Hbase入门篇02---数据模型和HBase Shell的基本使用

大忽悠爱学习

发布于 2023-05-23 10:09:15

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发布于 2023-05-23 10:09:15

文章被收录于专栏：c++与qt学习

Hbase入门篇02---数据模型和基本使用

HBase数据模型

在HBASE中，数据存储在具有行和列的表中。这是看起来关系数据库(RDBMS)一样，但将HBASE表看成是多个维度的Map结构更容易理解。

表

HBase中数据都是以表形式来组织的
HBase中的表由多个行组成

在HBase WebUI（http://node3:16010中可以查看到目前HBase中的表）

行

HBASE中的行由一个rowkey（行键）和一个或多个列组成，列的值与rowkey、列相关联
行在存储时按行键按字典顺序排序
行键的设计非常重要，尽量让相关的行存储在一起

例如：存储网站域。如行键是域，则应该将域名反转后存储(org.apache.www、org.apache.mail、org.apache.jira)。这样，所有Apache域都在表中存储在一起，而不是根据子域的第一个字母展开。

列

HBASE中的列由列蔟（Column Family）和列限定符（Column Qualifier）组成
表示如下:
- 列蔟名:列限定符名。
  - 例如：C1:USER_ID、C1:SEX

列蔟（Column Family）:

出于性能原因，列蔟将一组列及其值组织在一起
每个列蔟都有一组存储属性，例如：
- 是否应该缓存在内存中
- 数据如何被压缩或行键如何编码等
表中的每一行都有相同的列蔟，但在列蔟中不存储任何内容
所有的列蔟的数据全部都存储在一块（文件系统HDFS）
HBase官方建议所有的列蔟保持一样的列，并且将同一类的列放在一个列蔟中

列标识符（Column Qualifier）:

列蔟中包含一个个的列限定符，这样可以为存储的数据提供索引
列蔟在创建表的时候是固定的，但列限定符是不作限制的
不同的行可能会存在不同的列标识符

单元格（cell）

单元格是行、列系列和列限定符的组合
包含一个值和一个时间戳（表示该值的版本）
单元格中的内容是以二进制存储的

ROW	COLUMN+CELL
1250995	column=C1:ADDRESS, timestamp=1588591604729, value=\xC9\xBD\xCE\xF7\xCA
1250995	column=C1:LATEST_DATE, timestamp=1588591604729, value=2019-03-28
1250995	column=C1:NAME, timestamp=1588591604729, value=\xB7\xBD\xBA\xC6\xD0\xF9
1250995	column=C1:NUM_CURRENT, timestamp=1588591604729, value=398.5
1250995	column=C1:NUM_PREVIOUS, timestamp=1588591604729, value=379.5
1250995	column=C1:NUM_USEAGE, timestamp=1588591604729, value=19
1250995	column=C1:PAY_DATE, timestamp=1588591604729, value=2019-02-26
1250995	column=C1:RECORD_DATE, timestamp=1588591604729, value=2019-02-11
1250995	column=C1:SEX, timestamp=1588591604729, value=\xC5\xAE
1250995	column=C1:TOTAL_MONEY, timestamp=1588591604729, value=114

概念模型

Row Key	Time Stamp	ColumnFamily contents	ColumnFamily anchor	ColumnFamily people
“com.cnn.www”	t9		anchor:cnnsi.com = “CNN”
“com.cnn.www”	t8		anchor:my.look.ca = “CNN.com”
“com.cnn.www”	t6	contents:html = “…”
“com.cnn.www”	t5	contents:html = “…”
“com.cnn.www”	t3	contents:html = “…”
“com.example.www”	t5	contents:html = “…”		people:author = “John Doe”

上述表格有两行、三个列蔟（contens、ancho、people）
“com.cnn.www”这一行anchor列蔟两个列（anchor:cssnsi.com、anchor:my.look.ca）、contents列蔟有个1个列（html）
“com.cnn.www”在HBase中有 t3、t5、t6、t8、t9 5个版本的数据
HBase中如果某一行的列被更新的，那么最新的数据会排在最前面，换句话说同一个rowkey的数据是按照倒序排序的

shell命令行进行CRUD操作

表的CRUD

我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如：执行建表语句、执行增删改查操作等等。

HBase的shell其实是JRuby的IRB（交互式的Ruby），但在其中添加了一些HBase的命令。

启动Hbase shell

hbase shell

创建表
- 语法: create '表名','列蔟名'...

# 创建订单表，表名为ORDER_INFO，该表有一个列蔟为C1
create 'ORDER_INFO','C1'

注意：

create要写成小写
一个表可以包含若干个列蔟
命令解析：调用hbase提供的ruby脚本的create方法，传递两个字符串参数
通过下面链接可以看到每个命令都是一个ruby脚本: https://github.com/apache/hbase/tree/branch-2.1/hbase-shell/src/main/ruby/shell/commands

HBase是没有schema的，就是在创建表的时候无需指定表中有哪些列，只需要指定有多少个列族

查看表

list

删除表 (要删除某个表，必须要先禁用表)
- 禁用表
  - 语法：disable “表名”
- 删除表
  - 语法：drop “表名”

#删除ORDER_INFO表
disable "ORDER_INFO"
drop "ORDER_INFO"

详细解释:

disable "ORDER_INFO" 命令用于禁用指定表。当表被禁用后，该表上的所有操作都将无法执行，包括读取和写入数据。执行该命令后，可以使用is_disabled "ORDER_INFO" 命令来确认表是否已经禁用。禁用表的目的是为了在删除表之前先停止对该表的所有操作，以避免数据的丢失。
drop "ORDER_INFO" 命令用于彻底删除指定的表及其所有数据。执行该命令前，需要先使用disable "ORDER_INFO" 命令将该表禁用。执行该命令后，HBase将删除该表的所有数据和元数据，并将该表从集群中移除。需要注意的是，该命令执行后，将无法恢复已删除的数据，因此在执行该命令之前，请确保您已经备份了所有重要的数据。

数据的CRUD

PUT
- HBase中的put命令，可以用来将数据保存到表中。但
- put一次只能保存一个列的值。
- 以下是put的语法结构：
  - put '表名','ROWKEY','列蔟名:列名','值'

也就是说一次只能put一个单元格的值

put 'ORDER_INFO','000001','C1:ID','000001'
put 'ORDER_INFO','000001','C1:STATUS','已提交'
put 'ORDER_INFO','000001','C1:PAY_MONEY',4070
put 'ORDER_INFO','000001','C1:PAYWAY',1
put 'ORDER_INFO','000001','C1:USER_ID',4944191
put 'ORDER_INFO','000001','C1:OPERATION_DATE','2020-04-25 12:09:16'
put 'ORDER_INFO','000001','C1:CATEGORY','手机;'

GET
- 在HBase中，可以使用get命令来获取单独的一行数据。
- 语法：
  - get '表名','rowkey'

get 'ORDER_INFO','000001'

显示中文
- 在HBase shell中，如果在数据中出现了一些中文，默认HBase shell中显示出来的是十六进制编码。
- 要想将这些编码显示为中文，我们需要在get命令后添加一个属性：{FORMATTER => 'toString'}

get 'ORDER_INFO', '000001', {FORMATTER => 'toString'}

注：

{ key => value}，这个是Ruby语法，表示定义一个HASH结构
get是一个HBase Ruby方法，’ORDER_INFO’、’000001’、{FORMATTER => ‘toString’}是put方法的三个参数
FORMATTER要使用大写
在Ruby中用{}表示一个字典，类似于hashtable，FORMATTER表示key、’toString’表示值

PUT
- 同样，在HBase中，也是使用put命令来进行数据的更新，语法与之前的添加数据一模一样。

put 'ORDER_INFO', '000001', 'C1:STATUS', '已付款'

注意：

HBase中会自动维护数据的版本
每当执行一次put后，都会重新生成新的时间戳

DELETE
- 在HBase中，可以使用delete命令来将一个单元格的数据删除。
- 语法格式如下：
  - delete '表名', 'rowkey', '列蔟:列'。
- 注意：此处HBase默认会保存多个时间戳的版本数据，所以这里的delete删除的是最新版本的列数据。
删除指定的列

delete 'ORDER_INFO','000001','C1:STATUS'

删除整行数据
- deleteall命令
  - deleteall命令可以将指定rowkey对应的所有列全部删除。
  - 语法：
    - deleteall '表名','rowkey'

deleteall 'ORDER_INFO','000001'

HBase删除一个列的数据，可能会存在一定的延时，因为一些系统的卡顿，执行写入，读取是非常快的
删除数据的时候，其实HBase不是真正把数据删除掉，而是给某个列设置一个标记，然后查询数据的时候，有这个标志的数据，就不显示出来
后台存在进程，专门来执行删除数据的操作
执行delete的时候
- 如果表中某个列经过了几次修改，那么会删除最近一次修改
- 默认是保存三个最近修改的版本(version)，版本使用时间戳表示

清空表
- truncate命令
  - truncate命令用来清空某个表中的所有数据。
  - 语法：
    - truncate "表名"

truncate 'ORDER_INFO'

数据批量导入

我们有一份这样的HBase数据集，我们需要将这些指令放到HBase中执行，将数据导入到HBase中。

可以看到这些都是一堆的put语句。那么如何才能将这些语句全部执行呢？

将该数据集文件上传到指定的目录中
使用以下命令执行：

hbase shell /export/software/ORDER_INFO.txt

计数操作

查看HBase中的ORDER_INFO表，一共有多少条记录。

count命令专门用来统计一个表中有多少条数据。

语法：count ‘表名’

注意：这个操作是比较耗时的。在数据量大的这个命令可能会运行很久。

获取订单数据

count 'ORDER_INFO'

大量数据的计数统计

当HBase中数据量大时，可以使用HBase中提供的MapReduce程序来进行计数统计。

语法如下：
- $HBASE_HOME/bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter '表名'

具体步骤:

启动YARN集群

启动yarn集群
start-yarn.sh
启动history server
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

执行MR JOB

$HBASE_HOME/bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.RowCounter 'ORDER_INFO'

通过观察YARN的WEB UI，我们发现HBase启动了一个名字为rowcounter_ORDER_INFO的作业。

扫描操作

scan命令
- 在HBase，我们可以使用scan命令来扫描HBase中的表。
- 语法：
  - scan '表名'

# {FORMATTER => 'toString'} 是一个可选参数，它指定了输出格式化器为 toString，该格式化器会将所有结果以字符串形式输出。
scan 'ORDER_INFO',{FORMATTER => 'toString'}

scan 命令用于扫描表，并将满足条件的行或列族返回。可以通过一些参数来指定扫描的范围、过滤条件、返回的列等。

例如：

scan 'ORDER_INFO'：扫描 ORDER_INFO 表中的所有行。
scan 'ORDER_INFO', {STARTROW => '000001', ENDROW => '000010'}：扫描 ORDER_INFO 表中行键从 000001 到 0- 00010 的所有行。
scan 'ORDER_INFO', {COLUMNS => 'C1:col1'}：扫描 ORDER_INFO 表中 C1 列族下 col1 列的所有数据。
scan 'ORDER_INFO', {FILTER => "SingleColumnValueFilter('C1', 'col1', =, 'binary:1000')"}：扫描 ORDER_INFO 表中 C1 列族下 col1 列的值为 1000 的所有数据。

在上述命令中，可以通过设置 LIMIT 参数来限制返回的行数，也可以通过设置 TIMERANGE 参数来限制返回的时间范围，以实现更精细的扫描。

注意：要避免scan一张大表！原因如下:

造成过多的磁盘 I/O：HBase 中的数据存储在 HDFS 中，使用 scan 命令扫描一张大表会涉及到大量的磁盘 I/O 操作，这可能会导致过多的磁盘负载，影响整个集群的性能。
可能导致 RegionServer 宕机：当使用 scan 命令扫描一张大表时，HBase 会为该操作创建一个 Scanner，该 Scanner 会一直保持打开状态直到扫描结束。
如果扫描的数据量非常大，Scanner 将会持续存在很长时间，占用大量的内存资源，这可能会导致 RegionServer 宕机或者内存溢出等问题。
因此，为了避免这些问题，应该尽量避免使用 scan 命令扫描一张大表。
如果必须要扫描大表，可以考虑使用一些技术手段来降低对磁盘和内存资源的压力，比如设置扫描范围、限制返回的列等，以及使用 MapReduce 等技术来实现分布式扫描。
同时，还需要注意定期清理过期数据，以避免过多的数据积累导致扫描效率下降。

limit限制返回条数

限制只返回三条数据

scan 'ORDER_INFO', {LIMIT => 3, FORMATTER => 'toString'}

返回指定列

只查询订单状态以及支付方式，并且只展示3条数据

scan 'ORDER_INFO', {LIMIT => 3, COLUMNS => ['C1:STATUS', 'C1:PAYWAY'], FORMATTER => 'toString'}

注意：

[‘C1:STATUS’, …]在Ruby中[]表示一个数组

返回指定行键对应的数据

根据ROWKEY来查询对应的数据，ROWKEY为02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53，只查询订单状态、支付方式，并以中文展示
要查询指定ROWKEY的数据，需要使用ROWPREFIXFILTER，用法为：

scan '表名', {ROWPREFIXFILTER => 'rowkey'}

实现指令：

scan 'ORDER_INFO', {ROWPREFIXFILTER => '02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53', COLUMNS => ['C1:STATUS', 'C1:PAYWAY'], FORMATTER => 'toString'}

过滤器

在HBase中，如果要对海量的数据来进行查询，此时基本的操作是比较无力的。此时，需要借助HBase中的高级语法Filter来进行查询。

Filter可以根据列簇、列、版本等条件来对数据进行过滤查询。因为在HBase中，主键、列、版本都是有序存储的，所以借助Filter，可以高效地完成查询。

当执行Filter时，HBase会将Filter分发给各个HBase服务器节点来进行查询。

HBase中的过滤器也是基于Java开发的，只不过在Shell中，我们是使用基于JRuby的语法来实现的交互式查询。

以下是HBase 2.2的JAVA API文档：

http://hbase.apache.org/2.2/devapidocs/index.html

HBase中的过滤器

在HBase的shell中，通过show_filters指令，可以查看到HBase中内置的一些过滤器。

hbase(main):028:0> show_filters
DependentColumnFilter                                                                                                                                                       
KeyOnlyFilter                                                                                                                                                               
ColumnCountGetFilter                                                                                                                                                        
SingleColumnValueFilter                                                                                                                                                     
PrefixFilter                                                                                                                                                                
SingleColumnValueExcludeFilter                                                                                                                                              
FirstKeyOnlyFilter                                                                                                                                                          
ColumnRangeFilter                                                                                                                                                           
ColumnValueFilter                                                                                                                                                           
TimestampsFilter                                                                                                                                                            
FamilyFilter                                                                                                                                                                
QualifierFilter                                                                                                                                                             
ColumnPrefixFilter                                                                                                                                                          
RowFilter                                                                                                                                                                   
MultipleColumnPrefixFilter                                                                                                                                                  
InclusiveStopFilter                                                                                                                                                         
PageFilter                                                                                                                                                                  
ValueFilter                                                                                                                                                                 
ColumnPaginationFilter

rowkey 过滤器	RowFilter	实现行键字符串的比较和过滤
PrefixFilter	rowkey前缀过滤器
KeyOnlyFilter	只对单元格的键进行过滤和显示，不显示值
FirstKeyOnlyFilter	只扫描显示相同键的第一个单元格，其键值对会显示出来
InclusiveStopFilter	替代 ENDROW 返回终止条件行
列过滤器	FamilyFilter	列簇过滤器
QualifierFilter	列标识过滤器，只显示对应列名的数据
ColumnPrefixFilter	对列名称的前缀进行过滤
MultipleColumnPrefixFilter	可以指定多个前缀对列名称过滤
ColumnRangeFilter	过滤列名称的范围
值过滤器	ValueFilter	值过滤器，找到符合值条件的键值对
SingleColumnValueFilter	在指定的列蔟和列中进行比较的值过滤器
SingleColumnValueExcludeFilter	排除匹配成功的值
其他过滤器	ColumnPaginationFilter	对一行的所有列分页，只返回 [offset,offset+limit] 范围内的列
PageFilter	对显示结果按行进行分页显示
TimestampsFilter	时间戳过滤，支持等值，可以设置多个时间戳
ColumnCountGetFilter	限制每个逻辑行返回键值对的个数，在 get 方法中使用
DependentColumnFilter	允许用户指定一个参考列或引用列来过滤其他列的过滤器

Java API官方地址：https://hbase.apache.org/devapidocs/index.html

过滤器的用法

过滤器一般结合scan命令来使用。打开HBase的JAVA API文档。找到RowFilter的构造器说明，我们来看以下，HBase的过滤器该如何使用。

scan '表名', { Filter => "过滤器(比较运算符, '比较器表达式')” }

比较运算符

比较运算符	描述
=	等于
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
!=	不等于

比较器

比较器	描述
BinaryComparator	匹配完整字节数组
BinaryPrefixComparator	匹配字节数组前缀
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

比较器表达式

基本语法：比较器类型:比较器的值

比较器	表达式语言缩写
BinaryComparator	binary:值
BinaryPrefixComparator	binaryprefix:值
BitComparator	bit:值
NullComparator	null
RegexStringComparator	regexstring:正则表达式
SubstringComparator	substring:值

实例演示

使用RowFilter查询指定订单ID的数据
只查询订单的ID为：02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53、订单状态以及支付方式

分析

因为要订单ID就是ORDER_INFO表的rowkey，所以，我们应该使用rowkey过滤器来过滤
通过HBase的JAVA API，找到RowFilter构造器

通过上图，可以分析得到，RowFilter过滤器接受两个参数，

op——比较运算符
rowComparator——比较器

所以构建该Filter的时候，只需要传入两个参数即可

scan 'ORDER_INFO', {FILTER => "RowFilter(=,'binary:02602f66-adc7-40d4-8485-76b5632b5b53')"}

查询状态为已付款的订单

分析

因为此处要指定列来进行查询，所以，我们不再使用rowkey过滤器，而是要使用列过滤器
我们要针对指定列和指定值进行过滤，比较适合使用SingleColumnValueFilter过滤器，查看JAVA API

需要传入四个参数：

列簇
列标识（列名）
比较运算符
比较器

注意：

列名STATUS的大小写一定要对！此处使用的是大写！
列名写错了查不出来数据，但HBase不会报错，因为HBase是无模式的

HBase是无模式的，不会检查或验证列族或列名是否存在或拼写是否正确。如果列族或列名拼写错误，HBase不会报错，但是查询不会返回数据。因此，需要非常小心地输入列族和列名，并且在查询之前应该先验证它们是否正确。可以通过使用HBase Shell或HBase API来验证列族和列名是否正确。

scan 'ORDER_INFO', {FILTER => "SingleColumnValueFilter('C1', 'STATUS', =, 'binary:已付款')", FORMATTER => 'toString'}

查询支付方式为1，且金额大于3000的订单

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或者OR来组合多个过滤器完成查询
使用SingleColumnValueFilter实现对应列的查询

查询支付方式为1

SingleColumnValueFilter('C1', 'PAYWAY', = , 'binary:1')

查询金额大于3000的订单

SingleColumnValueFilter('C1', 'PAY_MONEY', > , 'binary:3000')

组合查询

scan 'ORDER_INFO', {FILTER => "SingleColumnValueFilter('C1', 'PAYWAY', = , 'binary:1') AND SingleColumnValueFilter('C1', 'PAY_MONEY', > , 'binary:3000')", FORMATTER => 'toString'}

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

HBase shell默认将所有输入都视为字符串类型，因此在比较数值类型时可能会出现问题。例如，将两个整数进行比较，它们将按字典序进行比较，而不是数值大小。这可能会导致不准确的结果。要避免这种情况，可以使用HBase shell提供的类型转换函数，例如toInt和toFloat，将字符串转换为相应的数值类型，以进行正确的比较。

INCR

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，他们将这些数据保存在HBase中。

该表格数据如下所示：

新闻ID	访问次数	时间段	ROWKEY
0000000001	12	00:00-01:00	0000000001_00:00-01:00
0000000002	12	01:00-02:00	0000000002_01:00-02:00

要求：原子性增加新闻的访问次数值。

incr操作简介
- incr可以实现对某个单元格的值进行原子性计数。
- 语法如下：
  - incr ‘表名’,‘rowkey’,‘列蔟:列名’,累加值（默认累加1）

注意:

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创建的列是不能实现累加的

导入测试数据:

# 创建表
create 'NEWS_VISIT_CNT', 'C1';

incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000001_00:00-01:00','C1:CNT',12
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000002_01:00-02:00','C1:CNT',12
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000003_02:00-03:00','C1:CNT',123
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000004_00:00-01:00','C1:CNT',4
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000005_01:00-02:00','C1:CNT',4
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000006_02:00-03:00','C1:CNT',3
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000007_01:00-02:00','C1:CNT',1
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000008_02:00-03:00','C1:CNT',123
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000009_00:00-01:00','C1:CNT',5
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000010_01:00-02:00','C1:CNT',5
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000011_00:00-01:00','C1:CNT',123
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000012_01:00-02:00','C1:CNT',1
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000013_02:00-03:00','C1:CNT',23
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000014_01:00-02:00','C1:CNT',123
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000015_02:00-03:00','C1:CNT',83
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000016_00:00-01:00','C1:CNT',1
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000017_01:00-02:00','C1:CNT',5
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000018_01:00-02:00','C1:CNT',9
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000019_02:00-03:00','C1:CNT',9
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000020_01:00-02:00','C1:CNT',6
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000021_02:00-03:00','C1:CNT',5
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000022_00:00-01:00','C1:CNT',7
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000023_01:00-02:00','C1:CNT',98
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000024_00:00-01:00','C1:CNT',7
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000025_01:00-02:00','C1:CNT',0
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000026_02:00-03:00','C1:CNT',0
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000027_01:00-02:00','C1:CNT',9
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000028_02:00-03:00','C1:CNT',8
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000029_01:00-02:00','C1:CNT',9
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000030_02:00-03:00','C1:CNT',3
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000031_00:00-01:00','C1:CNT',5
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000032_01:00-02:00','C1:CNT',4
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000033_02:00-03:00','C1:CNT',6
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000034_01:00-02:00','C1:CNT',5
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000035_02:00-03:00','C1:CNT',7
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000036_00:00-01:00','C1:CNT',98
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000037_01:00-02:00','C1:CNT',7
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000038_00:00-01:00','C1:CNT',0
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000039_01:00-02:00','C1:CNT',0
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000040_02:00-03:00','C1:CNT',9
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000041_01:00-02:00','C1:CNT',8
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000042_02:00-03:00','C1:CNT',9
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000043_00:00-01:00','C1:CNT',3
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000044_01:00-02:00','C1:CNT',5
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000045_01:00-02:00','C1:CNT',4
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000046_02:00-03:00','C1:CNT',7
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000047_01:00-02:00','C1:CNT',0
incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000048_02:00-03:00','C1:CNT',0

put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000001_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000002_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000003_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000004_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000005_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000006_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000007_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000008_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000009_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000010_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000011_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000012_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000013_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000014_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000015_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000016_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000017_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000018_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000019_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000020_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000021_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000022_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000023_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000024_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000025_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000026_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000027_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000028_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000029_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000030_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000031_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000032_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000033_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000034_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000035_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000036_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000037_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000038_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000039_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000040_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000041_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000042_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000043_00:00-01:00','C1:TIME_RANGE','00:00-01:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000044_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000045_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000046_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000047_01:00-02:00','C1:TIME_RANGE','01:00-02:00'
put 'NEWS_VISIT_CNT','0000000048_02:00-03:00','C1:TIME_RANGE','02:00-03:00'
exit

该脚本创建了一个表，名为NEWS_VISIT_CNT，列蔟为C1。

并使用incr创建了若干个计数器，每个rowkey为：新闻的编号_时间段。CNT为count的缩写，表示访问的次数。

导入测试数据

hbase shell /export/software/NEWS_VISIT_CNT.txt 
scan 'NEWS_VISIT_CNT', {LIMIT => 5, FORMATTER => 'toString'}

需求: 对0000000020新闻01:00 - 02:00访问计数+1

获取0000000020这条新闻在01:00-02:00当前的访问次数

get_counter 'NEWS_VISIT_CNT','0000000020_01:00-02:00','C1:CNT'

此处，如果用get获取到的数据是这样的：

使用incr进行累加

incr 'NEWS_VISIT_CNT','0000000020_01:00-02:00','C1:CNT'

再次查询新闻当前的访问次数

get_counter 'NEWS_VISIT_CNT','0000000020_01:00-02:00','C1:CNT'

Shell管理操作

status

例如：显示服务器状态

whoami

显示HBase当前用户，例如：

list

显示当前所有的表

count

统计指定表的记录数，例如：

describe

展示表结构信息

exists

检查表是否存在，适用于表量特别多的情况

is_enabled、is_disabled

检查表是否启用或禁用

alter

该命令可以改变表和列蔟的模式，例如：

# 创建一个USER_INFO表，两个列蔟C1、C2
create 'USER_INFO', 'C1', 'C2'
# 新增列蔟C3
alter 'USER_INFO', 'C3'
# 删除列蔟C3
alter 'USER_INFO', 'delete' => 'C3'

注意：

‘delete’ => ‘C3’，还是一个Map结构，只不过只有一个key，可以省略两边的{}

disable/enable

禁用一张表/启用一张表

drop

删除一张表，记得在删除表之前必须先禁用

truncate

清空表的数据，禁用表-删除表-创建表

本部分思维导图

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原始发表：2023-05-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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