HBase编程实践

hbase实训总结HBase实训总结在过去的两周里，我们进行了一项关于HBase的实训。

HBase是一个分布式的、版本化的、非关系型数据库，它提供了高可靠性、高性能的数据存储服务。

在这次实训中，我们深入学习了HBase的基本概念、架构、数据模型以及如何进行数据操作。

以下是我对这次实训的总结。

一、实训内容1. HBase基本概念和架构我们首先学习了HBase的基本概念，包括表、行、列、单元格等。

我们还了解了HBase的架构，包括HMaster、RegionServer、Zookeeper等组件的作用和工作原理。

2. HBase数据模型HBase的数据模型是其核心特性之一。

我们学习了HBase的数据模型，包括表的创建、删除、修改，行和列的添加、删除、修改等操作。

我们还学习了HBase的过滤器、排序和聚合等高级特性。

3. HBase数据操作在实训中，我们通过编程语言（如Java）进行了HBase的数据操作。

我们学习了如何连接到HBase，如何创建表，如何插入、读取、更新和删除数据等操作。

我们还学习了如何使用HBase的API进行复杂的数据查询和操作。

二、遇到的问题和解决方案在实训过程中，我们遇到了一些问题，但通过团队的合作和努力，我们成功地解决了它们。

其中一些问题包括：连接HBase时出现连接错误、数据插入失败、数据查询结果不正确等。

为了解决这些问题，我们查阅了相关文档和资料，并在团队成员之间进行了深入的讨论和交流。

最终，我们找到了问题的根源，并采取了相应的解决方案。

三、收获和感想通过这次实训，我深入了解了HBase的原理和应用，掌握了HBase的基本操作和高级特性。

我学会了如何使用Java编程语言进行HBase的数据操作，包括表的创建、数据的插入、读取、更新和删除等操作。

此外，我还学会了如何使用HBase的API进行复杂的数据查询和操作，如过滤器、排序和聚合等。

在实训过程中，我深刻体会到了团队合作的重要性。

实验名称：熟悉常用的HBase操作实验目的：通过实际操作，掌握HBase的常用操作，包括创建表、插入数据、查询数据、删除数据等基本操作，以及通过Java API进行HBase数据的CRUD操作。

实验环境：HBase 2.2.3版本，JDK 1.8，Eclipse IDE实验内容：1. 准备工作在实验开始之前，需确保已经安装好了HBase和JDK，并且环境变量已经配置正确。

需要在Eclipse中创建一个Java项目，并将HBase 相关的jar包引入项目中。

2. 创建HBase表第一步是创建一个HBase表，首先需要连接HBase，并创建一个HBaseAdmin对象，然后调用createTable方法创建一个表。

表的结构包括表名、列簇名等信息。

3. 插入数据通过Java API向HBase表中插入一些测试数据，需要首先创建一个Put对象，然后为Put对象指定rowkey、列族、列名和值等信息，最后调用Table的put方法将数据插入到HBase表中。

4. 查询数据使用Scan对象进行数据查询操作，Scan对象可以设置起始行键和结束行键，还可以设置过滤器进行精准查询。

查询结果以Result对象的形式返回，可以通过Result对象获取指定的列簇、列名和值。

5. 更新数据使用Put对象向HBase表中插入数据时，如果指定的行键已经存在，则会执行更新操作。

6. 删除数据可以通过Delete对象删除HBase表中的数据，Delete对象可以指定待删除数据的rowkey、列族和列名。

实验步骤：1. 连接HBase步骤如下：1) 配置HBase的连接信息，包括zk集裙位置区域、端口号等；2) 创建HBase配置对象Configuration；3) 创建HBase连接对象Connection。

2. 创建HBase表步骤如下：1) 创建HBaseAdmin对象；2) 创建表描述对象TableDescriptor；3) 创建列族描述对象ColumnFamilyDescriptor；4) 调用createTable方法创建表。

MapReduce和HBase实训自我总结1.引言在进行M ap Re du ce和H Ba se实训后，我深入了解了这两个关键技术对大数据处理和存储的重要性。

本文将总结我在实训中的学习和体验，包括M ap Re du ce的基本原理和应用场景，H B as e的特点和使用方法，以及我在实训中遇到的挑战和解决方案。

2. Ma pReduce的原理和应用2.1M a p R e d u c e的概念M a pR ed uc e是一种分布式计算框架，由G oo gl e公司提出，用于解决大规模数据处理和分析的问题。

其基本原理是将任务分解成多个M ap和R e du ce阶段，通过并行计算和数据分片来提高处理效率。

2.2M a p R e d u c e的应用场景M a pR ed uc e广泛应用于大数据处理和分析，特别适合以下场景：-数据清洗和转换：通过Ma pR ed uc e可以对原始数据进行过滤、清洗和转换，提取出有用的信息；-数据聚合和统计：M a pR ed uc e可以实现大规模数据的聚合和统计，例如计算平均值、查找最大值等；-倒排索引：Ma p R edu c e可以快速构建倒排索引，用于搜索引擎等应用；-图计算：M ap Re du ce可以高效地进行图计算，例如P ag eR an k算法等。

3. HB ase的特点和使用方法3.1H B a s e的概念和特点H B as e是一种分布式、可扩展、面向列的N oS QL数据库，基于H a do op的H DF S存储。

其特点包括：-高可靠性：HB as e通过数据的冗余存储和自动故障转移来保证数据的可靠性；-高性能：H Ba se支持快速读写和随机访问，适用于实时查询和写入场景；-水平扩展：HB as e可以通过增加节点来实现数据的水平扩展，适应不断增长的数据量；-灵活的数据模型：H B as e提供灵活的表结构和丰富的数据类型支持，适用于各种数据存储需求。

HBase使用例子（中文翻译）通过编码（java）的形式对HBase进行一系列的管理涉及到对表的管理、数据的操作等。

1、对表的创建、删除、显示以及修改等，可以用HBaseAdmin，一旦创建了表，那么可以通过HTable的实例来访问表，每次可以往表里增加数据。

2、插入数据创建一个Put对象，在这个Put对象里可以指定要给哪个列增加数据，以及当前的时间戳等值，然后通过调用HTable.put(Put)来提交操作，子猴在这里提请注意的是：在创建Put对象的时候，你必须指定一个行(Row)值，在构造Put对象的时候作为参数传入。

3、获取数据要获取数据，使用Get对象，Get对象同Put对象一样有好几个构造函数，通常在构造的时候传入行值，表示取第几行的数据，通过HTable.get(Get)来调用。

4、浏览每一行通过Scan可以对表中的行进行浏览，得到每一行的信息，比如列名，时间戳等，Scan相当于一个游标，通过next()来浏览下一个，通过调用HTable.getScanner(Scan)来返回一个ResultScanner对象。

HTable.get(Get)和HTable.getScanner(Scan)都是返回一个Result。

Result是一个KeyValue的链表，5、删除使用Delete来删除记录，通过调用HTable.delete(Delete)来执行删除操作。

（注：删除这里有些特别，也就是删除并不是马上将数据从表中删除。

）6、锁7、新增、获取、删除在操作过程中会对所操作的行加一个锁，而浏览却不会。

8、簇（cluster）的访问客户端代码通过ZooKeeper来访问找到簇，也就是说ZooKeeper quorum将被使用，那么相关的类（包）应该在客户端的类（classes）目录下，即客户端一定要找到文件hbase- site.xml。

下面是一个例子，假定你已经创建了一个表：myTable，还有一个column family（这个找不到合适的翻译词语）：myColumnFamily：HBase是Hadoop的一个子项目,HBase采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上,一方面里用了hdfs的高可靠性和可伸缩行,另外一方面里用了BigTable的高效数据组织形式.可以说HBase为海量数据的real-time相应提供了很好的一个开源解决方案.据说在某运营商中使用类似于BigTable(个人猜测应该就是HBase)的技术可以在两秒时间内从2TB数据中查找到某条话费记录.而这是原来该运营商使用Oracle数据库所无法解决的问题.对于HBase使用的类似与BigTable的技术我们这里就不仔细描述,可以参考google的论文以及网上的一些相关资料.另外,HBase的配置在HBase的官方文档中有很详细的描述.可以参见相关文档.HBase提供了一个类似于mysql等关系型数据库的shell.通过该shell我们可以对HBase的内的相关表以及列族进行控制和处理.HBase shell的help命令比较详细的列出了HBase所支持的命令.具体使用方法可以参见其文档.这里我们用一个学生成绩表作为例子,对HBase的基本操作和基本概念进行讲解:下面是学生的成绩表:name grad course:math course:artTom 1 87 97Jerry 2 100 80这里grad对于表来说是一个列,course对于表来说是一个列族,这个列族由两个列组成:math和art,当然我们可以根据我们的需要在course中建立更多的列族,如computer,physics等相应的列添加入course列族.有了上面的想法和需求,我们就可以在HBase中建立相应的数据表啦!1, 建立一个表格 scores 具有两个列族grad 和couresehbase(main):002:0> create 'scores', 'grade', 'course'0 row(s) in 4.1610 seconds2,查看当先HBase中具有哪些表hbase(main):003:0> listscores1 row(s) in 0.0210 seconds3,查看表的构造hbase(main):004:0> describe 'scores'{NAME => 'scores', IS_ROOT => 'false', IS_META => 'false', FAMILIES => [{NAME => 'course', BLOOMFILTER => 'false',IN_MEMORY => 'false', LENGTH => '2147483647', BLOCKCACHE => 'false', VERSIONS => '3', TTL => '-1', COMPRESSION => 'NONE'}, {NAME => 'grade', BLOOMFILTER => 'false', IN_MEMORY => 'false', LENGTH => '2147483647', BLOCKCACHE => 'false', VERSIONS => '3', TTL => '-1', COMPRESSION => 'NONE'}]}1 row(s) in 0.0130 seconds4, 加入一行数据,行名称为 Tom 列族grad的列名为””值位1hbase(main):005:0> put 'scores', 'Tom', 'grade:', '1'0 row(s) in 0.0070 seconds5,给Tom这一行的数据的列族添加一列 <math,87>hbase(main):006:0> put 'scores', 'Tom', 'course:math', '87'0 row(s) in 0.0040 seconds6,给Tom这一行的数据的列族添加一列 <art,97>hbase(main):007:0> put 'scores', 'Tom', 'course:art', '97'0 row(s) in 0.0030 seconds7, 加入一行数据,行名称为 Jerry 列族grad的列名为””值位2hbase(main):008:0> put 'scores', 'Jerry', 'grade:', '2'0 row(s) in 0.0040 seconds8,给Jerry这一行的数据的列族添加一列 <math,100>hbase(main):009:0> put 'scores', 'Jerry', 'course:math', '100'0 row(s) in 0.0030 seconds9,给Jerry这一行的数据的列族添加一列 <art,80>hbase(main):010:0> put 'scores', 'Jerry', 'course:art', '80' 0 row(s) in 0.0050 seconds10,查看scores表中Tom的相关数据hbase(main):011:0> get 'scores', 'Tom'COLUMN CELLcourse:art timestamp=1224726394286,value=97course:math timestamp=1224726377027,value=87grade: timestamp=1224726360727,value=13 row(s) in 0.0070 seconds11,查看scores表中所有数据hbase(main):012:0> scan 'scores'ROW COLUMN+CELLTom column=course:art,timestamp=1224726394286, value=97Tom column=course:math,timestamp=1224726377027, value=87Tom column=grade:,timestamp=1224726360727, value=1Jerry column=course:art,timestamp=1224726424967, value=80Jerry column=course:math,timestamp=1224726416145, value=100Jerry column=grade:,timestamp=1224726404965, value=26 row(s) in 0.0410 seconds12,查看scores表中所有数据courses列族的所有数据hbase(main):013:0> scan 'scores', ['course:']ROW COLUMN+CELLTom column=course:art,timestamp=1224726394286, value=97Tom column=course:math,timestamp=1224726377027, value=87Jerry column=course:art,timestamp=1224726424967, value=80Jerry column=course:math,timestamp=1224726416145, value=1004 row(s) in 0.0200 seconds上面就是HBase的基本shell操作的一个例子,可以看出,hbase的shell还是比较简单易用的,从中也可以看出HBase shell缺少很多传统sql 中的一些类似于like等相关操作,当然,HBase作为BigTable的一个开源实现,而BigTable是作为google业务的支持模型,很多sql语句中的一些东西可能还真的不需要.当然,通过程序我们也可以对HBase进行相关的操作.下面的程序就完成了上面shell操作的内容:import java.io.IOException;import java.io.ByteArrayOutputStream;import java.io.DataOutputStream;import java.io.ByteArrayInputStream;import java.io.DataInputStream;import java.util.Map;import org.apache.hadoop.io.Writable;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;import org.apache.hadoop.hbase.io.BatchUpdate;import org.apache.hadoop.hbase.io.RowResult;import org.apache.hadoop.hbase.io.Cell;import org.apache.hadoop.hbase.util.Writables;public class HBaseBasic {public static void main(String[] args) throws Exception {HBaseConfiguration config = new HBaseConfiguration();HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(config);if (admin.tableExists("scores")) {System.out.println("drop table");admin.disableTable("scores");admin.deleteTable("scores");}System.out.println("create table");HTableDescriptor tableDescripter= newHTableDescriptor("scores".getBytes());tableDescripter.addFamily(newHColumnDescriptor("grade:")); tableDescripter.addFamily(newHColumnDescriptor("course:")) ;admin.createTable(tableDescripter);HTable table = new HTable(config, "scores");System.out.println("add Tom's data");BatchUpdate tomUpdate = new BatchUpdate("Tom");tomUpdate.put("grade:",Writables.getBytes(newIntWritable(1)));tomUpdate.put("course:math",Writables.getBytes(newIntWritable(87)));tomUpdate.put("course:art",Writables.getBytes(newIntWritable(97)));mit(tomUpdate);System.out.println("add Jerry's data");BatchUpdate jerryUpdate = new BatchUpdate("Jerry");jerryUpdate.put("grade:",Writables.getBytes(newIntWritable(2)));jerryUpdate.put("course:math",Writables.getBytes(newIntWritable(100)));jerryUpdate.put("course:art",Writables.getBytes(newIntWritable(80)));mit(jerryUpdate);for (RowResult row : table.getScanner(new String[] {"course:" })) {System.out.format("ROW\t%s\n", newString(row.getRow()) );for (Map.Entry<byte[], Cell> entry : row.entrySet()) { String column = new String(entry.getKey());Cell cell = entry.getValue();IntWritable value = new IntWritable();Writables.copyWritable(cell.getValue(), value);System.out.format(" COLUMN\t%s\t%d\n", column, value.get());}}}}输出如下:drop table09/07/11 08:51:59 INFO client.HBaseAdmin: Disabled scores 09/07/11 08:51:59 INFO client.HBaseAdmin: Deleted scores create tableadd Tom's dataadd Jerry's dataROW TomCOLUMN course:art 97COLUMN course:math 87ROW JerryCOLUMN course:art 80COLUMN course:math 100。

熟悉常用的hbase操作实验报告-回复熟悉常用的HBase操作实验报告一、引言HBase是一个面向大数据存储和处理的分布式数据库，其具有高可靠性、高性能、高可扩展性等特点。

本实验报告旨在通过实践来熟悉常用的HBase操作，掌握其基本使用方法和操作流程。

二、实验环境搭建1. 安装HBase首先，我们需要在一台服务器上安装HBase，可以通过从官网下载二进制文件并解压缩来完成安装。

2. 配置HBase在安装完成后，我们需要进行一些配置。

首先，打开`hbase-site.xml`文件进行配置，包括指定Zookeeper的地址，配置HBase的根目录等。

3. 启动HBase在安装和配置完成后，使用`start-hbase.sh`命令启动HBase。

三、HBase基本操作1. 创建表使用HBase shell工具，可以通过`create`命令来创建表。

例如：create 'student', 'info', 'scores'以上命令创建了一个名为`student`的表，该表包括两个列族`info`和`scores`。

2. 插入数据使用`put`命令可以向表中插入数据。

例如：put 'student', '001', 'info:name', 'Tom'put 'student', '001', 'info:age', '18'put 'student', '001', 'scores:math', '95'以上命令向`student`表中插入了一条记录，该记录的行键为`001`，包括列`info:name`、`info:age`和`scores:math`，其对应的值分别为`Tom`、`18`和`95`。

熟悉常用的hbase操作实验报告-回复HBase是一种开源的、分布式的、可扩展的、高可靠性的NoSQL数据库，它在大数据领域发挥着重要作用。

本文将探讨熟悉常用的HBase操作以及相关的实验报告，帮助读者更好地理解和使用HBase。

HBase操作可以分为数据模型、表操作、数据CRUD（Create、Read、Update、Delete）、过滤器和数据批处理等几个方面。

在进行具体的操作之前，应首先了解HBase的基本概念和架构。

HBase使用基于列的数据存储模型，它的数据以表的形式组织，每个表都包含多个行（row）和多个列（column）。

每个表都由表名和多个列族（column family）组成。

列族是列的集合，可以通过列族来组织和管理列。

每个行都有一个唯一的行键（row key），通过行键可以在表中唯一标识一行数据。

数据是按照行键的字典序进行排序存储的，因此可以快速地根据行键进行检索和访问。

在HBase中，首先需要创建一个表。

可以使用HBase shell或Java API 来进行表的创建。

以下是使用HBase shell创建表的步骤：1. 启动HBase shell：在终端中输入“hbase shell”命令，进入HBase shell 环境。

2. 创建表：使用“create '表名', '列族1', '列族2', ...”命令创建表。

例如，创建一个名为“student”的表，其中包含两个列族“info”和“score”，可以使用命令“create 'student', 'info', 'score'”。

3. 查看表结构：使用“describe '表名'”命令查看表的结构和列族信息。

例如，使用命令“describe 'student'”查看表“student”的结构。

贵州XXX学院《HBase入门与实践》课程标准（2023年版）《HBase入门与实践》课程标准一、课程基本信息二、课程定位与任务（一）课程定位《HBase入门与实践》是一门分布式数据库，是大数据技术核心课程之一，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程将系统讲授大数据的基本概念、HBase数据模型、数据操纵语言数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hbase Shell的使用、模式设计等重要章节，安排了HBase入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

（二）课程任务以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程将系统讲授大数据的基本概念、HBase数据模型、数据操纵语言数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hbase Shel1的使用、模式设计等重要章节，安排了HBase入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

三、课程设计思路面向实践，以理论知识与具体应用相结合的方式介绍HBase,理论切合实际，由浅入深，深入解析分布式数据库原理，加强对HBse概念及技术的理解与巩固。

面向企业，切实培养企业方需要的操作型人才，课程设计围绕大数据技术要求合理设计HBase所需相关知识，为深入学习大数据做下铺垫。

四、课程目标本课程重点是学习 HBase 的设计与应用。

重点学习分布式数据库HBase 的访问接口、数据模型、实现原理、运行机制。

（一）知识目标(1)HBase 分布式数据库背景-NoSQL 与传统 ROBMS(2)HBase 安装(3)HBase 单机部署(4)HBase 的配置与启动(5)分布式部署(6)启动集群与集群增删节点(7)HBase 数据模型(8)逻辑模型与物理模型(9)HBase Shell 的使用(10)数据操纵语言(11)模式设计(12)HBase 性能调优（二）素质目标(13)培养学生诚实守信的性格(14)培养学生独立思考、解决问题的能力(15)培养按时、守时的工作观念(16)培养学生的团队协作能力(17)培养学生能遵纪守法并尊重知识产权，不使用计算机伤害和危害他人利益(18)培养学生自主学习的能力（三）能力目标(19)能够掌握 HBase 的基本概念。

hbase实验结论、心得
在进行HBase实验后，我得出了一些结论和心得体会。

首先，HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它具有高可靠性、高性能和高扩展性的特点。

在实验中，我发现HBase能够处理大规模数据，并且具有快速的读写能力，这使得它非常适合用于大数据存储和处理。

另外，我还发现HBase的数据模型是基于列族的，这使得它能够存储半结构化和非结构化数据，并且支持动态的列添加。

这种数据模型的灵活性为应对不断变化的数据需求提供了便利。

在实验中，我也了解到HBase具有强大的一致性和容错能力，它能够自动处理数据的分布和复制，确保数据的可靠性和安全性。

此外，HBase还支持多种查询方式，包括基于行键的快速查找和基于列的范围查询，这使得它能够满足不同的查询需求。

总的来说，通过这次实验，我对HBase有了更深入的了解，认识到它在大数据领域的重要作用。

我也意识到在实际应用中，需要充分考虑数据的组织方式、复制策略和查询需求，以充分发挥HBase的优势。

希望我的实验结论和心得能够对你有所帮助。

hbase实践案例
HBase是一个分布式的、可伸缩的大数据存储系统，主要用于处理非常大的表，可以轻松存储数十亿行数据和数百万列数据。

HBase通过支持版本控制和基于时间戳的增量更新来保证数据的可靠性和一致性。

下面是一个使用HBase的实践案例：
假设我们要建立一个用户行为跟踪系统，其中每个用户在网站的每个页面上的行为（如点击、浏览、评论等）都会被记录。

这个系统需要存储大量的用户行为数据，并且能够快速地查询和分析这些数据。

我们可以使用HBase来实现这个系统。

首先，我们将每个用户的行为数据存储在HBase表中，其中行键是用户ID和页面ID的组合，列族是行为类型（如click、view、comment等），列是行为发生的时间戳。

通过这种方式，我们可以将每个用户的行为数据分散到不同的行中，从而实现水平扩展。

其次，我们可以使用HBase的过滤器来快速查询和分析用户行为数据。

例如，我们可以使用RowFilter来过滤出某个用户的所有行为数据，或者使用QualifierFilter来过滤出某个行为类型的所有数据。

我们还可以使用TimeRangeFilter来过滤出某个时间范围内的数据。

最后，我们可以使用HBase的MapReduce集成来对用户行为数据进行批量处理和分析。

例如，我们可以使用MapReduce作业来统计每个用户的点击量、浏览量等指标，或者分析用户的行为模式和兴趣爱好。

通过以上步骤，我们可以使用HBase建立一个高效、可扩展的用户行为跟踪系统，从而更好地理解用户需求和市场趋势。