什么事HBASE ：

       HBase —— Hadoop Database的简称，Google BigTable的另一种开源实现方式，从问世之初，就为了解决用大量廉价的机器高速存取海量数据、实现数据分布式存储提供可靠的方案。从功能上来讲，HBase不折不扣是一个数据库，与我们熟悉的Oracle、MySQL、MSSQL等一样，对外提供数据的存储和读取服务。而从应用的角度来说，HBase与一般的数据库又有所区别，HBase本身的存取接口相当简单，不支持复杂的数据存取，更不支持SQL等结构化的查询语言；HBase也没有除了rowkey以外的索引，所有的数据分布和查询都依赖rowkey。所以，HBase在表的设计上会有很严格的要求。架构上，HBase是分布式数据库的典范，这点比较像MongoDB的sharding模式，能根据键值的大小，把数据分布到不同的存储节点上，MongoDB根据configserver来定位数据落在哪个分区上，HBase通过访问Zookeeper来获取-ROOT-表所在地址，通过-ROOT-表得到相应.META.表信息，从而获取数据存储的region位置

HBase设计与实践入门:

ROW Key:行健可以是任意字符串，在hbase内部,保存为字节数组，存储时，数据按照row key的字典序(byte order)排序存储，与NoSQL数据库一样，row key 是用来检索记录的主键，访问hbase table 中的行，三种访问方式：

1、通过单个row key 访问

2、通过row key 的range 

3、通过全表扫描

    rowkey是HBase实现分布式的基础，HBase通过rowkey范围划分不同的region，分布式系统的基本要求就是在任何时候，系统的访问都不要出现明显的热点现象，所以rowkey的设计至关重要，一般我们建议rowkey的开始部分以hash或者MD5进行散列，尽量做到rowkey的头部是均匀分布的。禁止采用时间、用户id等明显有分段现象的标志直接当作rowkey来使用。

列族(COLUMNS FAMILY):hbase表中的每个列，都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀

put ‘t1‘,‘r1‘,‘f1:c1‘,‘b1‘

put ‘t1‘,‘r1‘,‘f1:c2‘,‘b2‘

put ‘t1‘,‘r1‘,‘f1:c3‘,‘b3‘  ##一个列族里多个列

     HBase的表设计时，根据不同需求有不同选择，需要做在线查询的数据表，尽量不要设计多个列簇，我们知道，不同的列簇在存储上是被分开的，多列簇设计会造成在数据查询的时候读取更多的文件，从而消耗更多的I/O

单元Cell:通过row和columns确定的为一个贮存单元为cell，CELL中的数据没有类型，全部是字节码形式存贮。

时间戳timestamp:每个cell都保存着同一份数据的多个版本，版本通过时间戳来索引，类型是64位整形，不同版本的数据按照时间倒叙排序，最新的数据排列在最前面

选择合适的数据过期时间也是表设计中需要注意的一点，HBase中允许列簇定义数据过期时间，数据一旦超过过期时间，可以被major compact进行清理。大量无用历史数据的残余，会造成region体积增大，影响查询效率。

HBASE shell 的常用操作：

1、创建表：create ‘t1‘,‘f1‘,‘f2‘,‘f3‘  #t1为表名字，f1-f3为列族名

2、查看所有的表：list

3、查看表的结构:describe ‘t1‘

4、增加一个列族：a、先disable "表名"

b、alter ‘t1‘,NAME=>‘f4‘,VERSIONS =>3

c、enable ‘t1‘

5、删除某个列族：alter ‘t1‘, {NAME => ‘f1‘}, {NAME => ‘f2‘, METHOD => ‘delete‘} 

a、先disable "表名"

b、alter ‘t1‘,NAME=>‘f4‘,METHOD =>‘delete‘

c、enable ‘t1‘

6、查看表是否存在： exists ‘t1‘

7、查看表是否允许修改:is_enable ‘t1‘

8、删除表：

 a、disable ‘t1‘

 b、drop ‘t1‘

9、写入数据:put ‘t1‘,‘r1‘,‘f1:c1‘,‘value‘ #给t1表的r1行健的f1的列族的c1列插入一个值，列族的列事先可以先不存在

put ‘t1‘,‘r1‘,‘f1:c1‘,‘b1‘

put ‘t1‘,‘r1‘,‘f1:c2‘,‘b2‘

put ‘t1‘,‘r1‘,‘f1:c3‘,‘b3‘  ##一个列族里多个列

10、查询数据：

get ‘t1‘,‘r1‘ #查询r1的所有值

get ‘t1‘,‘r1‘,‘f1:c1‘ #获取某列的值

get ‘t1‘,‘r1‘,‘f1‘,‘f2‘  《==》get ‘t1‘,‘r1‘,"f1:c1","f2:c2" 

11、删除某行数据:deleteall ‘t1‘,‘r1‘

12、获取表的所有行健值：scan ‘t1‘  

        获取前几行的数据:scan ‘t1‘,{LIMIT=>1}

        获取表从指定的位置行开始：scan ‘t1‘,{STARTROW=>‘rowkey‘,LIMIT=>1}

获取表指定列的所有行数据:scan ‘t1‘,{COLUMNS=>‘f1:c1‘}

 获取表从某一列根据时间来取：scan ‘t1′, {COLUMNS => ‘c1‘, TIMERANGE => [1303668804, 1303668904]} 

13、清空表：truncate ‘t1‘

14、统计行数:count ‘t1‘

count ‘t1′, INTERVAL => 100000 

count ‘t1′, CACHE => 1000 

count ‘t1′, INTERVAL => 10, CACHE => 1000 #count一般会比较耗时，使用mapreduce进行统计，统计结果会缓存，默认是10行。统计间隔默认的是1000行（INTERVAL）。 

本文出自 “DBAspace” 博客，请务必保留此出处http://dbaspace.blog.51cto.com/6873717/1950000

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