微前端架构如何改变企业的开发模式与效率提升
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2022-10-12
springboot 整合hbase的示例代码
目录前言HBase 定义HBase 数据模型物理存储结构数据模型1、Name Space2、Region3、Row4、Column5、Time Stamp6、Cell搭建步骤1、官网-安装包;2、配置hadoop环境变量3、修改 hbase-env.cmd配置文件4、修改hbase-site.xml 文件5、启动hbase服务6、hbase客户端测试java API详细使用1、导入客户端依赖2、DDL相关操作3、DML相关操作插入数据与查询数据Hbase与springboot整合1、导入springboot依赖2、添加一个工具类3、编写一个测试使用的controller类
前言
作为大数据家族中的重要一员,在大数据以及海量数据存储方面,hbase具有重要的地方,本篇将从java对hbase的操作上,进行详细的说明;
HBase 定义
HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库;
HBase 数据模型
从逻辑上来说,HBase 数据模型同关系型数据库很类似,数据存储在一张表中,有行有列。但从 HBase 的底层物理存储结构(K-V)来看,HBase 更像是一个 multi-dimensional map;
物理存储结构
数据模型
hbase中有几个重要的与数据模型相关的术语,有必要做深入的了解;
1、Name Space
命名空间,类似于关系型数据库的 DatabBase 概念,每个命名空间下有多个表;自带两个默认的命名空间,分别是 hbase 和 default,hbase 中存放的是 HBase 内置的表,default 表是用户默认使用的命名空间;
2、Region
Region 类似于关系型数据库的表概念;HBase 定义表时只需要声明列族即可,不需要声明具体的列;往 HBase 写入数据时,字段可以动态、按需指定;
因此,和关系型数据库相比,HBase 能够轻松应对字段变更的场景
3、Row
HBase 表中的每行数据都由一个 RowKey 和多个 Column(列)组成,数据是按照 RowKey的字典序存储,且查询数据时只能根据 RowKey 进行检索,所以RowKey 的设计十分重要;
4、Column
HBase 中的每个列都由 Column Family(列族)和 Column Qualifier(列限定符)进行限定,例如 info:name,info:age;建表时,只需指明列族,而列限定符无需预先定义;
5、Time Stamp
用于标识数据的不同版本(version);每条数据写入时,如果不指定时间戳,系统会自动为其加上该字段,其值为写入HBase 的时间;
6、Cell
由{rowkey, column Family:column Qualifier, time Stamp} 唯一确定的单元;cell 中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存储;
window环境下快速搭建 hbase运行环境
在之前的某一篇中,分享了基于centos7环境搭建hbase的单机运行环境,本篇为方便演示,在windows下快速搭建一个hbase的运行环境;
搭建步骤
1、官网-安装包;
hadoop 3.1.0 以及 hbase 1.3.1
2、配置hadoop环境变量
并加入到系统path中,
3、修改 hbase-env.cmd配置文件
进入hbase解压后的onfig目录下,在 hbase-env.cmd 添加如下的配置,即设置hbase依赖的Java环境以及自身的配置目录;
set HBASE_MANAGES_ZK=false
set JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_171
set HBASE_CLASSPATH=E:\bigData-tool\hbase-1.3.1\conf
4、修改hbase-site.xml 文件
进入hbase解压后的onfig目录下,将下面的配置文件添加到hbase-site.xml 配置中
5、启动hbase服务
进入bin目录下,在cmd窗口中执行下面的启动脚本启动
启动成功后,可以通过浏览器控制台查看hbase服务信息
6、hbase客户端测试
服务启动之后,在bin目录下,通过hbase提供的shell客户端操作命令测试下服务,进入bin目录下,直接cmd输入 hbase shell 即可
输入 list命令,查看下当前所有的表
到此为主,所有的准备工作就完成了,下面让我们通过hbase提供的Java客户端SDK来看看如何操作habse数据库吧;
Java API详细使用
1、导入客户端依赖
2、DDL相关操作
和ddl相关的包括,判断表是否存在,创建表,创建命名空间,删除表,删除命名空间;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Admin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;
import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import java.io.IOException;
public class DDlTest {
public static Connection connection = null;
public static Admin admin = null;
static {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
//使用 HBaseConfiguration 的单例方法实例化
conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "127.0.0.1");
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
try {
connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
admin = connection.getAdmin();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
}
/**
* 判断表是否存在
* @param tableName
* @return
* @throws Exception
*/
public static boolean isTableExistV1(String tableName) throws Exception {
HBaseConfiguration conf = new HBaseConfiguration();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "127.0.0.1");
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);
boolean tableExists = admin.tableExists(tableName);
admin.close();
return tableExists;
}
/**
* 判断表是否存在
* @param tableName
* @return
* @throws Exception
*/
public static boolean isTableExistV2(String tableName) throws Exception {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "127.0.0.1");
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
Admin admin = connection.getAdmin();
boolean result = admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName));
admin.close();
return result;
}
public static boolean isTableExistV3(String tableName) throws Exception {
boolean result = admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName));
return result;
}
/**
* 创建表
* @param tableName 表名
* @param columnFamily 列簇名
* @throws Exception
*/
public static void createTable(String tableName, String... columnFamily) throws Exception {
if (columnFamily.length <= 0) {
System.out.println("请传入列簇信息");
}
//判断表是否存在
if (isTableExistV3(tableName)) {
System.out.println("表" + tableName + "已存在");
close();
return;
}
//创建表属性对象,表名需要转字节
HTableDescriptor descriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(tableName));
//创建多个列族
for (String cf : columnFamily) {
descriptor.addFamily(new HColumnDescriptor(cf));
}
//根据对表的配置,创建表
admin.createTable(descriptor);
System.out.println("表" + tableName + "创建成功!");
close();
}
/**
* 删除表
* @param tableName
*/
public static void dropTable(String tableName) throws Exception{
if (!isTableExistV3(tableName)) {
System.out.println(tableName + ": 不存在 !" );
return;
}
//1、下线表
admin.disableTable(TableName.valueOf(tableName));
//2、删除表
admin.deleteTable(TableName.valueOf(tableName));
System.out.println("删除表成功");
close();
}
/**
* 创建命名空间
* @param nameSpace
*/
public static void createNameSpace(String nameSpace){
if(nameSpace == null){
System.out.println(nameSpace + ": 不存在 !" );
return;
}
NamespaceDescriptor namespaceDescriptor = NamespaceDescriptor.create(nameSpace).build();
try {
admin.createNamespace(namespaceDescriptor);
} catch (NamespaceExistException e){
System.out.println("命名空间已存在");
}
catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(nameSpace + ": 命名空间创建成功");
}
public static void close() {
if (admin != null) {
try {
admin.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (connection != null) {
try {
connection.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
我们选取其中一个判断表是否存在的方法做一下测试,观察控制台输出结果,其他的方法有兴趣的同学可以依次做测试即可;
3、DML相关操作
和DML操作相关的主要包括表数据的增删改查,相对来说,在实际开发中,DML的操作,尤其是数据查询,可能使用的更加频繁,因此关于DML的操作务必要掌握;
package com.congge.test;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import java.io.IOException;
public class DMLTest {
public static Connection connection = null;
public static Admin admin = null;
static {
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
//使用 HBaseConfiguration 的单例方法实例化
conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "127.0.0.1");
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
try {
connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
admin = connection.getAdmin();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
//System.out.println(isTableExistV1("user"));
//System.out.println(isTableExistV3("user"));
//createTable("stu","info1","info2");
//给表put数据
//putData("stu","1005","info1","name","wangwu");
//putData("stu","1003","info1","name","q7");
//获取表数据
//System.out.println("----------");
//getData("stu","1005","","");
//获取数据【scan的方式】
//getDataFromScan("stu");
//dropTable("stu");
//createNameSpace("0409");
deleteData("stu","1005","","");
close();
}
public static boolean isTableExistV3(String tableName) throws Exception {
boolean result = admin.tableExists(TableName.valueOf(tableName));
return result;
}
/**
*
* @param tableName 表名
* @param rowKey rowKey
* @param cf columnFamily
* @param cn columnName
* @param value columnValue
*/
public static void putData(String tableName,String rowKey,String cf,String cn,String value) throws Exception{
//1、获取表对象
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
//2、拼接 put对象
Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
//3、添加 字段信息 column
put.addColumn(Bytes.toBytes(cf),Bytes.toBytes(cn),Bytes.toBytes(value));
//4、执行数据插入
table.put(put);
System.out.println("数据插入成功");
}
/**
* 获取数据
* @param tableName
* @param rowKey
* @param cf
* @param cn
*/
public static void getData(String tableName,String rowKey,String cf,String cn) throws Exception{
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
//添加 cf【也可以不添加】
//get.addFamily(Bytes.toBytes(cf));
// 同时传入 cf 和 cn
if(StringUtils.isNotEmpty(cf) && StringUtils.isNotEmpty(cn)){
get.addColumn(Bytes.toBytes(cf),Bytes.toBytes(cn));
}
Result result = table.get(get);
//解析结果
Cell[] cells = result.rawCells();
for(Cell cell : cells){
System.out.println("cf : " + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)));
System.out.println("cn : " + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)));
System.out.println("value : " + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
}
}
/**
* 通过扫描的方式获取数据
* @param tableName
*/
public static void getDataFromScan(String tableName) throws Exception{
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
//拿到扫描器对象
//Scan scan = new Scan();
//可以根据 rowkey继续获取【非必须】
Scan scan = new Scan(Bytes.toBytes("1001"),Bytes.toBytes("1003"));
ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan);
//结果解析
for(Result result : resultScanner){
Cell[] cells = result.rawCells();
for(Cell cell : cells){
System.out.println("rowkey : " + Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell)));
System.out.println("cf http://: " + Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell)));
System.out.println("cn : " + Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell)));
System.out.println("value : " + Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell)));
}
}
}
/**
* 删除数据
* @param tableName
* @param rowKey
* @param cf
* @param cn
* @throws Exception
*/
public static void deleteData(String tableName,String rowKey,String cf,String cn) throws Exception{
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes(rowKey));
//还可以传入列簇,以及字段名【非必须】
if(StringUtils.isNotEmpty(cf) && StringUtils.isNotEmpty(cn)){
delete.addColumn(Bytes.toBytes(cf),Bytes.toBytes(cn));
}
table.delete(delete);
System.out.println("数据删除成功");
}
public static void close() {
if (admin != null) {
try {
admin.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (connection != null) {
try {
connection.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
下面选择几个方法做一下测试,观察下效果如何,
插入数据与查询数据
其中关于查询数据,其API很灵活,可以只传入 rowKey,也可以进一步传入 列簇以及指定字段名称查询;
删除数据测试
更多的方法有兴趣的同学可以一一测试,限于篇幅,这里就不继续展开了;
Hbase与springboot整合
下面演示下在web应用中,与springboot的整合过程
1、导入springboot依赖
2、添加一个工具类
使用该工具类,完成对hbase的一系列的增删查改
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.Cell;
import org.apache.hadoop.hbase.CellUtil;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class HBaseService {
private Logger log = LoggerFactory.getLogger(HBaseService.class);
private Admin admin = null;
private Connection connection = null;
public HBaseService(Configuration conf) {
try {
connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
admin = connection.getAdmin();
} catch (IOException e) {
log.error("获取HBase连接失败!");
}
}
public Map
Map
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Get get = new Get(Bytes.toBytes(rowKey));
//添加 cf【也可以不添加】
//get.addFamily(Bytes.toBytes(cf));
// 同时传入 cf 和 cn
//get.addColumn(Bytes.toBytes(cf),Bytes.toBytes(cn));
Result result = table.get(get);
//解析结果
Cell[] cells = result.rawCells();
for(Cell cell : cells){
String columnFamilyName = Bytes.toString(CellUtil.cloneFamily(cell));
System.out.println("columnFamilyName : " + columnFamilyName);
String colName = Bytes.toString(CellUtil.cloneQualifier(cell));
System.out.println("colName : " + colName);
String colValue = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));
System.out.println("colValue : " + colValue);
resultMap.put(colName,colValue);
}
return resultMap;
}
}
将该类添加到spring容器中,方便后续其他类注入
import com.congge.service.HBaseService;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
@Configuration
public class HBaseConfig {
@Bean
public HBaseService getHbaseService() {
//设置临时的hadoop环境变量,之后程序会去这个目录下的\bin目录下找winutils.exe工具,windows连接hadoop时会用到
//System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\Program Files\\Hadoop");
//执行此步时,会去resources目录下找相应的配置文件,例如hbase-site.xml
org.apache.hadoop.conf.Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "127.0.0.1");
conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
return new HBaseService(conf);
}
}
注意,在实际开发中,连接zk的信息可以通过外部配置文件读取进来;
3、编写一个测试使用的controller类
import com.congge.service.HBaseService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.Map;
@RestController
public class HbaseController {
@Autowired
private HBaseService hBaseService;
@GetMapping("/getData")
public Map
return hBaseService.getData(tableName,rowKey,cf,cn);
}
}
在该类中,有一个获取单行数据的方法,启动工程,浏览器访问接口:
http://localhost:8087/getData?tableName=stu&rowKey=1002
本篇详细总结了hbase的Java客户端的使用,在实际开发过程中,还需要结合自身的情况做更加细致的整合与优化,本篇到此结束,感谢观看!
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