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小记hbase数据库javaAPI常用方法及案例

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’; 

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’;

 小记--------hbase数据库java API 常用方法及案例 - 文章图片

 

 

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

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//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))

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Eg:
/**
* 0.94之前使用new HTable 之后使用Connection.getTable(TableName tablename);
* 用来与hbase表直接通信
*/
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

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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

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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

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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

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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 <- scanner.iterator.asScala){
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&#39;MM&#39;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")))


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这个家伙很懒,什么也没留下!
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