HBase命令行接口的使用方法

HBase shell

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hbase shell #在任意节点都可以进入hbase shell
exit

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help

通用命令

查询服务器状态，例如服务器的数量
```
status
```
查询hbase版本
```
version
```
如果有kerberos认证，需要事先使用相应的keytab进行一下认证（使用kinit命令)，认证成功之后再使用hbase shell进入可以使用whoami命令可查看当前用户
```
whoami
```

DDL（Data Definition Language 数据定义语言)

创建一个表（create）

语法：create

, {NAME=>,VERSIONS=>}

例如：创建表t1，有两个family name：f1，f2，且版本均为2

create 't1',{NAME=>'f1',VERSIONS=>2},{NAME=>'f2',VERSIONS=>2}

注意点：

区分大小写，NAME不能写成name
表名，列名需要以字符串的形式输入，即用单引号修饰，如’t1’

还有一种非标准创建的语法，创建表member，列族是member_id,address,info，版本为1(默认版本)。如下:

create 'member','member_id','address','info'

获得表的描述/结构(describe)

语法：describe

list #列出所有的表
describe 'member' #查看表的描述 desc 'member'简写

删除一个列族，alter，disable，enable

alter 'member',{NAME=>'member_id',METHOD=>'delete'}#只能删除disabled的表的列族，没有添加列族
#将表enable，启用表
enable 'member'
#将表disabled，禁用表
disable 'member'

删表, drop

create 'temp_table','member_id','address','info'#创建一个示例
is_enabled 'temp_table' #查看是否可用
is_disabled 'temp_table' #查看是否禁用
drop 'temp_table' #只有被禁用的表才能被删除

删除并重新创建一个表

truncate 't1'

查询表是否存在

exists 'member'

查看文件存储路径

打开hdfs的web页面 /hbase/data/default/member

default是默认的命名空间,member是表名

DML(数据操纵语言)

插入/更新数据,put

语法：put <table（表名）> ,<RK（RowKey）>,<CF : CQ（列键）>,<value（值）>

put 'member' ,'guojing','info:company','alibaba'
put 'member' ,'guojing','info:age','24'
put 'member' ,'guojing','address:contry','china'
put 'member' ,'guojing','address:province','zhejiang'
put 'member' ,'guojing','address:city','hangzhou'

注:现在表的数据都在内存中，并没有落地到磁盘。如果这时候想要落地到磁盘只能手动落地

先插入MemStore，到达阈值和时间后才会插入内存，可以不运行flush，查看hdfs文件中相应表的info文件，为空，说明未插入内存。
命令: flush< table >

flush 'member'

更新一条数据

#将guojing的年龄更新为18,原数据还在原位置
put 'member','guojing','info:age','18'

实现加入数据的递增

#给'xiaofeng'这个RowKey增加'info:age'字段，并使用counter实现递增
incr 'member','xiaofeng','info:age'
get 'member','xiaofeng','info:age'
incr 'member','xiaofeng','info:age'
get 'member','xiaofeng','info:age'
#获取当前counter的值
get_counter 'member','xiaofeng','info:age'

查询数据,get

获取一个RowKey的所有数据（一行数据）
get < table> , < RK>

get 'member','guojing'

获取一个RowKey中，一个列族的所有数据

get 'member','guojing','info'

获取一个RowKey中，一个列键（列族：列）的所有数据

get 'member','guojing','info:age'

获取不同版本的数据

#通过timestamp获取不同版本的数据
get 'member','guojing',{COLUMN=>'info:age',TIMESTAMP=>1627474097682}

查询表中有多少行

count 'member'

全表扫描(scan)

scan < table >

#注：全表扫描时一般和过滤器一起使用，不指定版本默认显示一个版本
#(1)扫描时指定列族
scan 'member',{COLUMN=>'info'}
#(2)扫描时指定列族，并限定显示最新的5个版本 要在创建表的时候设置版本，如果只有一个版本就没有历史数据了
scan 'member',{COLUMN=>'info',VERSIONS=>5}
#(3)设置开启Row模式，开启Row模式会把那些已经删除标记但未删除的数据也显示出来
scan 'member',{COLUMN=>'info',RAW => true}
#(4)列的过滤
# 查询member表中列族为info和address的信息
scan 'member',{COLUMNS=>{'info','address'}}
# 查询member表中列键为info:name和address:city
scan 'member',{COLUMNS=>{'info:name','address:city'}}
# 查询member表中列族为info和address且列名含有a字符的信息
scan 'member',{COLUMNS=>{'info','data'},FILTER=>"(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}
# 查询member表中列族为info，rk范围是[rk0001,rk0003)的数据
scan 'member',{COLUMNS=>'info',STARTROW=>'00001',ENDROW=>'00003'}
# 查询member表中RowKey中以rk字符开头
scan 'member',{FILTER=>"PrefixFilter('0')"}
# 查询member表中指定时间范围的数据
scan 'member',{TIMERANGE=>{12341234,43214321}}

删除数据,delete

删除一次是删除标记，get能获得上一个版本的数据，如果只有一个版本，就不能获得，但是其实是添加删除标记并没有真正删除，用scan可以看见其为type为delete

#删除id为guojing的值的'info:age'字段
delete 'member','guojing','info:age'
#删除整行
delete 'member','guojing'

清空整张表

truncate 'member'

Region操作

1)移动region

语法:move ‘encodeRegionName’,‘ServerName’

encodeRegionName指的是regionName后面的编码，ServerName指的是master-status的Region Servers列表

# 将表'member'移动到节点node2上
move '2d47b41ebf2c0be89e5b7d5f7e97bf3a','node2,16020,1628232102271'

寻找encodeRegionName的过程，进入hbase的web页面（端口号默认为16010），找到相应的ServerName

点击进入后即可看到相应的region信息，编码值表名后面的一长串

点击相应的表进入复制相应的encodeRegionName

进入hbase的web页面（端口号默认为16010），找到相应的ServerName

2)开启关闭region

语法:balance_switch true|false

HBase是一种支持自动负载均衡的分布式KV数据库，在开启balance的开关(balance_switch)后，HBase的HMaster进程会自动根据指定策略挑选出一些Region，并将这些Region分配给负载比较低的RegionServer上。

（当有新的节点进入hbase，为了负载均衡一种方式是手动将一部分region移动到新的节点，另一种方案是开启自动均衡策略，当region数据增多后，分裂时进入新的节点）

balance_switch true

3)手动split

语法：split ‘regionName’,‘splitKey’

split '2d47b41ebf2c0be89e5b7d5f7e97bf3a','001'

4)手动触发major compaction

HBase是基于一种LSM-Tree（Log-Structured Merge Tree）存储模型设计的，写入路径上是先写入WAL（Write-Ahead-Log）即预写日志，再写入memstore缓存，满足一定条件后执行flush操作将缓存数据刷写到磁盘，生成一个HFile数据文件。随着数据不断写入，磁盘HFile文件就会越来越多，文件太多会影响HBase查询性能，主要体现在查询数据的io次数增加。为了优化查询性能，HBase会合并小的HFile以减少文件数量，这种合并HFile的操作称为Compaction。

Minor Compaction：指选取一些小的、相邻的HFile将他们合并成一个更大的HFile。默认情况下，minor compaction会删除选取HFile中的TTL过期数据。

Major Compaction：指将一个Store中所有的HFile合并成一个HFile，这个过程会清理三类没有意义的数据：被删除的数据（打了Delete标记的数据）、TTL过期数据、版本号超过设定版本号的数据。

#Compact all regions in a table:压缩表中所有region
major_compact 't1'
#Compact an entire region:压缩一个region
major_compact 'r1'
#Compact a single column family within a region:压缩region中的一个列族
major_compact 'r1', 'c1'
#Compact a single column family within a table:压缩表中的一个列族
major_compact 't1', 'c1'
```cmd
#Compact all regions in a table:压缩表中所有region
major_compact 't1'
#Compact an entire region:压缩一个region
major_compact 'r1'
#Compact a single column family within a region:压缩region中的一个列族
major_compact 'r1', 'c1'
#Compact a single column family within a table:压缩表中的一个列族
major_compact 't1', 'c1'

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