HBase操作
基本操作
创建表
Examples:
hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5}
hbase> create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'}
hbase> # The above in shorthand would be the following:
hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'
hbase> create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 2592000, BLOCKCACHE => true}
hbase> create 't1', 'f1', {SPLITS => ['10', '20', '30', '40']}
hbase> create 't1', 'f1', {SPLITS_FILE => 'splits.txt'}
hbase> # Optionally pre-split the table into NUMREGIONS, using
hbase> # SPLITALGO ("HexStringSplit", "UniformSplit" or classname)
hbase> create 't1', 'f1', {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => 'HexStringSplit'}
create 'dbname:newsinfo_anticheat_user_tag_data', 'user', 'device'获得表的描述
hbase(main):006:0> describe "dbname:newsinfo_anticheat_user_tag_data" 插入几条记录
put 'dbname:newsinfo_anticheat_user_tag_data', '5a483b8769e9560001f9d1b9_20181224', 'user:phone', '190eb638-185d-3e58-a009-fcd69f67b8ac'
put 'dbname:newsinfo_anticheat_user_tag_data', '596f51ba4e94d9000170e1ff_20181224', 'user:phone', '17086385281'查看所有数据scan
hbase(main):014:0> scan 'dbname:newsinfo_anticheat_user_tag_data'
ROW COLUMN+CELL
596f51ba4e94d9000170e1ff_20181223 column=user:phone, timestamp=1545646705395, value=17086385281
596f51ba4e94d9000170e1ff_20181224 column=user:phone, timestamp=1545646716425, value=17086385281 获得数据 get
获得一行的所有数据
get 'dbname:newsinfo_anticheat_user_tag_data', '5a483b8769e9560001f9d1b9_20181224'获得某行，某列族的所有数据
get 'dbname:newsinfo_anticheat_user_tag_data', '5a483b8769e9560001f9d1b9_20181224','user'获得某行，某列族，某列的所有数据
get 'dbname:newsinfo_anticheat_user_tag_data', '5a483b8769e9560001f9d1b9_20181224','user:dt'预分区
默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。
命令方式:
create ‘t1’, ‘f1’, {NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => ‘HexStringSplit’}
也可以使用api的方式:
bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.util.RegionSplitter test_table HexStringSplit -c 10 -f info
参数：
test_table是表名
HexStringSplit 是split 方式
-c 是分10个region
-f 是family这样就可以将表预先分为15个区，减少数据达到storefile 大小的时候自动分区的时间消耗，并且还有以一个优势，就是合理设计rowkey 能让各个region 的并发请求平均分配(趋于均匀) 使IO 效率达到最高，但是预分区需要将filesize 设置一个较大的值，设置哪个参数呢, hbase.hregion.max.filesize 这个值默认是10G 也就是说单个region 默认大小是10G,
这个参数的默认值在0.90 到0.92到0.94.3各版本的变化：256M–1G–10G
但是如果MapReduce Input类型为TableInputFormat 使用hbase作为输入的时候，就要注意了，每个region一个map，如果数据小于10G 那只会启用一个map 造成很大的资源浪费，这时候可以考虑适当调小该参数的值，或者采用预分配region的方式，并将检测如果达到这个值，再手动分配region。
HBase已有表与Phoenix映射
使用phoenix 视图方式映射
初始创建
查看HBASE 已有表dbname:newsinfo_anticheat_tag_data
hbase(main):003:0> scan ' dbname:newsinfo_anticheat_tag_data'
ROW COLUMN+CELL
596f51ba4e94d9000170e1ff_20181223 column=user:dt, timestamp=1545647095916, value=20181223
596f51ba4e94d9000170e1ff_20181223 column=user:phone, timestamp=1545646705395, value=17086385281
596f51ba4e94d9000170e1ff_20181224 column=user:dt,phoenix 4.10 版本后，对列映射做了优化，采用一套新的机制，不在基于列名方式映射到 hbase。如果只做查询，强烈建议使用phoenix 视图方式映射，删除视图不影响 hbase 源数据，语法如下：
0: jdbc:phoenix:dsrv2.heracles.sohuno.com,dme>
use "dbname";
create view "newsinfo_anticheat_user_tag_data"("ROW" varchar primary key, "user"."dt" varchar , "user"."phone" varchar) ;把HBASE中的ROW当作主键
表名和列族以及列名需要用双引号括起来，因为HBase是区分大小写的，如果不用双引号括起来的话Phoenix在创建表的时候会自动将小写转换为大写字母
Hbase新增列后重新映射
Hbase shell
新添加列user.did_count
put 'dbname:test2', '5a483b8769e9560001f9d1b9_20181224', 'user:did_count', '100'Phoneix sql
#删除视图
drop view "newsinfo_anticheat_user_tag_data";
#重新创建视图，加上新增列
use "dbname";
create view "newsinfo_anticheat_user_tag_data"("ROW" varchar primary key, "user"."dt" varchar , "user"."phone" varchar, "user"."did_count" varchar) ;重新查询有了新数据
使用phoenix 表方式映射
创建映射表
必须要表映射，需要禁用列映射规则（会降低查询性能），如下：
use "dbname";
create table "newsinfo_anticheat_user_tag_data"("ROW" varchar primary key, "user"."dt" varchar , "user"."phone" varchar) column_encoded_bytes=0;注意：删除映射表时，hbase对应数据也会被删除，慎用删除表操作！！！
Phoneix二级索引
创建二级索引
create index my_index2 on MY_TABLE(V1) include(v2);HBase增加列
put 'dbname:test2', '5a483b8769e9560001f9d1b9_20181224', 'user:did_count', '100'Phoneix导出csv文件
[@dudbname103113.heracles.sohuno.com ~]$ /opt/work/phoenix-4.13.1-HBase-1.3/bin/sqlline.py --help
usage: sqlline.py [-h] [-v VERBOSE] [-c COLOR] [-fc FASTCONNECT]
[zookeepers] [sqlfile]
Launches the Apache Phoenix Client.
positional arguments:
zookeepers The ZooKeeper quorum string
sqlfile A file of SQL commands to execute
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-v VERBOSE, --verbose VERBOSE
Verbosity on sqlline.
-c COLOR, --color COLOR
Color setting for sqlline.
-fc FASTCONNECT, --fastconnect FASTCONNECT
Fetch all schemas on initial connection编辑一个sqlfile，写入待查询sql语句，如下所示：
[@dudbname103113.heracles.sohuno.com ~]$ cat /home/dbname/data/dev_xdf/phoneix/sqlfile.txt
use "dbname";
select * from "newsinfo_anticheat_blacklist_data" limit 5;执行命令导出数据到csv文件，如下：
/opt/work/phoenix-4.13.1-HBase-1.3/bin/sqlline.py dsrv2.heracles.sohuno.com,dmeta2.heracles.sohuno.com,drm2.heracles.sohuno.com,dmeta1.heracles.sohuno.com /home/dbname/data/dev_xdf/phoneix/sqlfile.txt >> /home/dbname/data/dev_xdf/phoneix/sqlout.csv查看导出csv文件内容：
[@dudbname103113.heracles.sohuno.com ~]$ cat /home/dbname/data/dev_xdf/phoneix/sqlout.csv
997/997 (100%) Done
+---------------------------+-----+---------------------------------------+-----------+
| rowkey | dt | did | did_dt |
+---------------------------+-----+---------------------------------------+-----------+
| 51bd61df | | 76b46d96-a986-36b6-864c-4558d250e6ad | 20190114 |
| 58a272ec427ad50001849b2b | | dd4768f4-5928-37bc-93d9-d700595434a1 | 20190129 |
| 58c246850c0e580001f4104a | | 9a79728e-3d0c-3f39-bad4-40a093ec27ea | 20190122 |
| 596628720c0e5800018c8d2c | | f92979768431f3bc6dcf352ac67e5e5d | 20190129 |
| 5969a1a5c6e6dd0001a27f35 | | bb60dc61-69ec-3eaa-9ade-772122c8ac88 | 20190129 |
+---------------------------+-----+---------------------------------------+-----------+Phoneix查询
0: jdbc:phoenix:dsrv2.heracles.sohuno.com,dme> select * from "device_tag_data" where "dt"='20190210' and TO_NUMBER("user_count")>10 LIMIT 2;
+------------------------------------------------+-----------+-------------+----------+------------+--------------+-----------+--------------+-----+
| ROW | dt | user_count | fenshen | gyroscope | android_ver | hotcloud | ad_exposure | ad_ |
+------------------------------------------------+-----------+-------------+----------+------------+--------------+-----------+--------------+-----+
| 03215fc6-5520-3e49-b1e5-f6d72024fa62_20190210 | 20190210 | 11 | 1 | | | 1 | | |
| 0a340e16-f0dd-3be0-8632-8ac1895d2e6a_20190210 | 20190210 | 12 | 1 | | 8.1.0 | 1 | | |
+------------------------------------------------+-----------+-------------+----------+------------+--------------+-----------+--------------+-----+写hbase
Spark Bulkload方式
def main(args: Array[String]): Unit = {
//日期定义
val today = args(0)
val hbaseTabName=args(1)
val hdfsTmpPath = args(2)
//创建SparkSession
val sparkconf = new SparkConf().setAppName("UserMetrics")
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
val sc = new SparkContext(sparkconf)
val spark = SparkSessionSingleton.getInstance(sc.getConf)
//配置hbase参数
val conf = new Configuration()
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "zklist")
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181")
conf.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase ")
conf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, hbaseTabName)
//获取rdd数据
val device _rdd = get_device_rdd(spark,today)
//spark bulkload导用户指标数据入hbase
spark_bulkload_to_hbase(device_rdd,conf,hdfsTmpPath)
sc.stop()
}
def get_device_rdd(spark: SparkSession,today: String) :RDD[(ImmutableBytesWritable, Put)] = {
val sql = ""
val data = spark.sql(sql)
val ad_exposure_click_rdd = data.rdd.map(record => {
val did = record.getString(0)
val rowkey = did+"_"+today
val put = new Put(Bytes.toBytes(rowkey))
try{
put.addColumn(Bytes.toBytes("device"), Bytes.toBytes("dt"), Bytes.toBytes(today))
val user_count = record.get(1)
put.addColumn(Bytes.toBytes("device"), Bytes.toBytes("user_count"), Bytes.toBytes(user_count.toString))
}catch {
case e: Exception => println(s"${e.printStackTrace()}")
}
(new ImmutableBytesWritable, put)
})
ad_exposure_click_rdd
}
/**
* spark bulkload导dataframe数据入hbase
*/
def spark_direct_bulkload_to_hbase(rdd: RDD[(ImmutableBytesWritable, Put)], conf: Configuration,path: String): Unit ={
val job = Job.getInstance(conf)
job.setOutputKeyClass(classOf[ImmutableBytesWritable])
job.setOutputValueClass(classOf[Result])
job.setOutputFormatClass(classOf[TableOutputFormat[ImmutableBytesWritable]])
//save to hbase hfile
job.getConfiguration.set("mapred.output.dir", path)
rdd.saveAsNewAPIHadoopDataset(job.getConfiguration)
}
/**
* spark 先生成hfiles在调用 bulkload导数据入hbase
*/
def spark_bulkload_to_hbase(rdd: RDD[(ImmutableBytesWritable, Put)], conf: Configuration,path: String,hbaseTabName: String): Unit ={
val myTable = new HTable(conf, hbaseTabName)
// Save Hfiles on HDFS
rdd.saveAsNewAPIHadoopFile(path, classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[Result], classOf[TableOutputFormat[ImmutableBytesWritable]], conf)
//Bulk load Hfiles to Hbase
val bulkLoader = new LoadIncrementalHFiles(conf)
bulkLoader.doBulkLoad(new Path(path), myTable)
}Hbase API方式
data.rdd.foreachPartition(
partitionRecords => {
val conn = getHBaseConn(hbaseTabName) // 获取Hbase连接
val tName = TableName.valueOf(hbaseTabName)
val table = conn.getTable(tName)
partitionRecords.foreach(record => {
val userid = record.getString(0)
val rowkey = userid + "_" + today
val put = new Put(Bytes.toBytes(rowkey))
try {
put.addColumn(Bytes.toBytes("user"), Bytes.toBytes("dt"), Bytes.toBytes(today))
val ad_exposure = record.get(1)
if (ad_exposure != None && ad_exposure != null) {
put.addColumn(Bytes.toBytes("user"), Bytes.toBytes("ad_exposure"), Bytes.toBytes(ad_exposure.toString))
}
val ad_click_rate = record.get(2)
if (ad_click_rate != None && ad_click_rate != null) {
put.addColumn(Bytes.toBytes("user"), Bytes.toBytes("ad_click_rate"), Bytes.toBytes(ad_click_rate.toString))
}
Try(table.put(put)).getOrElse(table.close())//将数据写入HBase，若出错关闭table
} catch {
case e: Exception => println(s"================================ ${e.printStackTrace()}")
}
})
table.close()//分区数据写入HBase后关闭连接
conn.close()
})Hbase数据导出
Hbase shell
通过查询条件过滤导出
hbase(main):006:0> scan 'dbname:newsinfo_anticheat_blacklist_data",{COLUMNS => 'user:dt',LIMIT=>1}
ROW COLUMN+CELL 59c925dbcb8e580001ddd21c column=user:dt, timestamp=1547805110793, value=20190114 导出到文件：
echo " scan 'dbname:newsinfo_anticheat_blacklist_data',{COLUMNS => 'user:dt',LIMIT=>1}" | hbase shell > ./hbase.csv通过hive导出
有时候我们需要把已存在Hbase中的用户画像数据导到hive里面查询，也就是通过hive就能查到hbase里的数据。但是我又不想使用sqoop或者DataX等工具倒来倒去。这时候可以在hive中创建关联表的方式来查询hbase中的数据。
HBase中建表，然后Hive中建一个外部表，这样当Hive中写入数据后，HBase中也会同时更新。
用hive映射表访问hbase数据
在hbase中创建表后,我们只能在hbase shell中使用scan查询数据,这对于熟悉SQL的使用者不怎么习惯,不过我们可以在hive中创建与hbase表的映射来访问hbase表中的数据,例子如下:
1.这里hbase中的表dbname: device_tag_data已经存在
hbase(main):067:0> scan "dbname:device_tag_data",LIMIT=>1
ROW COLUMN+CELL
0000039f-2d6e-3140-bb97-0d7294cfa4fe_2019 column=device:dt, timestamp=1547637050603, value=20190114
0000039f-2d6e-3140-bb97-0d7294cfa4fe_2019 column=device:gyroscope, timestamp=1547631713244, value=103
0000039f-2d6e-3140-bb97-0d7294cfa4fe_2019 column=device:user_count, timestamp=1547631631653, value=1 0000039f-2d6e-3140-bb97-0d7294cfa4fe_2019 column=device:android_ver, timestamp=1547638332436, value=6.02.创建hive映射表关联hbase
CREATE EXTERNAL TABLE dbname.device_tag_data(
key string,
dt string,
user_count string,
fenshen string,
gyroscope string,
android_ver string,
hotcloud string,
ad_exposure string,
ad_click_rate string
)
STORED BY 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'
WITH SERDEPROPERTIES
("hbase.columns.mapping" =
":key,device:dt,device:user_count,device:fenshen,device:gyroscope,device:android_ver,device:hotcloud,device:ad_exposure,device:ad_click_rate")
TBLPROPERTIES("hbase.table.name" = "dbname:device_tag_data");主要是配置hbase.table.name和hbase.columns.mapping，一个是hbase表名，一个是hbase字段和hive字段的一一映射，然后就可以从hive中读写hbase数据。
注意hbase.columns.mapping后面的字段直接不能出现空格和换行。
3.通过hive查询数据
0: jdbc:hive2://10.31.103.113:10003/dbname> select * from dbname.device_tag_data where key='0000039f-2d6e-3140-bb97-0d7294cfa4fe_20190114';注意:
这里我们访问的dbname.device_tag_data表是虚表,数据是存储在hbase中的。Hive 与HBase集成，直接从Hive里面连HBase的数据库进行查询，虽然没有做专门的Benchmark, 但总感觉直接对HBase进行查询操作不怎么靠谱，如果我们要频繁做很多类型的数据分析，那HBase的压力一定会倍增。为此我们可以再建立一个新的hive空表， 把查询出来的数据全部导入到新表当中，以后的所有数据分析操作在新表中完成。
4.创建hive表
CREATE TABLE dbname.device_tag_data2(
key string,
dt string,
user_count string,
fenshen string,
gyroscope string,
android_ver string,
hotcloud string,
ad_exposure string,
ad_click_rate string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'hdfs://ns/user/dbname/hive/online/device_tag_data2';5.将hbase中的表数据加载到本地表
INSERT OVERWRITE TABLE dbname.device_tag_data2 select * from dbname.device_tag_data;至此大功告成！
以后所有复杂的数据查询和数据分析都可以在新hive表中完成。
