Hbase快速開始——shell操作

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一. 介紹

      HBase是一個分布式的、面向列的開來源資料庫,源於google的一篇論文《bigtable：一個結構化資料的分布式儲存系統》。HBase是Google Bigtable的開源實現，它利用Hadoop HDFS作為其檔案儲存體系統，利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量資料，利用Zookeeper作為協同服務。 

      HBase以表的形式儲存資料。表有行和列組成。列劃分為若干個列族/列簇(column family)。

     

 

      如所示，key1, key2, key3是三條記錄的唯一的row key值，column-family1, column-family2, column-family3是三個列族，每個列族下又包括幾列。比如 column-family1這個列族下包括兩列，名字是column1和column2。t1:abc,t2:gdxdf是由row key1和column-family1-column1唯一確定的一個單元cell。這個cell中有兩個資料，abc和gdxdf。兩個值的時間戳記不一樣，分別是t1,t2, hbase會返回最新時間的值給要求者。 

 

二. 安裝

下載HBase最新版本，放到合適的目錄，比如/usr/local 或 /opt

之後解壓

tar -zxvf hbase-x.y.z tar.gz

 

三. 命令列操作

進入解壓後的目錄，開啟hbase，啟動hbase shell

bin/start-hbase.shbin/hbase shell

輸入 help  可以看到命令分組

 部分命令清單

下邊分組舉例

general操作

查詢服務器狀態   status

查詢hbase版本   version

 

ddl操作

1. 建立一個表

create ‘table1‘, ‘tab1_id‘, ‘tab1_add‘, ‘tab1_info‘

2. 列出所有的表

list

3. 獲得表的描述

describe "table1"

4. 刪除一個列族  disable alter enable

disable ‘table1‘alter ‘table1‘, {NAME=>‘tab1_add‘, METHOD=>‘delete‘}enable ‘table1‘

5. 查看錶是否存在

exists ‘table2‘

6. 判斷表是否為‘enable’

is_enabled ‘table1‘

判斷表是否為‘disable’

is_disabled ‘table1‘

7. 刪除一個表

disable ‘table1‘drop ‘table1‘

 

dml操作

1. 插入幾條記錄

put ‘member‘, ‘scutshuxue‘, ‘info:age‘, ‘24‘put ‘member‘, ‘scutshuxue‘, ‘info:birthday‘, ‘1987-06-17‘put ‘member‘, ‘scutshuxue‘, ‘info:company‘, ‘alibaba‘put ‘member‘, ‘scutshuxue‘, ‘address:contry‘, ‘china‘put ‘member‘, ‘scutshuxue‘, ‘address:province‘, ‘zhejiang‘put ‘member‘, ‘scutshuxue‘, ‘address:city‘, ‘hangzhou‘

2. 全表掃描  scan 

3. 獲得資料 get

3.1 獲得一行的所有資料

3.2 獲得某行，某列族的所有資料

3.3 獲得某行，某列族，某列的所有資料

4. 更新一條記錄  put（把scutshuxue年齡改為99）

put ‘member‘, ‘scutshuxue‘, ‘info:age‘, 99

5. 刪除 delete、 deleteall

5.1 (刪除行‘scutshuxue‘, 列族為‘info‘ 中age的值

delete ‘member‘, ‘scutshuxue‘, ‘info:age‘

5.2 刪除整行

deleteall ‘member‘, ‘scutshuxue‘

6. 查詢表中有多少行

count ‘member‘

7. 給‘xiaoming’這個id增加‘info:age‘欄位，並使用counter實現遞增

incr ‘member‘,  ‘xiaoming‘, ‘info:age‘   

8. 將整個表清空

truncate ‘member‘

 

tools操作

1. 建立一個表

 

四. 參考

http://smallwildpig.iteye.com/blog/1705718