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HBase篇(2)-数据模型与操作

HBase其实就是一个数据库,无非就是存储和增删改查,那我们先从数据模型说起把

这里有一张表,是用关系型数据库的思维画出来的表,这样比较易于理解:

概念

Table(表格)

没啥说的,和关系型数据库一样,由多行组成

Row(行)

包含一个key和一个或者多个列。行按照RowKey字典序存储在表格中。

Column Family(列族)

可以理解为一组列的集合,HBase官方建议尽量的减少ColumnFamily的数量。

Column Qualifier(列)

一个 Column Family 下面有多个Column Qualifier,

Timestamp(时间戳)

时间戳是写在值旁边的一个用于区分值的版本的数据。可以开发者自己指定,默认情况下,时间戳表示的是当数据写入时RegionSever的时间点。

Cell(单元)

单元是由行、列族、列、值和代表值版本的时间戳组成的。举个例子:

实际模型

上面表的其中一行,在hbase shell 中显示实际是这样的。

可见

稀疏列存储:如果RowKey=B;Column=C1_1 这一格是空的,不会造成存储空间碎片,只会少存一行

添加列方便:只需指定列名列族名,column=CF1:C1_1

rowkey字典序排列

每个value都有一个时间戳

操作汇总

注意后方高能,是一些常用的命令,看完可以收藏一波。

增删改查

创建表

添加记录/更新记录

查看记录

查看表中的记录总数

删除记录

删除一张表

查看所有记录

查看某个表某个列中所有数据

过滤器

RowFilter

通过rowkey过滤,匹配出rowkey中含uncle的数据。

通过rowkey过滤,匹配出rowkey等于uncle666的数据。

通过rowkey过滤,匹配出rowkey小于等于uncle666的数据。

匹配从rowkey为uncle666开始读50行

匹配时间范围

PrefixFilter

通过rowkey前缀过滤,匹配出rowkey前缀为666的数据。

ValueFilter

通过value过滤,匹配出value含uncle的数据。

FamilyFilter

通过列簇过滤,匹配出列簇含f的数据。

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181029G0AUQI00?refer=cp_1026
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