本篇接着6.1 继续讲HBase。
4. Hbase容错与恢复
每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复
Hbase容错性：
1) Master容错：Zookeeper重新选择一个新的Master
l 无Master过程中，数据读取仍照常进行；
l 无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行；
2) RegionServer容错：定时向Zookeeper汇报心跳，如果一旦时间内未出现心跳，Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上，失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer
3) Zookeeper容错：Zookeeper是一个可靠地服务，一般配置3或5个Zookeeper实例
Region定位流程：
寻找RegionServer过程：ZooKeeper–> -ROOT-(单Region)–> .META.–> 用户表
1) -ROOT-
l 表包含.META.表所在的region列表，该表只会有一个Region；
l Zookeeper中记录了-ROOT-表的location。
2) .META.
l 表包含所有的用户空间region列表，以及RegionServer的服务器地址。
5. Hbase基础操作
1) 进入hbase shell console
|
$HBASE_HOME/bin/hbase shell |
表的管理：
2) 查看有哪些表
|
list |
3) 创建表
|
# 语法：create <table>, {NAME => <family>, VERSIONS => <VERSIONS>}
# 例如：创建表t1，有两个family name：f1，f2，且版本数均为2 > create ‘t1’,{NAME => ‘f1’, VERSIONS => 2},{NAME => ‘f2’, VERSIONS => 2} |
4) 删除表
|
# 分两步：首先disable，然后drop
# 例如：删除表t1 > disable ‘t1’ > drop ‘t1’ |
5) 查看表的结构
|
# 语法：describe <table>
# 例如：查看表t1的结构 > describe ‘t1’ |
6) 修改表结构
|
# 修改表结构必须先disable
# 语法：alter ‘t1’, {NAME => ‘f1’}, {NAME => ‘f2’, METHOD => ‘delete’}
# 例如：修改表test1的cf的TTL为180天 > disable ‘test1’ > alter ‘test1′,{NAME=>’body’,TTL=>’15552000′},{NAME=>’meta’, TTL=>’15552000′} > enable ‘test1’ |
权限管理：
1) 分配权限
|
# 语法 : grant <user> <permissions> <table> <column family> <column qualifier> 参数后面用逗号分隔 # 权限用五个字母表示： “RWXCA”. # READ(‘R’), WRITE(‘W’), EXEC(‘X’), CREATE(‘C’), ADMIN(‘A’)
# 例如，给用户‘test’分配对表t1有读写的权限， > grant ‘test’,’RW’,’t1′ |
2) 查看权限
|
# 语法：user_permission <table>
# 例如，查看表t1的权限列表 > user_permission ‘t1’ |
3) 收回权限
|
# 与分配权限类似，语法：revoke <user> <table> <column family> <column qualifier>
# 例如，收回test用户在表t1上的权限 > revoke ‘test’,’t1′ |
表数据的增删改查：
1) 添加数据
|
# 语法：put <table>,<rowkey>,<family:column>,<value>,<timestamp>
# 例如：给表t1的添加一行记录：rowkey是rowkey001，family name：f1，column name：col1，value：value01，timestamp：系统默认 > put ‘t1′,’rowkey001′,’f1:col1′,’value01’ |
2) 查询数据——查询某行记录
|
# 语法：get <table>,<rowkey>,[<family:column>,….]
# 例如：查询表t1，rowkey001中的f1下的col1的值 > get ‘t1′,’rowkey001’, ‘f1:col1’ # 或者： > get ‘t1′,’rowkey001′, {COLUMN=>’f1:col1’}
# 查询表t1，rowke002中的f1下的所有列值 hbase(main)> get ‘t1′,’rowkey001’ |
3) 查询数据——扫描表
|
# 语法：scan <table>, {COLUMNS => [ <family:column>,…. ], LIMIT => num} # 另外，还可以添加STARTROW、TIMERANGE和FITLER等高级功能
# 例如：扫描表t1的前5条数据 > scan ‘t1’,{LIMIT=>5} |
4) 查询表中的数据行数
|
# 语法：count <table>, {INTERVAL => intervalNum, CACHE => cacheNum} # INTERVAL设置多少行显示一次及对应的rowkey，默认1000；CACHE每次去取的缓存区大小，默认是10，调整该参数可提高查询速度
# 例如，查询表t1中的行数，每100条显示一次，缓存区为500 > count ‘t1’, {INTERVAL => 100, CACHE => 500} |
5) 删除数据——删除行中的某个列值
|
# 语法：delete <table>, <rowkey>, <family:column> , <timestamp>,必须指定列名
# 例如：删除表t1，rowkey001中的f1:col1的数据 > delete ‘t1′,’rowkey001′,’f1:col1’ |
6) 删除数据——删除行
|
# 语法：deleteall <table>, <rowkey>, <family:column> , <timestamp>，可以不指定列名，删除整行数据
# 例如：删除表t1，rowk001的数据 > deleteall ‘t1′,’rowkey001’ |
7) 删除数据——删除表中的所有数据
|
# 语法： truncate <table> # 其具体过程是：disable table -> drop table -> create table
# 例如：删除表t1的所有数据 > truncate ‘t1’ |
Region管理：
1) 移动Region
|
# 语法：move ‘encodeRegionName’, ‘ServerName’ # encodeRegionName指的regioName后面的编码，ServerName指的是master-status的Region Servers列表
# 示例 >move ‘4343995a58be8e5bbc739’, ‘db-41.xxx.xxx.org,60020,139’ |
2) 开启/关闭region
|
# 语法：balance_switch true|false hbase(main)> balance_switch |
3) 手动split
|
# 语法：split ‘regionName’, ‘splitKey’ |
4) 手动触发major compaction
|
#语法： #Compact all regions in a table: > major_compact ‘t1’ #Compact an entire region: > major_compact ‘r1’ #Compact a single column family within a region: > major_compact ‘r1’, ‘c1’ #Compact a single column family within a table: > major_compact ‘t1’, ‘c1’ |
此时你已经学会了安装hadoop集群，了解了HDFS文件系统，MapReduce计算框架和Zookeeper协作服务（Zookeeper数据模型、访问控制、应用场景），今天学完了HBase，下一篇我们介绍hadoop的数据库工具——Hive。
如何用4个月学会Hadoop开发并找到年薪25万工作？
免费分享一套17年最新Hadoop大数据教程和100道Hadoop大数据必会面试题。
因为链接经常被和谐，需要的朋友请加微信 ganshiyun666 来获取最新下载链接，注明“51CTO”
教程已帮助300+人成功转型Hadoop开发，90%起薪超过20K，工资比之前翻了一倍。
百度Hadoop核心架构师亲自录制
内容包括0基础入门、Hadoop生态系统、真实商业项目实战3大部分。其中商业案例可以让你接触真实的生产环境，训练自己的开发能力。
原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/187109.html