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HBSAE实战总结

总结 实战
2023-09-14 09:12:43 时间

HBSAE实践：(先启动zookeeper)

文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1W-WMer8WDyOqt-N_RU7bXg   提取码：1234

1、安装(hbase-0.98.6-hadoop2)

（1）安装zookeeper(zookeeper-3.4.5)

首先，将zoo_sample.cfg改名为zoo.cfg(要求所有机器保持一致) 
server.0=master:8880:7770
server.1=slave1:8881:7771
server.2=slave2:8882:7772

然后，zookeeper根目录创建myid(每个机器独立分配，不能重复)

启动，]# ./bin/zkServer.sh start
检查：]# ./bin/zkServer.sh status

（2）安装hbase

首先：hbase-env.sh设置环境变量
  
export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_172
export HBASE_MANAGES_ZK=false

修改hbase-site.xml：

<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>master,slave1,slave2</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master.maxclockskew</name>
<value>150000</value>
</property>

接下来，创建regionservers文件，里面存储regionserver的master地址

1 slave1
2 slave2

将这些配置分发拷贝到其他节点(scp)

启动 ./bin/start-hbase.sh
(1)在主节点看到HMaster进程，在从节点看到HRegionServer进程
(2)]# hbase shell，进入终端执行status，查看状态
(3)web UI:192.168.179.10:60010

2、hbase shell的基础操作

list查看有哪些表格
删除表格：
> disable "m_table"
> drop "m_table"
创建表格：
> create 'm_table', 'meta_data', 'action'
查看数据(全表扫描)——不建议直接用
> scan "m_table"
增加cf：
> alter "m_table", {NAME=>'cf_new'}
删除cf：
> alter "m_table", {NAME=>'cf_new', METHOD=>'delete'}
查看表格有多少条记录：
> count "m_table"
删掉一条记录
delete "m_table", "user|4001", "meta_data:name"
写数据：
put "m_table", '1002', 'meta_data:name', 'li4'
put "m_table", '1001', 'meta_data:age', '18'
put "m_table", '1002', 'meta_data:gender', 'man'
查看数据
逐条读：get "m_table", '1002'
get "m_table", '1002'， 'meta_data:name'
批量读：scan "m_table"

过滤

(1)找zhang3，值
--通过明确的value，反查记录
scan "m_table", FILTER=>"ValueFilter(=, 'binary:zhang3')"
scan "m_table", FILTER=>"ValueFilter(=, 'binary:wang5')"
(2)找包含‘a’的value
--通过value漫匹配，反查记录
scan "m_table", FILTER=>"ValueFilter(=, 'substring:a')"
(3)列名匹配
两个条件同时限制，对列明的前缀做校验
scan "m_table", FILTER=>"ColumnPrefixFilter('na') AND ValueFilter(=, 'substring:zhang3')"
scan "m_table", FILTER=>"ColumnPrefixFilter('na')
put "m_table", '3001', 'meta_data:name', '777'
(4)rowkey匹配---查询rowkey prefix的方式：
以10开头：
> scan "m_table", FILTER=>"PrefixFilter('10')"
指定rowkey的范围,rowkey之后的数据
> scan "m_table", {STARTROW=>'1002'}
> scan "m_table", {STARTROW=>'1002', FILTER=>"PrefixFilter('10')"}
修改版本号：
> alter "m_table", {NAME=>'meta_data', VERSIONS => 3}
put "m_table", '1001', 'meta_data:name', 'wang5'
put "m_table", '1001', 'meta_data:name', 'zhao6'
put "m_table", '1001', 'meta_data:name', 'heng7'
get "m_table", '1001'
指定版本号读取：
get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", VERSIONS => 1}
get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", VERSIONS => 2}
> get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", VERSIONS => 3}
get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", TIMESTAMP=>1573349851782}
get "m_table", '1001', {COLUMN=>"meta_data:name", TIMESTAMP=>1573349547463}

正则过滤

1.行正则 
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RegexStringComparator
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
import org.apache.hadoop.hbase.filter.RowFilter
scan 'm_table', {FILTER => RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'),RegexStringComparator.new('^10'))}

2.值正则：

import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
scan "m_table", {FILTER=>RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'), RegexStringComparator.new('^user\|\d+$'))}

值正则：

import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SingleColumnValueFilter
import org.apache.hadoop.hbase.filter.SubstringComparator
scan "m_table", {FILTER=>RowFilter.new(CompareFilter::CompareOp.valueOf('EQUAL'), RegexStringComparator.new('^user\|\d+$'))}

清空词表

> truncate "m_table"
查看行数
 > count 'm_table'(同一个row是一行,下图3行)

3、python操作hbase

1）首先启动thrift服务

1.本地操作 ]# ./bin/hbase-daemon.sh start thrift
]# netstat -antp | grep 9090

2)下载thrift源码包：thrift-0.8.0.tar.gz

解压后，编译安装：]# ./configure && ./make && ./make install
]# cd lib/py/build/lib.linux-x86_64-2.6/
看到thrift的python模块包

3)下载hbase源码包：hbase-0.98.24-src.tar.gz

解压，]# ls hbase-thrift/src/main/resources/org/apache/hadoop/hbase/
看到thrift的模块包，进入该目录
]# thrift --gen py Hbase.thrift
产生hbase的python模块包gen-py，把hbase的python包copy出来
需要依赖模块
下载thrift-0.8.0.tar.gz
解压：
1)configure
2)make
3)make install
下载hbase-0.98.24-src.tar.gz源码包
解压后，进入目录，再进入子目录 hbase-thrift/src/main/resources/org/apache/hadoop/hbase/中
thrift --gen py Hbase.thrift
产生gen-py，目录下存在hbase的模块
启动thrift服务
]# ./hbase-daemon.sh start thrift
netstat -antp |grep 9090
ps aux | grep 5324
1)创建表格
python create_table.py
2)写数据
python insert_data.py
3)读数据+扫描数据
python get_one_line.py
python scan_many_lines.py

4、mr+hbase

batch_insert+MapReduce
运行bash run.sh--时实现hdfs批量网hbse里灌，count统计记录行验证

5、Hive+Hbase

创建Hbase表： 
> create 'classes','user'
put 'classes','001','user:name','jack'
put 'classes','001','user:age','20'
put 'classes','002','user:name','liza'

创建hive表：

]# cat create_hive_hbase_table.sql
  
CREATE EXTERNAL Table classes(id int, name string, age int)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES("hbase.columns.mapping"=":key,user:name,user:age")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name"="classes")
返回到hbase中，插入数据测试
> put 'classes','003','user:age','18908989089'

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