Hbase是够建在HDFS之上的半结构化的分布式存储系统，具有HDFS的所有优点，同时也有自己的亮点，支持更快速的随机读写以及更灵活的Scan操作，而在HDFS上这一点我们是远远做不到的，因为HDFS仅支持Append追加操作，而且也不具备随机读写一条数据的功能，实际上HDFS扫描的范围按Block来算的，所以从某个角度来言，Hbase利用Schemal的方式做到了这一点。
一般情况下，我们使用Linux的shell命令，就可以非常轻松的操作Hbase，例如一些建表，建列簇，插值，显示所有表，统计数量等等，但有时为了提高灵活性，我们也需要使用编程语言来操作Hbase，当然Hbase通过Thrift接口提供了对大多数主流编程语言的支持，例如C++,PHP，Python，Ruby等等，那么本篇，散仙给出的例子是基于Java原生的API操作Hbase，相比其他的一些编程语言，使用Java操作Hbase，会更加高效一些，因为Hbase本身就是使用Java语言编写的。
下面，散仙给出源码，以供参考:
class="java">package com.hbase;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ResultScanner;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Scan;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
/**
* @author 三劫散仙
*
* **/
public class Test {
static Configuration conf=null;
static{
conf=HBaseConfiguration.create();//hbase的配置信息
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "10.2.143.5"); //zookeeper的地址
}
public static void main(String[] args)throws Exception {
Test t=new Test();
//t.createTable("temp", new String[]{"name","age"});
//t.insertRow("temp", "2", "age", "myage", "100");
// t.getOneDataByRowKey("temp", "2");
t.showAll("temp");
}
/***
* 创建一张表
* 并指定列簇
* */
public void createTable(String tableName,String cols[])throws Exception{
HBaseAdmin admin=new HBaseAdmin(conf);//客户端管理工具类
if(admin.tableExists(tableName)){
System.out.println("此表已经存在.......");
}else{
HTableDescriptor table=new HTableDescriptor(tableName);
for(String c:cols){
HColumnDescriptor col=new HColumnDescriptor(c);//列簇名
table.addFamily(col);//添加到此表中
}
admin.createTable(table);//创建一个表
admin.close();
System.out.println("创建表成功!");
}
}
/**
* 添加数据,
* 建议使用批量添加
* @param tableName 表名
* @param row 行号
* @param columnFamily 列簇
* @param column 列
* @param value 具体的值
*
* **/
public void insertRow(String tableName, String row,
String columnFamily, String column, String value) throws Exception {
HTable table = new HTable(conf, tableName);
Put put = new Put(Bytes.toBytes(row));
// 参数出分别：列族、列、值
put.add(Bytes.toBytes(columnFamily), Bytes.toBytes(column),
Bytes.toBytes(value));
table.put(put);
table.close();//关闭
System.out.println("插入一条数据成功!");
}
/**
* 删除一条数据
* @param tableName 表名
* @param row rowkey
* **/
public void deleteByRow(String tableName,String rowkey)throws Exception{
HTable h=new HTable(conf, tableName);
Delete d=new Delete(Bytes.toBytes(rowkey));
h.delete(d);//删除一条数据
h.close();
}
/**
* 删除多条数据
* @param tableName 表名
* @param row rowkey
* **/
public void deleteByRow(String tableName,String rowkey[])throws Exception{
HTable h=new HTable(conf, tableName);
List<Delete> list=new ArrayList<Delete>();
for(String k:rowkey){
Delete d=new Delete(Bytes.toBytes(k));
list.add(d);
}
h.delete(list);//删除
h.close();//释放资源
}
/**
* 得到一条数据
*
* @param tableName 表名
* @param rowkey 行号
* ***/
public void getOneDataByRowKey(String tableName,String rowkey)throws Exception{
HTable h=new HTable(conf, tableName);
Get g=new Get(Bytes.toBytes(rowkey));
Result r=h.get(g);
for(KeyValue k:r.raw()){
System.out.println("行号: "+Bytes.toStringBinary(k.getRow()));
System.out.println("时间戳: "+k.getTimestamp());
System.out.println("列簇: "+Bytes.toStringBinary(k.getFamily()));
System.out.println("列: "+Bytes.toStringBinary(k.getQualifier()));
//if(Bytes.toStringBinary(k.getQualifier()).equals("myage")){
// System.out.println("值: "+Bytes.toInt(k.getValue()));
//}else{
String ss= Bytes.toString(k.getValue());
System.out.println("值: "+ss);
//}
}
h.close();
}
/**
* 扫描所有数据或特定数据
* @param tableName
* **/
public void showAll(String tableName)throws Exception{
HTable h=new HTable(conf, tableName);
Scan scan=new Scan();
//扫描特定区间
//Scan scan=new Scan(Bytes.toBytes("开始行号"),Bytes.toBytes("结束行号"));
ResultScanner scanner=h.getScanner(scan);
for(Result r:scanner){
System.out.println("==================================");
for(KeyValue k:r.raw()){
System.out.println("行号: "+Bytes.toStringBinary(k.getRow()));
System.out.println("时间戳: "+k.getTimestamp());
System.out.println("列簇: "+Bytes.toStringBinary(k.getFamily()));
System.out.println("列: "+Bytes.toStringBinary(k.getQualifier()));
//if(Bytes.toStringBinary(k.getQualifier()).equals("myage")){
// System.out.println("值: "+Bytes.toInt(k.getValue()));
//}else{
String ss= Bytes.toString(k.getValue());
System.out.println("值: "+ss);
//}
}
}
h.close();
}
}
显示所有数据的打印输出如下：
==================================
行号: 1
时间戳: 1385597699287
列簇: name
列: myname
值: 秦东亮
==================================
行号: 2
时间戳: 1385598393306
列簇: age
列: myage
值: 100
行号: 2
时间戳: 1385597723900
列簇: name
列: myname
值: 三劫散仙
由此，可以看出Hbase的对外的API提供接口，是非常简单易用的。
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