HBaseAdmin类：管理hbase数据库的表信息，‘创建表、删除表、列出表选项、使表有效/无效、添加或删除列簇’；

　　

　　Eg：

　　//使用工厂模式创建connection

　　val conn: Connection= ConnectionFactory.createConnection(config)

　　//实例化hbase的管理者实例

　　val admin: Admin= conn.getAdmin

　　//删除表

　　admin.deleteTable(TableName.valueOf("t1"))

　　HbaseConfiguration类继承自Configuration类：将hbase配置文件添加到配置中

　　

　　//配置hbase资源配置

　　val config: Configuration=HBaseConfiguration.create()

　　config.set("hbase.zookeeper.quorum" , "df1:2181,df2:2181,df3:2181")

　　config.set("hbase.master" , "df1:60000")

　　config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort" , "2181")

　　Table类：用于和hbase表直接通信；

　　在0.94版本之后就不推荐使用

　　val HTable=new HTable(conf, Bytes.toBytes(tablename))

　　而是使用

　　val table=Connection.getTable(TableName.valueOf(“driver_info”))

　　

　　Eg：

　　def tableoperation(): Unit = {

　　//获取表的实例

　　val tab=conn.getTable(TableName.valueOf("citycode"))

　　//查看rowkey的值为99手否在表中存在

　　val q: Boolean=tab.exists(new Get(Bytes.toBytes("99")))

　　//检查row/family/qualifier是否与数据库匹配。如果是，则提交put操作到服务端

　　val sss=tab.checkAndPut(Bytes.toBytes("99") , Bytes.toBytes("MM") , Bytes.toBytes("citycode") , Bytes.toBytes("3213") , put())

　　//释放所有资源或挂起内部缓冲区的更新

　　tab.close()

　　// 获取rowkey的列族MM的列名id的value值

　　val get=new Get(Bytes.toBytes("rowKey"))

　　val result: Result =tab.get(get)

　　val bytes =result.getValue(Bytes.toBytes("MM"),Bytes.toBytes("id"))

　　println(Bytes.toString(bytes))

　　//获取MM的scanner实例

　　val scanner:ResultScanner=tab.getScanner(Bytes.toBytes("MM"))

　　// 获取该表的HTableDescriptor实例

　　val tableDescriptor: HTableDescriptor= tab.getTableDescriptor()

　　//将put实例中的数据放入表中

　　tab.put(put())

　　}

　　HTableDescriptor类：hbase表的详细信息

　　

　　Eg:

　　//创建HTableDescriptor table表描述

　　val tabledescriptor=new HTableDescriptor(TableName.valueOf("order_info"))

　　//给表添加列簇

　　tabledescriptor.addFamily(new HColumnDescriptor("CC"))

　　//删除CC 列簇

　　tabledescriptor.removeFamily(Bytes.toBytes("CC"))

　　//获取表名

　　val tablename= tabledescriptor.getTableName

　　HColumnDescriptor类：列簇描述

　　

　　Eg：

　　val columndescriptor =new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("MM"))

　　val columnName = columndescriptor.getName()

　　val c =columndescriptor.getValue("id")

　　Put类：对单行执行put操作

　　

　　Eg：

　　val put =new Put(Bytes.toBytes("rowkey"))

　　//添加列id和值123 到MM列簇

　　put.addColumn(Bytes.toBytes("MM"),Bytes.toBytes("id"),Bytes.toBytes("123"))

　　val rowname = put.getRow()

　　val time = put.getTimeStamp()

　　val s:Boolean =put.isEmpty()

　　Get类：用于对单行执行get操作

　　

　　Scan类：用于执行扫描操作；通过不同的构造方法扫描整张表、整个列簇、整个列、一段时间戳范围内的数据

　　Eg：

　　val table: Table =conn.getTable(TableName.valueOf("driver_info"))

　　// scan 全表

　　val scan=new Scan()

　　//给scan加条件获取列簇MM中的列id

　　scan.addColumn(Bytes.toBytes("MM"),Bytes.toBytes("id"))

　　//获取列簇MM中所有的列

　　scan.addFamily(Bytes.toBytes("MM"))

　　// 获取时间戳在11111-22222之间的所有数据

　　scan.setTimeRange(11111,22222)

　　//scan从rowkey20190101 开始到结束

　　val scan1=new Scan(Bytes.toBytes("20190101"))

　　//scan从rowkey20190101开始到20200101结束

　　val scan2=new Scan(Bytes.toBytes("20190101"),Bytes.toBytes("20200101"))

　　//通过扫描器scan控制查询到的结果

　　val rs: ResultScanner=table.getScanner(scan)

　　Filter配合Scan工作

　　//1.实例化filter RowFilter 按行过滤 行键小于等于20190101的所有数据

　　//CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL 比较符 LESS_OR_EQUAL 小于等于、LESS小于、EQUAL等于、NOT_EQUAL不等于、GREATER_OR_EQUAL大于等于、GREATER大于、NO_OP 无操作

　　val rowfilter=new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS_OR_EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes( "20190101")))

　　//实例化scan

　　val scan4=new Scan()

　　//添加 行过滤器

　　scan.setFilter(rowfilter)

　　// 获取数据

　　val scanner: ResultScanner= table.getScanner(scan4)

　　import scala.collection.JavaConverters._

　　//遍历数据

　　for(sca

　　println(sca)

　　}

　　//2. 实例化 QualifierFilter 扫描出所有的列名为id 的列数据

　　val liefilter=new QualifierFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes("id")))

　　//3. 实例化FamilyFilter 扫描出所有的列簇为'MM'的列簇数据

　　val familyfilter=new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL,new BinaryComparator(Bytes.toBytes("MM")))

　　// 4.扫描出行键前缀为2019 的所有行数据

　　val prefilter=new PrefixFilter(Bytes.toBytes("2019"))

　　// 5.只返回每行数据的 行键-列簇-列；不返回值。

　　// 所以适用于 不需要值的应用场景， 减少值的传递

　　val keyonlyfilter=new KeyOnlyFilter()

　　// 6.扫描出所有列的值为100 的 列

　　val valuefilter=new ValueFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("100")))