HBase入门教程

HBase入门教程

HBase是一个开源的、分布式的、版本化的非关系型数据库，是Apache Hadoop生态系统的重要组成部分。本文将全面介绍HBase的基础知识，帮助你快速入门。

文章目录

  • HBase入门教程
    • 1. HBase简介
      • 1.1 什么是HBase？
      • 1.2 HBase核心特点
    • 2. HBase vs 传统关系型数据库
    • 3. Docker环境搭建
      • 3.1 单节点安装
      • 3.2 验证安装
      • 3.3 Mac本地安装HBase
        • 3.3.1 前置条件
        • 3.3.2 安装HBase
        • 3.3.3 启动和停止HBase
        • 3.3.4 验证安装
        • 3.3.5 常见问题解决
        • 3.3.6 开发工具集成
    • 4. HBase数据模型
      • 4.1 核心概念
      • 4.2 数据模型示例
    • 5. 基本操作命令
      • 5.1 表操作
      • 5.2 数据操作
      • 5.3 查询性能比较
    • 6. 应用场景
    • 7. 性能优化建议
    • 8. 最佳实践
      • 8.1 数据建模实战案例
        • 8.1.1 电商订单系统
        • 8.1.2 日志系统
        • 8.1.3 社交媒体消息系统
        • 8.1.4 用户行为分析系统
      • 8.2 数据建模最佳实践
    • 参考资源
    • 结语

1. HBase简介

1.1 什么是HBase？

HBase是建立在HDFS（Hadoop分布式文件系统）之上的分布式、面向列的数据库。它是Google Bigtable的开源实现，适合存储非结构化和半结构化的松散数据。

img

1.2 HBase核心特点

  1. 海量存储

    • 支持数十亿行 × 数百万列的数据规模
    • 单表可以存储数十亿行数据
    • 无需预定义列的数量和类型

  2. 列式存储

    • 数据按列族存储
    • 支持动态列
    • 自动分片

  3. 高可用性

    • 底层依托HDFS提供高可用性
    • 支持RegionServer之间的故障转移
    • 支持Master的高可用配置

  4. 线性扩展

    • 可以通过增加RegionServer实现扩展
    • 自动数据分片
    • 负载均衡

  5. 实时性

    • 支持实时读写
    • 毫秒级延迟
    • 随机访问

img

2. HBase vs 传统关系型数据库

特性HBase关系型数据库
数据模型列族模型关系模型
数据规模PB级别GB/TB级别
数据类型Bytes丰富的数据类型
事务支持单行事务完整ACID事务
索引支持主键索引支持多种索引
查询方式Get/Scan/PutSQL
扩展方式水平扩展垂直扩展为主

3. Docker环境搭建

3.1 单节点安装

# 拉取镜像
docker pull harisekhon/hbase# 启动容器
docker run -d \--name hbase-standalone \-p 2181:2181 \-p 8080:8080 \-p 8085:8085 \-p 9090:9090 \-p 16000:16000 \-p 16010:16010 \-p 16020:16020 \harisekhon/hbase

下载镜像

image-20250328143540665

image-20250328143558166

3.2 验证安装

# 进入容器
docker exec -it hbase-standalone bash# 启动HBase Shell
hbase shell# 验证状态
status
version

3.3 Mac本地安装HBase

除了使用Docker安装，我们还可以直接在Mac本地安装HBase。以下是详细步骤：

3.3.1 前置条件
  1. 安装Homebrew
# 检查是否已安装Homebrew
brew --version# 如果未安装，执行以下命令安装Homebrew
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  1. 确保Java环境
# 检查Java版本
java -version# 如果未安装Java，使用Homebrew安装
brew install java# 配置Java环境变量（根据实际安装路径调整）
echo 'export JAVA_HOME=$(/usr/libexec/java_home)' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
3.3.2 安装HBase
  1. 使用Homebrew安装HBase
brew install hbase

image-20250328151130394

  1. 配置HBase
# HBase配置文件位置
cd /opt/homebrew/Cellar/hbase/2.6.2/libexec/conf# 编辑hbase-site.xml
vim hbase-site.xml

配置文件内容：（配置一般是存在的，不用动）

<configuration><property><name>hbase.rootdir</name><value>file:///opt/homebrew/var/hbase</value></property><property><name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name><value>/opt/homebrew/var/zookeeper</value></property><property><name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name><value>2181</value></property><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>localhost</value></property>
</configuration>
3.3.3 启动和停止HBase
  1. 启动HBase
# 使用Homebrew服务启动
brew services start hbase# 或者直接启动
/opt/homebrew/opt/hbase/bin/start-hbase.sh
  1. 停止HBase
# 使用Homebrew服务停止
brew services stop hbase# 或者直接停止
/opt/homebrew/opt/hbase/bin/stop-hbase.sh

image-20250328151654390

3.3.4 验证安装
  1. 启动HBase Shell
hbase shell
  1. 测试基本命令
# 查看状态
status# 查看版本
version# 查看所有表
list

image-20250328151752597

3.3.5 常见问题解决
  1. 如果启动HBase Shell时卡住
  • 检查HBase服务状态：brew services list | grep hbase
  • 重启HBase服务：brew services restart hbase
  • 检查日志：tail -f /opt/homebrew/var/log/hbase/hbase.log
  1. 端口冲突问题
  • 检查端口占用：lsof -i:2181（ZooKeeper端口）
  • 检查端口占用：lsof -i:16000（HBase Master端口）
  • 修改配置文件中的端口设置
  1. 内存配置
  • 编辑/opt/homebrew/opt/hbase/libexec/conf/hbase-env.sh
  • 调整内存设置：export HBASE_HEAPSIZE=4G
3.3.6 开发工具集成
  1. Java API使用
<!-- Maven依赖 -->
<dependency><groupId>org.apache.hbase</groupId><artifactId>hbase-client</artifactId><version>2.4.12</version>
</dependency>
  1. REST API访问
  • HBase REST服务默认端口：8080
  • 启动REST服务：/opt/homebrew/opt/hbase/bin/hbase rest start
  • 访问测试：curl http://localhost:8080/version/cluster

4. HBase数据模型

4.1 核心概念

  1. 表（Table）

    • HBase中数据的逻辑存储单元
    • 表由行和列组成

  2. 行键（Row Key）

    • 每行数据的唯一标识
    • 按字典顺序排序
    • 所有操作都基于行键

  3. 列族（Column Family）

    • 表在物理上分割的单元
    • 必须在创建表时定义
    • 同一列族的数据存储在一起

  4. 列限定符（Column Qualifier）

    • 列族中的具体列
    • 可以动态添加
    • 格式：列族:列限定符

  5. 单元格（Cell）

    • 由行键、列族、列限定符和时间戳唯一确定
    • 存储具体的数据值

  6. 时间戳（Timestamp）

    • 每个单元格的版本号
    • 默认为写入时的系统时间

4.2 数据模型示例

让我们通过一个用户信息表的例子来理解HBase的数据模型：

  1. 表的基本结构
  • 表名：user_table
  • 包含两个列族：info和address
  • info列族存储基本信息（姓名、年龄、性别）
  • address列族存储地址信息（城市、国家）
  1. 数据存储示例
表名: user_table┌──────────┬───────────────────────────┬────────────────────┐
│  Row Key │     Column Family: info   │ Column Family: add │
├──────────┼───────┬───────┬──────────┼─────────┬──────────┤
│          │ name  │ age   │ gender   │ city    │ country  │
├──────────┼───────┼───────┼──────────┼─────────┼──────────┤
│ user1    │ Tom   │ 25    │ male     │ Beijing │ China    │
│ user2    │ Jerry │ 30    │ female   │ Shanghai│ China    │
└──────────┴───────┴───────┴──────────┴─────────┴──────────┘
  1. 数据访问方式
# 获取user1的所有信息
get 'user_table', 'user1'# 获取user1的name信息
get 'user_table', 'user1', 'info:name'# 获取user1的城市信息
get 'user_table', 'user1', 'address:city'
  1. 数据模型解析
  • Row Key（行键）: ‘user1’, ‘user2’ 是每行数据的唯一标识
  • Column Family（列族）:
    • ‘info’: 存储个人基本信息
    • ‘address’: 存储地址相关信息
  • Column Qualifier（列限定符）:
    • info列族下有：name, age, gender
    • address列族下有：city, country
  • Cell（单元格）: 每个具体的值
    • 例如：‘Tom’是row key为’user1’，列族’info’下的’name’列的值
  1. 实际存储格式
Key                              Value
user1:info:name                 Tom
user1:info:age                  25
user1:info:gender              male
user1:address:city             Beijing
user1:address:country          China
user2:info:name                Jerry
user2:info:age                 30
user2:info:gender              female
user2:address:city             Shanghai
user2:address:country          China

这种结构的优势：

  1. 可以轻松添加新的列，不影响现有数据
  2. 不同行可以有不同的列
  3. 按列族物理存储，适合针对特定列族的查询
  4. 支持数据多版本（每个Cell可以有多个时间戳的值）

5. 基本操作命令

5.1 表操作

# 创建表
create 'user_table', 'info', 'address'# 列出所有表
list# 描述表结构
describe 'user_table'# 禁用表（在删除表之前必须先禁用）
disable 'user_table'# 删除表（只能删除已经禁用的表）
drop 'user_table'# 如果需要重新启用表
enable 'user_table'# 常见错误处理：
# 如果直接尝试删除启用状态的表，会得到错误：
# ERROR: Table user_table is enabled. Disable it first.
# 解决方法：先运行 disable 'user_table'，然后再运行 drop 'user_table'

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5.2 数据操作

# 插入数据
put 'user_table', 'user1', 'info:name', 'Tom'
put 'user_table', 'user1', 'info:age', '25'
put 'user_table', 'user1', 'address:city', 'Beijing'# 查询操作：get vs scan# 1. get：获取单行数据（精确查询）
get 'user_table', 'user1'                    # 获取整行数据
get 'user_table', 'user1', 'info:name'       # 获取特定列数据# 2. scan：扫描表数据（范围查询）
scan 'user_table'                            # 扫描整个表
scan 'user_table', {LIMIT => 10}             # 只扫描10行
scan 'user_table', {STARTROW => 'user1'}     # 从user1开始扫描
scan 'user_table', {STARTROW => 'user1', STOPROW => 'user2'} # 扫描指定范围# get和scan的主要区别：
# - get：类似于关系数据库的主键查询，直接定位到特定行，性能较好
# - scan：类似于关系数据库的表扫描，可以扫描整表或指定范围的数据，可以添加过滤条件# 删除数据
delete 'user_table', 'user1', 'info:age'     # 删除特定列
deleteall 'user_table', 'user1'              # 删除整行

5.3 查询性能比较

  1. get 查询

    • 适用场景：知道确切的行键，需要获取特定行的数据
    • 性能特点：直接定位到行，速度快
    • 使用方式：支持单行查询和特定列的查询
    • 类似于：MySQL中的主键查询

  2. scan 查询

    • 适用场景：需要范围查询或满足特定条件的数据
    • 性能特点：需要扫描多行数据，相对较慢
    • 使用方式：支持全表扫描、范围扫描、条件过滤
    • 类似于：MySQL中的表扫描或范围查询

  3. scan 限制说明

    • 默认限制：无行数限制，但建议不要一次扫描太多数据
    • 性能影响：数据量太大会影响查询性能和服务器负载
    • 内存消耗：大量数据会占用大量内存
    • 网络带宽：返回大量数据会占用大量网络带宽

  4. scan 控制方法

# 使用LIMIT限制返回行数
scan 'user_table', {LIMIT => 1000}  # 只返回1000行# 使用STARTROW和STOPROW限制范围
scan 'user_table', {STARTROW => 'user1', STOPROW => 'user2'}# 使用TIMERANGE限制时间范围
scan 'user_table', {TIMERANGE => [1588089600000, 1588176000000]}# 使用FILTER限制结果
scan 'user_table', {FILTER => "ColumnPrefixFilter('name')"}# 批量大小控制（每次RPC调用返回的行数）
scan 'user_table', {LIMIT => 1000, BATCH => 100}  # 每次返回100行，总共返回1000行

  1. scan 最佳实践

    • 建议使用LIMIT限制返回行数
    • 尽量使用STARTROW和STOPROW限定范围
    • 只获取需要的列（COLUMNS参数）
    • 合理设置批量大小（BATCH参数）
    • 添加适当的过滤条件
    • 避免全表扫描

  2. scan 性能优化示例

# 优化前（不推荐）
scan 'user_table'  # 全表扫描# 优化后（推荐）
scan 'user_table', {STARTROW => 'user1',STOPROW => 'user2',COLUMNS => ['info:name', 'info:age'],FILTER => "ValueFilter(=, 'binary:Tom')",LIMIT => 1000,BATCH => 100
}

6. 应用场景

  1. 大数据存储场景

    • 日志数据存储
    • 物联网数据
    • 时序数据

  2. 实时读写场景

    • 实时推荐系统
    • 实时计数器
    • 消息系统

  3. 海量数据检索

    • 电商商品数据
    • 用户行为分析
    • 社交数据存储

7. 性能优化建议

  1. 行键设计优化

    • 避免热点问题
    • 保持行键长度适中
    • 根据查询模式设计

  2. 预分区

    • 合理的分区策略
    • 避免数据倾斜
    • 提高写入性能

  3. 列族设计

    • 控制列族数量（建议1-3个）
    • 相关数据放在同一列族
    • 合理设置存储参数

  4. 内存优化

    • 合理设置RegionServer内存
    • 优化BlockCache配置
    • 监控GC情况

8. 最佳实践

  1. 数据建模
    • 根据查询模式设计表
    • 避免过多列族
    • 合理使用复合行键

8.1 数据建模实战案例

8.1.1 电商订单系统
# 不好的设计：使用随机订单ID作为行键
# 问题：无法高效查询某用户的订单
create 'order_table', 'info'
put 'order_table', '123456', 'info:user_id', 'user001'
put 'order_table', '123456', 'info:create_time', '2024-03-28'# 好的设计：复合行键（用户ID + 时间 + 订单ID）
# Row Key: userId_yearMonth_orderId
create 'order_table', 'info'
put 'order_table', 'user001_202403_000123', 'info:status', 'paid'
put 'order_table', 'user001_202403_000124', 'info:amount', '99.99'# 查询某用户3月的订单
scan 'order_table', {STARTROW => 'user001_202403',STOPROW => 'user001_202404'
}
8.1.2 日志系统
# Row Key: type_date_time_logId
create 'log_table', 'content'# 写入不同类型的日志
put 'log_table', 'ERROR_20240328101010_001', 'content:message', 'Connection failed'
put 'log_table', 'INFO_20240328101020_002', 'content:message', 'Server started'# 查询某天的错误日志
scan 'log_table', {STARTROW => 'ERROR_20240328',STOPROW => 'ERROR_20240329'
}
8.1.3 社交媒体消息系统
# 设计1：按时间查询
# Row Key: timestamp_fromUser_toUser
create 'message_table', 'content'
put 'message_table', '20240328101010_user001_user002', 'content:text', 'Hello!'# 设计2：按用户关系查询
# Row Key: fromUser_toUser_timestamp
create 'message_table', 'content'
put 'message_table', 'user001_user002_20240328101010', 'content:text', 'Hello!'# 查询用户间的聊天记录
scan 'message_table', {STARTROW => 'user001_user002',STOPROW => 'user001_user002_9999999999'
}
8.1.4 用户行为分析系统
# Row Key: userId_behavior_timestamp
create 'user_behavior', 'action'# 记录用户行为
put 'user_behavior', 'user001_click_20240328101010', 'action:page', 'home'
put 'user_behavior', 'user001_view_20240328101020', 'action:product', 'phone'
put 'user_behavior', 'user001_buy_20240328101030', 'action:product', 'phone'# 查询用户的所有行为
scan 'user_behavior', {STARTROW => 'user001_',STOPROW => 'user001_z'
}

8.2 数据建模最佳实践

  1. 行键设计原则

    • 热点数据分散：避免所有请求都访问同一个区域
    • 相关数据聚集：便于范围查询
    • 长度适中：不要太长，建议在100字节以内

  2. 列族使用原则

    • 保持列族数量少：建议2-3个
    • 相关数据聚合：经常一起访问的数据放在同一列族
    • 访问频率分离：不同访问频率的数据放在不同列族

  3. 实用技巧

# 1. 使用分隔符区分行键各部分
user001:202403:order123    # 使用冒号分隔# 2. 使用补零保证字典序
user001:20240328:00000123  # 订单号补零# 3. 使用时间戳的反转值使最新数据排在前面
user001:99999999999-timestamp  # 最新数据会排在前面
  1. 设计注意事项
    • 根据实际查询需求设计行键
    • 避免使用过长的行键
    • 合理使用时间戳
    • 预估数据增长趋势
    • 考虑数据分布的均衡性

参考资源

  • Apache HBase官方文档
  • HBase权威指南
  • Apache HBase参考指南

结语

HBase作为一个强大的分布式数据库系统，在大数据生态系统中扮演着重要角色。通过本文的学习，你应该已经掌握了HBase的基础知识和使用方法。建议在实践中多加练习，逐步深入理解HBase的各项特性。

原文： https://javapub.net.cn/posts/database/

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在当今快节奏的互联网时代&#xff0c;用户对于 Web 应用的性能要求越来越高。一个响应迅速、流畅运行的 Web 页面能够极大地提升用户体验&#xff0c;反之&#xff0c;缓慢的加载速度和卡顿的交互则可能导致用户流失。JavaScript 作为 Web 开发的核心语言之一&#xff0c;其性…
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《白帽子讲 Web 安全》之服务端请求伪造（SSRF）深度剖析：从攻击到防御

《白帽子讲 Web 安全》之服务端请求伪造（SSRF）深度剖析：从攻击到防御

引言 在当今复杂的网络环境中&#xff0c;Web 应用安全犹如一座时刻需要精心守护的堡垒。随着技术的不断演进&#xff0c;各类安全威胁层出不穷&#xff0c;其中服务端请求伪造&#xff08;SSRF&#xff09;正逐渐成为令开发者与安全从业者头疼的一大难题。吴翰清在《白帽子讲…
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Pandas的轴，axis=0，axis=1

Pandas的轴，axis=0，axis=1

八. Pandas的轴 axis0代表跨行&#xff08;down)&#xff0c;而axis1代表跨列&#xff08;across) 使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法 下图代表在DataFrame当中axis为0和1时分别代表的含义: axis参数作用…
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matplotlib学习

matplotlib学习

开始学习Python数据可视化 一.基础绘图函数 1.创建画布与坐标轴 import matplotlib.pyplot as plt# 创建画布和坐标轴 fig, ax plt.subplots() # 默认1行1列&#xff0c;返回Figure对象和Axes对象 2.绘制线图 x [1, 2, 3, 4] y [10, 20, 15, 25]# 绘制线图 ax.plot(x,…
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系统架构设计前的多角度思考

系统架构设计前的多角度思考

首先&#xff0c;从需求分析入手&#xff0c;不仅关注当前功能&#xff0c;还要考虑业务未来的扩展方向。比如数据量预估增长多少&#xff1f;这些都是影响架构的重要因素。 然后是架构设计原则&#xff0c;比如分层设计、模块化、高内聚低耦合等。比如如何划分服务边界&#x…
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leetcode230.二叉搜索树中第k小的元素

leetcode230.二叉搜索树中第k小的元素

中序遍历&#xff0c;第k次出现的数值就是结果 /*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left…
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