时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：9人阅读
DDL（创建及删除表格） 如何在Hbase中创建表格以及删除表格。可通过Java和Hbase Shell两种方法实现。 创建表格 HBase中表格的创建是通过对操作HBaseAdmin这一对象使其调用createTable()这一方法来实现。 其中HTableDescriptor描述了表的schema，可在其上通过
如何在Hbase中创建表格以及删除表格。可通过Java和Hbase Shell两种方法实现。
HBase中表格的创建是通过对操作HBaseAdmin这一对象使其调用createTable()这一方法来实现。
其中HTableDescriptor描述了表的schema，可在其上通过addFamily()这一方法增加列族。
以下Java代码实现了建立一张简易的Hbase表格‘table1’，该表有两个列族，分别为f1和f2。
public class createTable{
private static Configuration config;
private static HBaseAdmin ha;
public static void main(String[] args){
try{
config = HBaseConfiguration.create();
config.addResource("core-site.xml");
config.addResource("hdfs-site.xml");
config.addResource("yarn-site.xml");
config.addResource("mapred-site.xml");
ha = new HBaseAdmin(config);
//create table descriptor
String tableName = "table1";
HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(Bytes.toBytes(tableName));
//create and configure column families
HColumnDescriptor hcd1 = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("family1"));
hcd1.setBlocksize(65536);
hcd1.setMaxVersions(1);
hcd1.setBloomFilterType(BloomType.ROW);
hcd1.setCompressionType(Algorithm.SNAPPY);
hcd1.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.PREFIX);
hcd1.setTimeToLive(36000);
hcd1.setInMemory(false);
HColumnDescriptor hcd2 = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("family2"));
hcd2.setBlocksize(65536);
hcd2.setMaxVersions(1);
hcd2.setBloomFilterType(BloomType.ROW);
hcd2.setCompressionType(Algorithm.SNAPPY);
hcd2.setDataBlockEncoding(DataBlockEncoding.PREFIX);
hcd2.setTimeToLive(36000);
hcd2.setInMemory(false);
//add column families to table descriptor
htd.addFamily(hcd1);
htd.addFamily(hcd2);
//create table
ha.createTable(htd);
System.out.println("Hbase table created.");
}catch (TableExistsException e){
System.out.println("ERROR: attempting to create existing table!");
}catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}finally{
try{
ha.close();
}catch(IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
在Hbase Shell中，创建表格功能由create ‘Hbase表名’，[‘列族名’...]来实现。
例如，create ‘table1’，‘family1’，‘family2’同样可创建上述表格。
删除表也是通过HBaseAdmin来操作，删除表之前首先要disable表。这是一个比较耗时的操作，所以不建议频繁删除表。
以下Java代码实现了对表格“table1”的删除操作：
public class deleteTable{
private static Configuration config;
private static HBaseAdmin ha;
public static void main(String[] args){
try{
config = HBaseConfiguration.create();
config.addResource("core-site.xml");
config.addResource("hdfs-site.xml");
config.addResource("yarn-site.xml");
config.addResource("mapred-site.xml");
ha = new HBaseAdmin(config);
String tableName = "table1";
//Only an existing table can be dropped
if (ha.tableExists(tableName)){
//read&write denied
ha.disableTable(tableName);
ha.deleteTable(tableName);
System.out.println("Hbase table dropped!");
}
}catch(IOException e){
e.printStackTrace();
}finally{
try{
ha.close();
}catch(IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
在Hbase Shell中，删除表格功能由drop ‘Hbase表名’来实现。
例如，先disable ‘table1’再drop ‘table1’同样可删除上述表格。
在Java操作中，put方法被用做插入数据。
put方法可以传递单个Put对象: public void put(Put put) throws IOException，也可以对很多Put对象进行批量插入: public void put(List puts) throws IOException
以下Java代码实现了对表格"table1"的批量数据插入操作。插入数据后，表格有10000行，列族“family1”，“family2”中都包含“q1”，“q2”两个列，其中列族“family1”储存整型数据(int)，列族“family2”储存字符串(string)。
ATTENTION：虽然Hbase支持多种类型储存，但为了应用高性能优化的hbase，表格值的储存类型建议一致使用为String。如上例所示，“family1：q1”中原为整数类型，须转制成string后再录入表中
public class insertTable{
private static Configuration config;
public static void main(String[] args) throws IOException{
config = HBaseConfiguration.create();
config.addResource("core-site.xml");
config.addResource("hdfs-site.xml");
config.addResource("yarn-site.xml");
config.addResource("mapred-site.xml");
String tableName = "table1";
HTable table = new HTable(config, tableName);
//set AutoFlush
table.setAutoFlush(true);
int count = 10000;
String familyName1 = "family1";
String familyName2 = "family2";
String qualifier1 = "q1";
String qualifier2 = "q2";
//data to be inserted
String[] f1q1 = new String[count];
String[] f1q2 = new String[count];
String[] f2q1 = new String[count];
String[] f2q2 = new String[count];
for(int i = 0; i < count; i++){
f1q1[i] = Integer.toString(i);
f1q2[i] = Integer.toString(i+10000);
f2q1[i] = String.format("f2q1%d", i);
f2q2[i] = String.format("f2q2%d", i);
}
List puts = new ArrayList();
//insert by rows
for (int j = 0; j < count; j++){
//Create a Put object for a specified row-key
Put p = new Put(Bytes.toBytes(String.format("Row%05d",j)));
//fill columns
p.add(Bytes.toBytes(familyName1), Bytes.toBytes(qualifier1), Bytes.toBytes(f1q1[j]));
p.add(Bytes.toBytes(familyName1), Bytes.toBytes(qualifier2), Bytes.toBytes(f1q2[j]));
p.add(Bytes.toBytes(familyName2), Bytes.toBytes(qualifier1), Bytes.toBytes(f2q1[j]));
p.add(Bytes.toBytes(familyName2), Bytes.toBytes(qualifier2), Bytes.toBytes(f2q2[j]));
puts.add(p);
//put for every 100 rows
if((j+1)%100==0){
table.put(puts);
puts.clear();
}
}
table.close();
System.out.println("Data inserted！");
}
}
在Hbase Shell中，单条数据插入功能由put ‘Hbase表名’，‘rowKey’，‘列族名：列名’，‘数据值’来实现。
Hbase表格的数据查询可分为单条查询与批量查询。
单条查询是通过匹配rowkey在表格中查询某一行的数据。在Java中可通过get()这一方法来实现。
下列Java代码实现了在表格“table1”中取出指定rowkey一行的所有列的数据：
public class getFromTable{
private static Configuration config;
public static void main(String[] args) throws IOException{
String tableName = "table1";
config = HBaseConfiguration.create();
config.addResource("core-site.xml");
config.addResource("hdfs-site.xml");
config.addResource("yarn-site.xml");
config.addResource("mapred-site.xml");
HTable table = new HTable(config, tableName);
Get get = new Get(Bytes.toBytes("Row01230"));
//add target columns for get
get.addColumn(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q1"));
get.addColumn(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q2"));
get.addColumn(Bytes.toBytes("family2"), Bytes.toBytes("q1"));
get.addColumn(Bytes.toBytes("family2"), Bytes.toBytes("q2"));
Result result = table.get(get);
//get results
byte[] rowKey = result.getRow();
byte[] val1 = result.getValue(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q1"));
byte[] val2 = result.getValue(Bytes.toBytes("family1"),Bytes.toBytes("q2"));
byte[] val3 = result.getValue(Bytes.toBytes("family2"), Bytes.toBytes("q1"));
byte[] val4 = result.getValue(Bytes.toBytes("family2"), Bytes.toBytes("q2"));
System.out.println("Row key: " + Bytes.toString(rowKey));
System.out.println("value1: " + Bytes.toString(val1));
System.out.println("value2: " + Bytes.toString(val2));
System.out.println("value3: " + Bytes.toString(val3));
System.out.println("value4: " + Bytes.toString(val4));
table.close();
}
}
在Hbase Shell中，单条数据查找功能由get ‘Hbase表名’，‘rowKey’，‘列族名：列名’来实现。
批量查询是通过制定一段rowkey的范围来查询。可通过Java中getScanner()这一方法来实现。
下列Java代码实现了在表格“table1”中取出指定一段rowkey范围的所有列的数据：
public class scanFromTable {
private static Configuration config;
public static void main(String[] args) throws IOException{
config = HBaseConfiguration.create();
config.addResource("core-site.xml");
config.addResource("hdfs-site.xml");
config.addResource("yarn-site.xml");
config.addResource("mapred-site.xml");
String tableName = "table1";
HTable table = new HTable(config, tableName);
//Scan according to rowkey range
Scan scan = new Scan();
//set starting row(included), if not set, start from the first row
scan.setStartRow(Bytes.toBytes("Row01000"));
//set stopping row(excluded), if not set, stop at the last row
scan.setStopRow(Bytes.toBytes("Row01100"));
//specify columns to scan, if not specified, return all columns；
scan.addColumn(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q1"));
scan.addColumn(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q2"));
scan.addColumn(Bytes.toBytes("family2"), Bytes.toBytes("q1"));
scan.addColumn(Bytes.toBytes("family2"), Bytes.toBytes("q2"));
//specify maximum versions for one cell, if called without arguments, get all versions, if not called, get only the latest version
scan.setMaxVersions();
//specify maximum number of cells to avoid OutOfMemory error caused by huge amount of data in a single row
scan.setBatch(10000);
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
for(Result r:rs){
byte[] rowKey = r.getRow();
byte[] val1 = r.getValue(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q1"));
byte[] val2 = r.getValue(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q2"));
byte[] val3 = r.getValue(Bytes.toBytes("family2"), Bytes.toBytes("q1"));
byte[] val4 = r.getValue(Bytes.toBytes("family2"), Bytes.toBytes("q2"));
System.out.print(Bytes.toString(rowKey)+": ");
System.out.print(Bytes.toString(val1)+" ");
System.out.print(Bytes.toString(val2)+" ");
System.out.print(Bytes.toString(val3)+" ");
System.out.println(Bytes.toString(val4));
}
rs.close();
table.close();
}
}
在Hbase Shell中，批量数据查找功能由scan ‘Hbase表名’，{COLUMNS=>‘列族名：列名’，STARTROW=>‘起始rowkey’，STOPROW=>‘终止rowkey’}来实现。
过滤器是在Hbase服务器端上执行筛选操作，可以应用到行键(RowFilter)，列限定符(QualifierFilter)以及数据值(ValueFilter)。
这里列举了两个常用的过滤器：RowFilter和SingleColumnValueFilter。
RowFilter通过行键(rowkey)来筛选数据。
其中BinaryComparator直接比较两个byte array，可选的比较符(CompareOp)有EQUAL,NOT_EQUAL,GREATER,GREATER_OR_EQUAL,LESS,LESS_OR_EQUAL。
public class rowFilter{
public static void main(String[] args) throws IOException{
String tableName = "table1";
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
config.addResource("core-site.xml");
config.addResource("hdfs-site.xml");
config.addResource("yarn-site.xml");
config.addResource("mapred-site.xml");
HTable table = new HTable(config, tableName);
Scan scan = new Scan();
scan.addColumn(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q1"));
Filter filter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("Row01234")));
scan.setFilter(filter);
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for(Result res:scanner){
byte[] value = res.getValue(Bytes.toBytes("family1"),Bytes.toBytes("q1"));
System.out.println(new String(res.getRow())+" value is: "+Bytes.toString(value));
}
scanner.close();
table.close();
}
}
SingleColumnValueFilter对某一具体列的值进行筛选。
其中SubstringComparator检查给定的字符串是否是列值的子字符串，可选的比较符(CompareOp)有EQUAL和NOT_EQUAL。
public class singleColumnValueFilter{
public static void main(String[] args) throws IOException{
Configuration config = HBaseConfiguration.create();
config.addResource("core-site.xml");
config.addResource("hdfs-site.xml");
config.addResource("yarn-site.xml");
config.addResource("mapred-site.xml");
String tableName = "table1";
HTable table = new HTable(config,tableName);
SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(
Bytes.toBytes("family2"),
Bytes.toBytes("q1"),
CompareFilter.CompareOp.NOT_EQUAL,
new SubstringComparator("45"));
//when setting setFilterIfMissing(true), rows with "null" values are filtered
filter.setFilterIfMissing(true);
Scan scan = new Scan();
scan.setFilter(filter);
ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
for (Result res:scanner){
byte[] val = res.getValue(Bytes.toBytes("family1"), Bytes.toBytes("q1"));
System.out.println(new String(res.getRow()));
System.out.println("value: " + Bytes.toString(val));
}
scanner.close();
table.close();
}
}
原文地址：hbase Java API操作实例, 感谢原作者分享。