HBase基本数据操作详解

标签： hbase 数据 | 发表时间：2015-02-23 14:22 | 作者：liyonghui160com
出处：http://www.iteye.com

 

引言

 

之前详细写了一篇HBase过滤器的文章，今天把基础的表和数据相关操作补上。

 

本文档 参考最新 （截止2014年7月16日）的 官方 Ref Guide、 Developer API编写 。

 

所有代码均基于“hbase  0.96.2-hadoop2 ”版本编写，均实测通过。

 

概述

 

对于建表，和RDBMS类似，HBase也有namespace的概念，可以指定表空间创建表，也可以直接创建表，进入default表空间。

 

对于数据操作，HBase支持四类主要的数据操作，分别是：

 

  • Put ：增加一行，修改一行；

  • Delete ：删除一行，删除指定列族，删除指定column的多个版本，删除指定column的制定版本等；

  • Get ：获取指定行的所有信息，获取指定行和指定列族的所有colunm，获取指定column，获取指定column的几个版本， 获取指定column的指定版本等；
  • Scan ：获取所有行，获取指定行键范围的行，获取从某行开始的几行，获取满足过滤条件的行等。

 

这四个类都是 org.apache.hadoop.hbase.client的子类，可以到官网API去查看详细信息，本文仅总结常用方法，力争让读者用20%的时间掌握80%的常用功能。

 

目录

 

1.命名空间Namespace

 

2.创建表

 

3.删除表

 

4.修改表

 

5.新增、更新数据Put

 

6.删除数据Delete

 

7.获取单行Get

 

8.获取多行Scan

 

 

1. 命名空间Namespace

在关系数据库系统中，命名空间

namespace指的是一个 表的逻辑分组 ，同一组中的表有类似的用途。命名空间的概念为 即将到来 的多租户特性打下基础：

  • 配额管理（ Quota Management (HBASE-8410)）：限制一个namespace可以使用的资源，资源包括region和table等；
  • 命名空间安全管理（ Namespace Security Administration (HBASE-9206)）：提供了另一个层面的多租户安全管理；
  • Region服务器组（Region server groups (HBASE-6721)）：一个命名空间或一张表，可以被固定到一组 regionservers上，从而保证了数据隔离性。

1.1.命名空间管理

命名空间可以被创建、移除、修改。

表和命名空间的隶属关系 在在创建表时决定，通过以下格式指定：

<namespace>:<table>

Example：hbase shell中创建命名空间、创建命名空间中的表、移除命名空间、修改命名空间

#Create a namespace
      create_namespace 'my_ns'
            
#create my_table in my_ns namespace
create '      my_ns:my_table', 'fam'
          
#drop namespace
      drop_namespace 'my_ns'
          
#alter namespace
      alter_namespace 'my_ns', {METHOD => 'set', 'PROPERTY_NAME' => 'PROPERTY_VALUE'}

1.2. 预定义的命名空间

有两个系统内置的预定义命名空间：

  • hbase ：系统命名空间，用于包含hbase的内部表
  • default ： 所有未指定命名空间的表都自动进入该命名空间

Example：指定命名空间和默认命名空间

#namespace=foo and table qualifier=bar
create 'foo:bar', 'fam'

#namespace=default and table qualifier=bar
create 'bar', 'fam'
2.创建表

 

废话不多说，直接上样板代码，代码后再说明注意事项和知识点：

 

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HBaseAdmin admin =  new  HBaseAdmin(conf);

         //create  namespace  named "my_ns"

        admin.createNamespace(NamespaceDescriptor. create ( "my_ns" ).build());

        

         //create tableDesc, with  namespace  name "my_ns" and table name " mytable "

        HTableDescriptor tableDesc =  new  HTableDescriptor(TableName. valueOf ( "my_ns:mytable" ));

         tableDesc.setDurability(Durability. SYNC_WAL );

         //add a column family " mycf "

        HColumnDescriptor hcd =  new  HColumnDescriptor( "mycf" );

        tableDesc.addFamily(hcd);

        admin.createTable(tableDesc);

 

        admin.close();

  

 

关键知识点：

 

  1. 必须将HBase集群的hbase-site.xml文件添加进工程的classpath中，否则 Configuration conf = HBaseConfiguration. create () 代码获取不到需要的集群相关信息，也就无法找到集群，运行程序时会报错；
  2. HTableDescriptor tableDesc =  new  HTableDescriptor(TableName. valueOf ( "my_ns:mytable" )) 代码是描述表mytable，并将mytable放到了my_ns命名空间中，前提是该命名空间已存在，如果指定的是不存在命名空间，则会报 错 org.apache.hadoop.hbase.NamespaceNotFoundException；
  3. 命名空间一般在建模阶段通过命令行创建，在java代码中通过 admin.createNamespace(NamespaceDescriptor. create ( "my_ns" ).build()) 创建的机会不多；
  4. 创建 HBaseAdmin 对象时就已经建立了客户端程序与HBase集群的connection ，所以在程序执行完成后，务必通过 admin.close() 关闭connection；
  5. 可以通过 HTableDescriptor 对象设置 表的特性 ，比如： 通过 tableDesc.setMaxFileSize(512) 设置一个region中的store文件的最大size，当一个region中的最大store文件达到这个size时，region就开始分裂； 通过 tableDesc.setMemStoreFlushSize(512) 设置region内存中的memstore的最大值，当memstore达到这个值时，开始往磁盘中刷数据。 更多特性请自行查阅官网API；
  6. 可以通过 HColumnDescriptor 对象设置 列族的特性 ，比如：通过 hcd.setTimeToLive(5184000) 设置数据保存的最长时间；通过 hcd.setInMemory( true ) 设置数据保存在内存中以提高响应速度；通过   hcd .setMaxVersions(10) 设置数据保存的最大版本数；通过 hcd.setMinVersions(5) 设置数据保存的最小版本数（配合TimeToLive使用）。更多特性请自行查阅官网API；
  7. 数据的版本数只能通过 HColumnDescriptor 对象设置，不能通过 HTableDescriptor 对象设置；
  8. 由于HBase的数据是先写入内存，数据累计达到内存阀值时才往磁盘中flush数据，所以，如果在数据还没有flush进硬盘 时，regionserver down掉了，内存中的数据将丢失。要想解决这个场景的问题就需要用到WAL（Write-Ahead-Log）， tableDesc.setDurability(Durability. SYNC_WAL ) 就是设置写WAL日志的级别，示例中设置的是同步写WAL，该方式安全性较高，但无疑会一定程度影响性能，请根据具体场景选择使用；
  9. setDurability (Durability d)方法可以在相关的三个对象中使用，分别是： HTableDescriptor， Delete， Put（其中Delete和Put的该方法都是继承自父类 org.apache.hadoop.hbase.client.Mutation） 。分别针对表、插入操作、删除操作设定WAL日志写入级别。需要注意的是， Delete和Put并不会继承Table的Durability级别（已实测验证） 。Durability是一个枚举变量，可选值参见4.2节。如果不通过该方法指定WAL日志级别，则为 默认 USE_DEFAULT 级别。
3.删除表

删除表没创建表那么多学问，直接上代码：

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HBaseAdmin admin =  new  HBaseAdmin(conf);

        String tablename =  "my_ns:mytable" ;

         if (admin.tableExists(tablename)) {

             try  {

                admin.disableTable(tablename);

                admin.deleteTable(tablename);

            }  catch  (Exception e) {

                 //  TODO : handle exception

                e.printStackTrace();

            }

        }

 

        admin.close();

  

说明 ：删除表前必须先disable表。

4.修改表

4.1.实例代码

（1）删除列族、新增列族

修改之前，四个列族：

hbase(main):014:0> describe 'rd_ns:itable'

DESCRIPTION                                                                                                        ENABLED

'rd_ns:itable', {NAME => ' info ', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', V true

ERSIONS => '10', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => '2147483647', KEEP_DELETED_CELLS => 'false',

BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}, {NAME => ' newcf ', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE

', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSION => 'NONE', VERSIONS => '10', TTL => '2147483647',

MIN_VERSIONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'tr

ue'}, {NAME => ' note ', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS =>

'10', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => '2147483647', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE

=> '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}, {NAME => ' sysinfo ', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOM

FILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', COMPRESSION => 'NONE', VERSIONS => '10', TTL => '2147483647', MIN_VERS

IONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'true', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}

1 row(s) in 0.0450 seconds

修改表，删除三个列族，新增一个列族，代码如下：

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HBaseAdmin admin =  new  HBaseAdmin(conf);

        String tablename =  "rd_ns:itable" ;

         if (admin.tableExists(tablename)) {

             try  {

                admin.disableTable(tablename);

                 //get the TableDescriptor of target table

                HTableDescriptor newtd =  admin.getTableDescriptor (Bytes. toBytes ( "rd_ns:itable" ));

                

                 //remove 3 useless column families

                newtd.removeFamily(Bytes. toBytes ( "note" ));

                newtd.removeFamily(Bytes. toBytes ( "newcf" ));

                newtd.removeFamily(Bytes. toBytes ( "sysinfo" ));

                

                 //create HColumnDescriptor for new column family

                HColumnDescriptor newhcd =  new  HColumnDescriptor( "action_log" );

                newhcd.setMaxVersions(10);

                newhcd.setKeepDeletedCells( true );

                

                 //add the new column family(HColumnDescriptor) to HTableDescriptor

                newtd.addFamily(newhcd);

                

                 //modify target table  struture

                admin. modifyTable (Bytes. toBytes ( "rd_ns:itable" ),newtd);

                

                admin.enableTable(tablename);

            }  catch  (Exception e) {

                 //  TODO : handle exception

                e.printStackTrace();

            }

        }

 

        admin.close();

  

修改之后：

hbase(main):015:0> describe 'rd_ns:itable'

DESCRIPTION                                                                                                        ENABLED

'rd_ns:itable', {NAME => ' action_log ', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE =>  true

'0', COMPRESSION => 'NONE', VERSIONS => '10', TTL => '2147483647', MIN_VERSIONS => '0', KEEP_DELETED_CELLS => 'tr

ue', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}, {NAME => ' info ', DATA_BLOCK_ENCODING => '

NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '10', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '

0', TTL => '2147483647', KEEP_DELETED_CELLS => 'false', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE =>

'true'}

1 row(s) in 0.0400 seconds

逻辑很简单：

  1. 通过 admin.getTableDescriptor (Bytes. toBytes ( "rd_ns:itable" )) 取得目标表的描述对象，应该就是取得指向该对象的指针了；
  2. 修改目标表描述对象；
  3. 通过 admin. modifyTable (Bytes. toBytes ( "rd_ns:itable" ),newtd) 将修改后的描述对象应用到目标表。

（2）修改现有列族的属性（setMaxVersions）

 

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HBaseAdmin admin =  new  HBaseAdmin(conf);

        String tablename =  "rd_ns:itable" ;

         if (admin.tableExists(tablename)) {

             try  {

                admin.disableTable(tablename);

                 //get the TableDescriptor of target table

                HTableDescriptor htd = admin.getTableDescriptor(Bytes. toBytes ( "rd_ns:itable" ));

                HColumnDescriptor infocf = htd.getFamily(Bytes. toBytes ( "info" ));

                infocf.setMaxVersions(100);

                 //modify target table  struture

                admin.modifyTable(Bytes. toBytes ( "rd_ns:itable" ),htd);

                admin.enableTable(tablename);

            }  catch  (Exception e) {

                 //  TODO : handle exception

                e.printStackTrace();

            }

        }

 

        admin.close();

  

 

 

5.新增、更新数据Put

5.1.常用构造函数：

（1）指定行键

public Put(byte[] row)

参数： row 行键

（2）指定行键和时间戳

public Put(byte[] row, long ts)

参数： row 行键， ts 时间戳

（3）从目标字符串中提取子串，作为行键

Put(byte[] rowArray, int rowOffset, int rowLength)

（4）从目标字符串中提取子串，作为行键，并加上时间戳

Put(byte[] rowArray, int rowOffset, int rowLength, long ts)

5.2.常用方法：

（1）指定 列族、限定符 ，添加值

add(byte[] family, byte[] qualifier, byte[] value)

（2）指定 列族、限定符、时间戳 ，添加值

add(byte[] family, byte[] qualifier, long ts, byte[] value)

（3） 设置写WAL （Write-Ahead-Log）的级别

public void setDurability(Durability d)

参数是一个枚举值，可以有以下几种选择：

  • ASYNC_WAL ： 当数据变动时，异步写WAL日志

  • SYNC_WAL ： 当数据变动时，同步写WAL日志

  • FSYNC_WAL ： 当数据变动时，同步写WAL日志，并且，强制将数据写入磁盘

  • SKIP_WAL ： 不写WAL日志

  • USE_DEFAULT ： 使用HBase全局默认的WAL写入级别，即 SYNC_WAL

5.3.实例代码

（1）插入行

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        Put put =  new  Put(Bytes. toBytes ( "100001" ));

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "name" ), Bytes. toBytes ( "lion" ));

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "address" ), Bytes. toBytes ( "shangdi" ));

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "age" ), Bytes. toBytes ( "30" ));

 

        put.setDurability(Durability. SYNC_WAL );

  

        table.put(put);

 

        table.close();

  

（2）更新行

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        

        Put put =  new  Put(Bytes. toBytes ( "100001" ));

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "name" ), Bytes. toBytes ( "lee" ));

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "address" ), Bytes. toBytes ( "longze" ));

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "age" ), Bytes. toBytes ( "31" ));

 

        put.setDurability(Durability. SYNC_WAL );

  

        table.put(put);         

 

        table.close();

  
注意：

  1. Put的构造函数都需要指定行键，如果是全新的行键，则新增一行；如果是已有的行键，则更新现有行。

  2. 创建Put对象及put.add过程都是在构建一行的数据，创建Put对象时相当于创建了行对象，add的过程就是往目标行里添加cell，直到table.put才将数据插入表格；
  3. 以上代码创建Put对象用的是构造函数1，也可用构造函数2，第二个参数是时间戳；
  4. Put还有别的构造函数，请查阅官网API。

（3） 从目标字符串中提取子串，作为行键，构建Put

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        

        Put put =  new  Put(Bytes. toBytes ( "100001_100002" ),7,6);

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "name" ), Bytes. toBytes ( "show" ));

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "address" ), Bytes. toBytes ( "caofang" ));

        put.add(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "age" ), Bytes. toBytes ( "30" ));

        

        table.put(put);

 

        table.close();

  

注意，关于： Put put =  new  Put(Bytes. toBytes ( "100001_100002" ),7,6)

  1. 第二个参数是偏移量，也就是行键从第一个参数的第几个字符开始截取；
  2. 第三个参数是截取长度；
  3. 这个代码实际是从 100001_100002 中截取了100002子串作为目标行的行键。
6.删除数据Delete

Delete类用于删除表中的一行数据，通过HTable.delete来执行该动作。

在执行Delete操作时，HBase并不会立即删除数据，而是对需要删除的数据打上一个“墓碑”标记，直到当Storefile合并时，再清除这些被标记上“墓碑”的数据。

如果希望删除整行，用行键来初始化一个Delete对象即可。如果希望进一步定义删除的具体内容，可以使用以下这些Delete对象的方法：

  • 为了删除指定的列族，可以使用 deleteFamily
  • 为了删除指定列的多个版本，可以使用 deleteColumns
  • 为了删除指定列的 指定版本 ，可以使用 deleteColumn，这样的话就只会删除版本号（时间戳）与指定版本相同的列。如果不指定时间戳，默认只删除最新的版本

下面详细说明构造函数和常用方法：

6.1.构造函数

（1）指定要删除的行键

Delete(byte[] row)

删除行键指定行的数据。

如果没有进一步的操作，使用该构造函数将删除行键指定的行中 所有列族中所有列的所有版本 ！

（2）指定要删除的行键和时间戳

Delete(byte[] row, long timestamp)

删除行键和时间戳共同确定行的数据。

如果没有进一步的操作，使用该构造函数将删除行键指定的行中，所有列族中所有列的 时间戳 小于等于 指定时间戳的数据版本 。

注意 ：该时间戳仅仅和删除行有关，如果需要进一步指定列族或者列，你必须分别为它们指定时间戳。

（3）给定一个字符串，目标行键的偏移，截取的长度

Delete(byte[] rowArray, int rowOffset, int rowLength)

（4）给定一个字符串，目标行键的偏移，截取的长度，时间戳

Delete(byte[] rowArray, int rowOffset, int rowLength, long ts)

6.2.常用方法

  • Delete   deleteColumn (byte[] family, byte[] qualifier)     删除指定列的 最新版本 的数据。
  • Delete   deleteColumn s (byte[] family, byte[] qualifier)     删除指定列的 所有版本 的数据。
  • Delete   deleteColumn (byte[] family, byte[] qualifier, long  timestamp )     删除指定列的 指定版本 的数据。
  • Delete   deleteColumn s (byte[] family, byte[] qualifier, long  timestamp )     删除指定列的，时间戳 小于等于给定时间戳 的 所有 版本的数据。
  • Delete   deleteFamily (byte[] family)     删除指定列族的所有列的 所有 版本数据。
  • Delete   deleteFamily (byte[] family, long timestamp)     删除指定列族的所有列中 时间戳 小于等于 指定时间戳 的所有数据。
  • Delete   deleteFamilyVersion (byte[] family, long timestamp)     删除指定列族中所有 列的时间戳 等于 指定时间戳 的版本数据。
  • void setTimestamp (long timestamp)     为Delete对象设置时间戳。

6.3.实例代码

（1）删除整行的所有列族、所有行、所有版本

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        

        Delete delete =  new  Delete(Bytes. toBytes ( "000" ));

        table.delete(delete);

 

        table.close();

  

（2）删除 指定列的最新版本

以下是删除之前的数据，注意看100003行的info:address，这是该列最新版本的数据，值是caofang1，在这之前的版本值是caofang：

hbase(main):007:0> scan 'rd_ns:leetable'

ROW                       COLUMN+CELL

100001                   column=info:address, timestamp=1405304843114, value=longze

100001                   column=info:age, timestamp=1405304843114, value=31

100001                   column=info:name, timestamp=1405304843114, value=leon

100002                   column=info:address, timestamp=1405305471343, value=caofang

100002                   column=info:age, timestamp=1405305471343, value=30

100002                   column=info:name, timestamp=1405305471343, value=show

 100003                   column=info:address, timestamp=1405390959464, value=caofang1

100003                   column=info:age, timestamp=1405390959464, value=301

100003                   column=info:name, timestamp=1405390959464, value=show1

3 row(s) in 0.0270 seconds

执行以下代码：

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        Delete delete =  new  Delete(Bytes. toBytes ( "100003" ));

        delete.deleteColumn(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "address" ));

        

        table.delete(delete);

 

        table.close();

  

然后查看数据，发现100003列的info:address列的值显示为前一个版本的caofang了！其余值均不变：

hbase(main):008:0> scan 'rd_ns:leetable'

ROW                       COLUMN+CELL

100001                   column=info:address, timestamp=1405304843114, value=longze

100001                   column=info:age, timestamp=1405304843114, value=31

100001                   column=info:name, timestamp=1405304843114, value=leon

100002                   column=info:address, timestamp=1405305471343, value=caofang

100002                   column=info:age, timestamp=1405305471343, value=30

100002                   column=info:name, timestamp=1405305471343, value=show

 100003                   column=info:address, timestamp=1405390728175, value=caofang

100003                   column=info:age, timestamp=1405390959464, value=301

100003                   column=info:name, timestamp=1405390959464, value=show1

3 row(s) in 0.0560 seconds

（3）删除 指定列的所有版本

接以上场景，执行以下代码：

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        Delete delete =  new  Delete(Bytes. toBytes ( "100003" ));

        delete. deleteColumns (Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "address" ));

        

        table.delete(delete);

 

        table.close();

  

然后我们会发现，100003行的整个info:address列都没了：

hbase(main):009:0> scan 'rd_ns:leetable'

ROW                       COLUMN+CELL

100001                   column=info:address, timestamp=1405304843114, value=longze

100001                   column=info:age, timestamp=1405304843114, value=31

100001                   column=info:name, timestamp=1405304843114, value=leon

100002                   column=info:address, timestamp=1405305471343, value=caofang

100002                   column=info:age, timestamp=1405305471343, value=30

100002                   column=info:name, timestamp=1405305471343, value=show

 100003                   column=info:age, timestamp=1405390959464, value=301

 100003                   column=info:name, timestamp=1405390959464, value=show1

3 row(s) in 0.0240 seconds

（4） 删除指定列族中所有 列的时间戳 等于 指定时间戳 的版本数据

为了演示效果，我已经向100003行的info:address列新插入一条数据

hbase(main):010:0> scan 'rd_ns:leetable'

ROW                       COLUMN+CELL

100001                   column=info:address, timestamp=1405304843114, value=longze

100001                   column=info:age, timestamp=1405304843114, value=31

100001                   column=info:name, timestamp=1405304843114, value=leon

100002                   column=info:address, timestamp=1405305471343, value=caofang

100002                   column=info:age, timestamp=1405305471343, value=30

100002                   column=info:name, timestamp=1405305471343, value=show

100003                   column=info:address, timestamp= 1405391883886 , value=shangdi

100003                   column=info:age, timestamp= 1405390959464 , value=301

100003                   column=info:name, timestamp= 1405390959464 , value=show1

3 row(s) in 0.0250 seconds

现在，我们的目的是删除info列族中，时间戳为1405390959464的所有列数据：

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        

        Delete delete =  new  Delete(Bytes. toBytes ( "100003" ));

        delete. deleteFamilyVersion (Bytes. toBytes ( "info" ), 1405390959464L);

        

        table.delete(delete);

 

        table.close();

  

hbase(main):011:0> scan 'rd_ns:leetable'

ROW                       COLUMN+CELL

100001                   column=info:address, timestamp=1405304843114, value=longze

100001                   column=info:age, timestamp=1405304843114, value=31

100001                   column=info:name, timestamp=1405304843114, value=leon

100002                   column=info:address, timestamp=1405305471343, value=caofang

100002                   column=info:age, timestamp=1405305471343, value=30

100002                   column=info:name, timestamp=1405305471343, value=show

100003                   column=info:address, timestamp= 1405391883886 , value=shangdi

100003                   column=info:age, timestamp= 1405390728175 , value=30

100003                   column=info:name, timestamp= 1405390728175 , value=show

3 row(s) in 0.0250 seconds

可以看到，100003行的info列族，已经不存在时间戳为 1405390959464的数据，比它更早版本的数据被查询出来，而info列族中时间戳不等于 1405390959464的address列，不受该delete的影响 。

7.获取单行Get

如果希望获取整行数据，用行键初始化一个Get对象就可以，如果希望进一步缩小获取的数据范围，可以使用Get对象的以下方法：

  • 如果希望取得指定列族的所有列数据，使用 addFamily 添加所有的目标列族即可；
  • 如果希望取得指定列的数据，使用 addColumn 添加所有的目标列即可；
  • 如果希望取得目标列的指定时间戳范围的数据版本，使用 setTimeRange ；
  • 如果仅希望获取目标列的指定时间戳版本，则使用 setTimestamp ；
  • 如果希望限制每个列返回的版本数，使用 setMaxVersions ；
  • 如果希望添加过滤器，使用 setFilter

下面详细描述构造函数及常用方法：

7.1.构造函数

Get的构造函数很简单，只有一个构造函数： Get(byte[] row) 参数是行键。

7.2.常用方法

  • Get addFamily(byte[] family)  指定希望获取的列族
  • Get addColumn(byte[] family, byte[] qualifier)  指定希望获取的列
  • Get setTimeRange(long minStamp, long maxStamp)  设置获取数据的 时间戳范围
  • Get setTimeStamp(long timestamp)  设置获取数据的时间戳
  • Get setMaxVersions(int maxVersions) 设定获取数据的版本数
  • Get setMaxVersions()  设定获取数据的 所有版本
  • Get setFilter(Filter filter)  为Get对象添加过滤器，过滤器详解请参见：http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37653177
  • void setCacheBlocks(boolean cacheBlocks)  设置该Get获取的数据是否缓存在内存中

7.3.实测代码

测试表的所有数据：

hbase(main):016:0> scan 'rd_ns:leetable'

ROW                       COLUMN+CELL

100001                   column=info:address, timestamp=1405304843114, value=longze

100001                   column=info:age, timestamp=1405304843114, value=31

100001                   column=info:name, timestamp=1405304843114, value=leon

100002                   column=info:address, timestamp=1405305471343, value=caofang

100002                   column=info:age, timestamp=1405305471343, value=30

100002                   column=info:name, timestamp=1405305471343, value=show

100003                   column=info:address, timestamp=1405407883218, value=qinghe

100003                   column=info:age, timestamp=1405407883218, value=28

100003                   column=info:name, timestamp=1405407883218, value=shichao

3 row(s) in 0.0250 seconds

（1）获取行键指定行的 所有列族、所有列 的 最新版本 数据

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        Get get =  new  Get(Bytes. toBytes ( "100003" ));

        Result r = table.get(get);

         for  (Cell cell : r.rawCells()) {

            System. out .println(

                     "Rowkey : " +Bytes. toString (r.getRow())+

                     "   Familiy:Quilifier : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneQualifier (cell))+

                     "   Value : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneValue (cell))

                    );

        }

 

        table.close();

  

代码输出：

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : qinghe

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 28

 

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : shichao

  

（2）获取行键指定行中， 指定列 的最新版本数据

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        Get get =  new  Get(Bytes. toBytes ( "100003" ));

         get.addColumn(Bytes. toBytes ( "info" ), Bytes. toBytes ( "name" ));

        Result r = table.get(get);

         for  (Cell cell : r.rawCells()) {

            System. out .println(

                     "Rowkey : " +Bytes. toString (r.getRow())+

                     "   Familiy:Quilifier : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneQualifier (cell))+

                     "   Value : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneValue (cell))

                    );

        }

 

        table.close();

  

代码输出：

 

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : shichao

  

（3）获取行键指定的行中， 指定时间戳 的数据

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:leetable" );

        Get get =  new  Get(Bytes. toBytes ( "100003" ));

         get.setTimeStamp(1405407854374L);

        Result r = table.get(get);

         for  (Cell cell : r.rawCells()) {

            System. out .println(

                     "Rowkey : " +Bytes. toString (r.getRow())+

                     "   Familiy:Quilifier : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneQualifier (cell))+

                     "   Value : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneValue (cell))

                    );

        }

 

        table.close(); 

  

代码输出了上面scan命令输出中没有展示的历史数据：

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : huangzhuang

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 32

 

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : lily

  

（4）获取行键指定的行中， 所有版本 的数据

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:itable" );

        Get get =  new  Get(Bytes. toBytes ( "100003" ));

        get.setMaxVersions();

        Result r = table.get(get);

         for  (Cell cell : r.rawCells()) {

            System. out .println(

                     "Rowkey : " +Bytes. toString (r.getRow())+

                     "   Familiy:Quilifier : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneQualifier (cell))+

                     "   Value : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneValue (cell))+

                     "   Time : " +cell.getTimestamp()

                    );

        }

        table.close();        

  

代码输出：

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : xierqi   Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : shangdi   Time : 1405417477465

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : longze   Time : 1405417448414

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 29   Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 30   Time : 1405417477465

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 31   Time : 1405417448414

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : leon   Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : lee   Time : 1405417477465

 

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : lion   Time : 1405417448414

  

注意：

能输出多版本数据的前提是当前列族能保存多版本数据，列族可以保存的数据版本数通过HColumnDescriptor的setMaxVersions(Int)方法设置。

8.获取多行Scan

Scan对象可以返回满足给定条件的多行数据。 如果希望获取所有的行，直接初始化一个Scan对象即可。 如果希望限制扫描的行范围，可以使用以下方法：

  • 如果希望获取指定列族的所有列，可使用 addFamily 方法来添加所有希望获取的列族
  • 如果希望获取指定列，使用 addColumn 方法来添加所有列
  • 通过 setTimeRange 方法设定获取列的时间范围
  • 通过 setTimestamp 方法指定具体的时间戳，只返回该时间戳的数据
  • 通过 setMaxVersions 方法设定最大返回的版本数
  • 通过 setBatch 方法设定返回数据的最大行数
  • 通过 setFilter 方法为Scan对象添加过滤器，过滤器详解请参见： http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37653177
  • Scan的结果数据是可以缓存在内存中的，可以通过 getCaching ()方法来查看当前设定的缓存条数，也可以通过 setCaching (int caching)来设定缓存在内存中的行数，缓存得越多，以后查询结果越快，同时也消耗更多内存。此外， 通过 setCacheBlocks 方法设置是否缓存Scan的结果数据块，默认为true
  • 我们可以通过 setMaxResultSize(long)方法来设定Scan返回的结果行数。

下面是官网文档中的一个入门示例：假设表有几行键值为 "row1", "row2", "row3"，还有一些行有键值 "abc1", "abc2", 和 "abc3"，目标是返回"row"打头的行：

 

 

HTable htable = ...      // instantiate HTable

 

Scan scan = new Scan();

 

scan.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("attr"));

 

scan.setStartRow( Bytes.toBytes("row"));                   // start key is inclusive

 

scan.setStopRow( Bytes.toBytes("row" +  (char)0));  // stop key is exclusive

 

ResultScanner rs = htable.getScanner(scan);

 

try {

 

for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {

 

// process result...

 

} finally {

 

rs.close(); // always close the ResultScanner!

 

}

 

8.1.常用构造函数

 

（1）创建扫描所有行的Scan

Scan()

（2）创建Scan，从指定行开始扫描 ，

Scan(byte[] startRow)

参数： startRow 行键

注意 ：如果指定行不存在，从下一个最近的行开始

（3）创建Scan，指定起止行

Scan(byte[] startRow, byte[] stopRow)

参数： startRow起始行， stopRow终止行

注意 ： startRow <= 结果集 <  stopRow

（4）创建Scan，指定起始行和过滤器

Scan(byte[] startRow, Filter filter)

参数： startRow 起始行， filter 过滤器

注意：过滤器的功能和构造参见 http://blog.csdn.net/u010967382/article/details/37653177

 

8.2.常用方法

 

  • Scan   setStartRow (byte[] startRow)   设置Scan的开始行， 默认 结果集 包含 该行。 如果希望结果集不包含该行，可以在行键末尾加上0。
  • Scan   setStopRow (byte[] stopRow)    设置Scan的结束行， 默认 结果集 不包含 该行。 如果希望结果集包含该行，可以在行键末尾加上0。
  • Scan   setTimeRange (long minStamp, long maxStamp)    扫描指定 时间范围 的数据
  • Scan   setTimeStamp (long timestamp)  扫描指定 时间 的数据
  • Scan   addColumn (byte[] family, byte[] qualifier)   指定扫描的列
  • Scan   addFamily (byte[] family) 指定扫描的列族
  • Scan   setFilter (Filter filter)   为Scan设置过滤器
  • Scan   setReversed (boolean reversed)  设置Scan的扫描顺序，默认是正向扫描（false），可以设置为逆向扫描（true）。注意：该方法0.98版本以后才可用！！
  • Scan   setMaxVersions ()  获取所有版本的数据
  • Scan   setMaxVersions (int maxVersions)  设置获取的最大版本数
  • void   setCaching (int caching)   设定缓存在内存中的行数，缓存得越多，以后查询结果越快，同时也消耗更多内存

  • void setRaw (boolean raw)  激活或者禁用raw模式。如果raw模式被激活，Scan将返回 所有已经被打上删除标记但尚未被真正删除 的数据。该功能仅用于激活了 KEEP_DELETED_ROWS的列族，即列族开启了 hcd.setKeepDeletedCells(true)

    。Scan激活raw模式后，就不能指定任意的列，否则会报错

Enable/disable "raw" mode for this scan. If "raw" is enabled the scan will return all delete marker and deleted rows that have not been collected, yet. This is mostly useful for Scan on column families  that have KEEP_DELETED_ROWS enabled. It is an error to specify any column when "raw" is set.

hcd.setKeepDeletedCells(true);

 

8.3.实测代码

 

（1）扫描表中的 所有行 的最新版本数据

 

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:itable" );

        

        Scan s =  new  Scan();

        ResultScanner rs = table.getScanner(s);

         for  (Result r : rs) {

             for  (Cell cell : r.rawCells()) {

                System. out .println(

                         "Rowkey : " +Bytes. toString (r.getRow())+

                         "   Familiy:Quilifier : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneQualifier (cell))+

                         "   Value : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneValue (cell))+

                         "   Time : " +cell.getTimestamp()

                        );

            }

        }

 

        table.close();

  

 

代码输出：

 

Rowkey : 100001   Familiy:Quilifier : address   Value : anywhere   Time : 1405417403438

Rowkey : 100001   Familiy:Quilifier : age   Value : 24   Time : 1405417403438

Rowkey : 100001   Familiy:Quilifier : name   Value : zhangtao   Time : 1405417403438

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : address   Value : shangdi   Time : 1405417426693

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : age   Value : 28   Time : 1405417426693

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : name   Value : shichao   Time : 1405417426693

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : xierqi   Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 29   Time : 1405417500485

 

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : leon   Time : 1405417500485

  

 

（2） 扫描指定行键范围，通过末尾加0，使得结果集包含StopRow

 

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:itable" );

        Scan s =  new  Scan();

        s. setStartRow (Bytes. toBytes ( "100001" ));

        s. setStopRow (Bytes. toBytes ( " 1000020 " ));

        

        ResultScanner rs = table.getScanner(s);

         for  (Result r : rs) {

             for  (Cell cell : r.rawCells()) {

                System. out .println(

                         "Rowkey : " +Bytes. toString (r.getRow())+

                         "   Familiy:Quilifier : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneQualifier (cell))+

                         "   Value : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneValue (cell))+

                         "   Time : " +cell.getTimestamp()

                        );

            }

        }

 

        table.close();

  

 

代码输出：

 

Rowkey : 100001   Familiy:Quilifier : address   Value : anywhere   Time : 1405417403438

Rowkey : 100001   Familiy:Quilifier : age   Value : 24   Time : 1405417403438

Rowkey : 100001   Familiy:Quilifier : name   Value : zhangtao   Time : 1405417403438

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : address   Value : shangdi   Time : 1405417426693

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : age   Value : 28   Time : 1405417426693

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : name   Value : shichao   Time : 1405417426693   

 

（3） 返回 所有已经被打上删除标记但尚未被真正删除 的数据

 

本测试针对rd_ns:itable表的100003行。

 

如果使用get结合 setMaxVersions() 方法能返回所有未删除的数据，输出如下：

 

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : huilongguan   Time : 1405494141522

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : shangdi   Time : 1405417477465

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : new29   Time : 1405494141522

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : liyang   Time : 1405494141522

  

 

然而，使用Scan强大的 s.setRaw( true ) 方法，可以获得所有 已经被打上删除标记但尚未被真正删除 的数据。

 

代码如下：

 

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:itable" );

        Scan s =  new  Scan();

        s.setStartRow(Bytes. toBytes ( "100003" ));

        s.setRaw( true );

        s.setMaxVersions();

        

        ResultScanner rs = table.getScanner(s);

         for  (Result r : rs) {

             for  (Cell cell : r.rawCells()) {

                System. out .println(

                         "Rowkey : " +Bytes. toString (r.getRow())+

                         "   Familiy:Quilifier : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneQualifier (cell))+

                         "   Value : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneValue (cell))+

                         "   Time : " +cell.getTimestamp()

                        );

            }

        }

        table.close();

  

 

输出结果如下：

 

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : huilongguan   Time : 1405494141522

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value :    Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : xierqi   Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : shangdi   Time : 1405417477465

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value :    Time : 1405417448414

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : longze   Time : 1405417448414

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : new29   Time : 1405494141522

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value :    Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value :    Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 29   Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 30   Time : 1405417477465

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value : 31   Time : 1405417448414

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : liyang   Time : 1405494141522

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value :    Time : 1405493879419

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : leon   Time : 1405417500485

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : lee   Time : 1405417477465

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : lion   Time : 1405417448414

 

（4） 结合过滤器，获取所有age在25到30之间的行

 

目前的数据：

 

hbase(main):049:0> scan 'rd_ns:itable'

ROW                                           COLUMN+CELL

100001                                       column=info:address, timestamp=1405417403438, value=anywhere

100001                                       column=info:age, timestamp=1405417403438, value=24

100001                                       column=info:name, timestamp=1405417403438, value=zhangtao

100002                                       column=info:address, timestamp=1405417426693, value=shangdi

100002                                       column=info:age, timestamp=1405417426693, value=28

100002                                       column=info:name, timestamp=1405417426693, value=shichao

100003                                       column=info:address, timestamp=1405494141522, value=huilongguan

100003                                       column=info:age, timestamp=1405494999631, value=29

100003                                       column=info:name, timestamp=1405494141522, value=liyang

3 row(s) in 0.0240 seconds

 

代码：

 

        Configuration conf = HBaseConfiguration. create ();

        HTable table =  new  HTable(conf,  "rd_ns:itable" );

        FilterList filterList =  new  FilterList(FilterList.Operator. MUST_PASS_ALL );  

        SingleColumnValueFilter filter1 =  new  SingleColumnValueFilter(

                Bytes. toBytes ( "info" ),

                Bytes. toBytes ( "age" ),

                CompareOp. GREATER_OR_EQUAL ,

                Bytes. toBytes ( "25" )

                );

        SingleColumnValueFilter filter2 =  new  SingleColumnValueFilter(

                Bytes. toBytes ( "info" ),

                Bytes. toBytes ( "age" ),

                CompareOp. LESS_OR_EQUAL ,

                Bytes. toBytes ( "30" )

                );

        filterList.addFilter(filter1);

        filterList.addFilter(filter2);

        

        Scan scan =  new  Scan();

        scan.setFilter(filterList);

        

        ResultScanner rs = table.getScanner(scan);

         for  (Result r : rs) {

             for  (Cell cell : r.rawCells()) {

                System. out .println(

                         "Rowkey : " +Bytes. toString (r.getRow())+

                         "   Familiy:Quilifier : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneQualifier (cell))+

                         "   Value : " +Bytes. toString (CellUtil. cloneValue (cell))+

                         "   Time : " +cell.getTimestamp()

                        );

            }

        }

 

        table.close();

  

 

代码输出：

 

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : address   Value : shangdi   Time : 1405417426693

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : age   Value :  28    Time : 1405417426693

Rowkey : 100002   Familiy:Quilifier : name   Value : shichao   Time : 1405417426693

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : address   Value : huilongguan   Time : 1405494141522

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : age   Value :  29    Time : 1405494999631

Rowkey : 100003   Familiy:Quilifier : name   Value : liyang   Time : 1405494141522

 

注意：

HBase对列族、列名大小写敏感

 

 

 



已有 0 人发表留言，猛击->> 这里<<-参与讨论


ITeye推荐



相关 [hbase 数据] 推荐：

HBASE数据架构

- - 数据库 - ITeye博客
关系数据库一般用B+树，HBASE用的是LSM树. MYSQL所用类B+树一般深度不超过3层，数据单独存放，在B+树的叶节点存储指向实际数据的指针，叶节点之间也相互关联，类似双向链表. 这种结构的特点是数据更新或写入导致数据页表分散，不利于顺序访问. LSM存储中，各个文件的结构类似于B+树，但是分多个存在内存或磁盘中，更新和写入变成了磁盘的顺序写，只在合并时去掉重复或过时的数据.

hbase写数据过程

- - 数据库 - ITeye博客
博文说明：1、研究版本hbase0.94.12；2、贴出的源代码可能会有删减，只保留关键的代码. 从client和server两个方面探讨hbase的写数据过程.     写数据主要是HTable的单条写和批量写两个API，源码如下：. hbase写数据的客户端核心方法是HConnectionManager的processBatchCallback方法，相关源码如下：.

HBase数据查询之Coprocessor

- - 开源软件 - ITeye博客
协处理器的概念、作用和类型不介绍，可以参看：http://www.cnblogs.com/ventlam/archive/2012/10/30/2747024.html，官方blog：https://blogs.apache.org/hbase/entry/coprocessor_introduction.

从hbase(hive)将数据导出到mysql

- - CSDN博客云计算推荐文章
在上一篇文章《 用sqoop进行mysql和hdfs系统间的数据互导》中，提到sqoop可以让RDBMS和HDFS之间互导数据，并且也支持从mysql中导入到HBase，但从HBase直接导入mysql则不是直接支持，而是间接支持. 要么将HBase导出到HDFS平面文件，要么将其导出到Hive中，再导出到mysql.

通过HBase Observer同步数据到ElasticSearch

- - SegmentFault 最新的文章
Observer希望解决的问题. HBase是一个分布式的存储体系，数据按照RowKey分成不同的Region，再分配给RegionServer管理. 但是RegionServer只承担了存储的功能，如果Region能拥有一部分的计算能力，从而实现一个HBase框架上的MapReduce，那HBase的操作性能将进一步提升.

HBase基本数据操作详解

- - 互联网 - ITeye博客
之前详细写了一篇HBase过滤器的文章，今天把基础的表和数据相关操作补上. 本文档 参考最新 （截止2014年7月16日）的 官方 Ref Guide、 Developer API编写. 所有代码均基于“hbase  0.96.2-hadoop2 ”版本编写，均实测通过. 对于建表，和RDBMS类似，HBase也有namespace的概念，可以指定表空间创建表，也可以直接创建表，进入default表空间.

JAVA操作HBASE数据操作详解

- -
Hbase对于建表，和RDBMS类似，HBase也有namespace的概念，可以指定表空间创建表，也可以直接创建表，进入default表空间. 对于数据操作，HBase支持四类主要的数据操作，分别是：. Put ：增加一行，修改一行；. Delete ：删除一行，删除指定列族，删除指定column的多个版本，删除指定column的制定版本等；.

两次hbase丢失数据的故障及原因分析

- gengmao - 蓝色时分
    hbase的稳定性是近期社区的重要关注点，毕竟稳定的系统才能被推广开来，这里有几次稳定性故障和大家分享.     第一次生产故障的现象及原因. 1 hbase发现无法写入 2 通过hbck检测发现.META.表中出现空洞，具体log是：;Chain of regions in table.     修复方法：直接使用check_meta.rb重新生成.META.表并修补空洞，但是会引起数据丢失.

java实现hbase表创建、数据插入、删除表

- - 学着站在巨人的肩膀上
近日查看了相关资料后，梳理了一下用java实现hbase的表创建、数据插入、删除表，代码如下：. 类别： Hadoop  查看评论.

HBase – 基于Hadoop的分布式数据库

- - ITeye博客
  修改：dataDir=/home/ysc/zookeeper. mkdir /home/ysc/zookeeper（注：dataDir是zookeeper的数据目录，需要手动创建）. hbase存在系统时间同步的问题，并且误差要再30s以内. HBase是数据库，会在同一时间使用很多的文件句柄，大多数linux系统使用的默认值1024是不能满足的，还需要修改 hbase 用户的nproc，在压力很大的情况下，如果过低会造成 OutOfMemoryError异常.