
for (Result result : scanner) {
Cell[] cells = result.rawCells();
for (Cell cell : cells) {
System.out.print(new
String(CellUtil.cloneRow(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneFamily(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneQualifier(cell)) + "-" + new
String(CellUtil.cloneValue(cell)) + "\t");
}
System.out.println();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 3. 关闭 table
table.close();
}
3.4.5 删除数据
/**
* 删除 column 数据
*
* @param nameSpace
* @param tableName
* @param rowKey
* @param family
* @param column
* @throws IOException
*/
public static void deleteColumn(String nameSpace, String tableName, String rowKey, String family, String column) throws IOException {
// 1.获取 table
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(nameSpace, tableName));
// 2.创建 Delete 对象
Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
// 3.添加删除信息
// 3.1 addColumn 删除单个版本
delete.addColumn(Bytes.toBytes(columnFamily),Bytes.toBytes(columnName));
// 3.2 addColumns 删除所有版本
delete.addColumns(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(columnName));
// 3.3 删除列族
delete.addFamily(Bytes.toBytes(family));
// 3.删除数据
try {
table.delete(delete);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
// 5.关闭资源
table.close();
}