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HBase与Spark集成实战教程
1HBase基础
1.1HBase简介与架构
HBase是一个分布式、版本化的非关系型数据库,是ApacheHadoop生态系统中的重要组成部分。它基于Google的Bigtable论文设计,提供高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的数据库服务。HBase的数据存储在Hadoop的分布式文件系统HDFS上,利用MapReduce进行并行处理,确保数据的高可用性和容错性。
1.1.1架构组件
HMaster:主服务器,负责管理RegionServer,处理Region的分配和负载均衡。
RegionServer:负责存储和管理多个Region,每个Region包含一个或多个列族的数据。
Region:HBase表被分割成多个Region,每个Region包含一定范围的行。
Store:每个Region包含多个Store,每个Store对应一个列族。
StoreFile:StoreFile是HFile的实例,存储已提交的数据。
MemStore:内存中的数据缓存,当数据写入HBase时,首先写入MemStore。
1.2HBase数据模型与操作
HBase的数据模型基于行键、列族、列限定符和时间戳。数据以键值对的形式存储,其中键由行键、列族、列限定符和时间戳组成。
1.2.1数据操作
Put:插入数据到HBase表中。
Get:从HBase表中获取数据。
Scan:扫描HBase表中的数据,可以指定范围和过滤器。
Delete:删除HBase表中的数据。
1.2.2示例代码
fromhbase.ttypesimportMutation,TScan
fromthriftimportThrift
fromthrift.transportimportTSocket
fromthrift.transportimportTTransport
fromthrift.protocolimportTBinaryProtocol
fromhbaseimportHBaseService
#连接HBase
transport=TSocket.TSocket(localhost,9090)
transport=TTransport.TBufferedTransport(transport)
protocol=TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport)
client=HBaseService.Client(protocol)
transport.open()
#插入数据
mutations=[Mutation(column=cf:column1,value=value1)]
client.mutateRow(table_name,row_key,mutations)
#获取数据
row=client.getRow(table_name,row_key)
print(row.columns)
#扫描数据
scanner=client.scannerOpen(table_name,start_row,end_row,[])
forrowinscanner:
print(row.columns)
client.scannerClose(scanner)
#删除数据
client.deleteAllRow(table_name,row_key)
transport.close()
1.3HBase安装与配置
1.3.1安装步骤
下载HBase:从Apache官网下载HBase的最新版本。
解压:将下载的HBase压缩包解压到指定目录。
配置环境变量:将HBase的bin目录添加到系统环境变量中。
配置HBase:编辑hbase-site.xml文件,配置HBase的存储目录、Zookeeper的地址等。
1.3.2配置示例
configuration
property
namehbase.rootdir/name
valuehdfs://localhost:9000/hbase/value
/property
property
namehbase.zookeeper.quorum/name
valuelocalhost/value
/property
property
namehbase.zookeeper.property.dataDir/name
value/usr/local/zookeeper/data/valu
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