HBase其实就是一个数据库，无非就是存储和增删改查，那我们先从数据模型说起把

image

这里有一张表，是用关系型数据库的思维画出来的表，这样比较易于理解：

image

概念

Table（表格）

没啥说的，和关系型数据库一样，由多行组成

Row（行）

包含一个key和一个或者多个列。行按照RowKey字典序存储在表格中。

Column Family（列族）

可以理解为一组列的集合，HBase官方建议尽量的减少ColumnFamily的数量。

Column Qualifier（列）

一个 Column Family 下面有多个Column Qualifier，

Timestamp（时间戳）

时间戳是写在值旁边的一个用于区分值的版本的数据。可以开发者自己指定，默认情况下，时间戳表示的是当数据写入时RegionSever的时间点。

Cell（单元）

单元是由行、列族、列、值和代表值版本的时间戳组成的。举个例子：

A  column=CF1:C1_1, timestamp=T1, value=nice

实际模型

上面表的其中一行，在hbase shell 中显示实际是这样的。

hbase(main):006:0> scan 'table_name'
ROW                   COLUMN+CELL
A                          column=CF1:C1_1, timestamp=T1, value=nice
A                          column=CF1:C1_2, timestamp=T1, value=handsome
A                          column=CF1:C2_1, timestamp=T1, value=china
A                          column=CF1:C2_2, timestamp=T1, value=guangdong

可见

• 稀疏列存储：如果RowKey=B；Column=C1_1 这一格是空的，不会造成存储空间碎片，只会少存一行

B      column=CF1:C1_1, timestamp=T1, value=nice

• 添加列方便：只需指定列名列族名，column=CF1:C1_1
• rowkey字典序排列
• 每个value都有一个时间戳

操作汇总

注意后方高能，是一些常用的命令，看完可以收藏一波。

增删改查

创建表

create '表名称', '列族名称1','列族名称2','列族名称N'

添加记录/更新记录

put '表名称', '行名称', '列名称:', '值'

查看记录

get '表名称', '行名称'

查看表中的记录总数

count  '表名称'

删除记录

delete  '表名' ,'行名称' , '列名称'

删除一张表

先要屏蔽该表，才能对该表进行删除，第一步 disable '表名称' 第二步  drop '表名称'

查看所有记录

scan "表名称" 

查看某个表某个列中所有数据

scan "表名称" , {COLUMNS=>'列族名称:列名称'}

过滤器

RowFilter

通过rowkey过滤，匹配出rowkey中含uncle的数据。

> scan 'table_name', FILTER=>"RowFilter(=,'substring:uncle')"

通过rowkey过滤，匹配出rowkey等于uncle666的数据。

> scan 'table_name', FILTER=>"RowFilter(=,'binary:uncle666')"

通过rowkey过滤，匹配出rowkey小于等于uncle666的数据。

> scan 'table_name', FILTER=>"RowFilter(<=,'binary:uncle666')"

匹配从rowkey为uncle666开始读50行

> scan 'table_name',{COLUMNS=>['cf:column'],LIMIT => 50,STARTROW=>'uncle666'}

匹配时间范围

> scan 'table_name',{COLUMNS=>['cf:column'],LIMIT => 50,TIMERANGE=>'1533530400000，1535930400000'}

PrefixFilter

通过rowkey前缀过滤，匹配出rowkey前缀为666的数据。

> scan 'table_name', FILTER=>"PrefixFilter('666')"

ValueFilter

通过value过滤，匹配出value含uncle的数据。

> scan 'table_name', FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:uncle')"

FamilyFilter

通过列簇过滤，匹配出列簇含f的数据。

> scan 'table_name', FILTER=>"FamilyFilter(=,'substring:f')"

image