【大数据】HDFS、HBase操作教程（含指令和JAVA API）

服务器 0

目录

1.前言

2.HDFS

2.1.指令操作

2.2.JAVA API

3.HBase

3.1.指令操作

3.2.JAVA API

1.前言

本文是作者大数据专栏系列的其中一篇，前文中已经详细聊过分布式文件系统HDFS和分布式数据库HBase了，本文将会是它们的实操讲解。

HDFS相关前文：

【大数据】分布式文件系统HDFS-CSDN博客

【大数据】大数据概论与Hadoop_大数据导论与hadoop-CSDN博客

HBase相关前文：

【大数据】分布式数据库HBase-CSDN博客

【大数据】分布式数据库HBase下载安装教程-CSDN博客

2.HDFS

2.1.指令操作

创建目录：

hdfs dfs -mkdir /user/mydir

递归创建目录：

hdfs dfs -mkdir -p /user/mydir/subdir

上传文件到HDFS：

hdfs dfs -put localfile.txt /user/mydir/

下载文件到本地：

hdfs dfs -get /user/mydir/file.txt localdir/

删除文件：

hdfs dfs -rm /user/mydir/file.txt

递归删除目录：

hdfs dfs -rm -r /user/mydir

查看目录内容：

hdfs dfs -ls /user/mydir

递归查看目录内容：

hdfs dfs -lsr /user/mydir

查看文件详细信息：

hdfs dfs -stat /user/mydir/file.txt

移动或重命名文件：

hdfs dfs -mv /user/mydir/file.txt /user/mydir/newfile.txt

复制文件、目录：

hdfs dfs -cp /user/mydir/file.txt /user/mydir2/

查看文件内容：

hdfs dfs -cat /user/mydir/file.txt

2.2.JAVA API

首先这里有个巨坑：

一定要把core-site.xml里面的fs.defaultFS换成真实IP地址，不能用localhsot

<configuration        <property>                <name>hadoop.tmp.version</name>                <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>        </property>        <property>                <name>fs.defaultFS</name>                <value>hdfs://localhost:9000</value>        </property></configuration>

如果JAVA API的client端会先找HDFS拿到fs.defaultFS，然后再去访问拿到的地址上的HDFS，如果JAVA API的client端和HDFS不在一台机器上，JAVA API的Client就会去访问它本地的localhost的9000端口上的服务，会直接报错：

Connection refused: no further information

依赖：

<dependency>    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>    <artifactId>hadoop-client</artifactId>    <version>3.1.3</version></dependency>

代码示例：

import java.io.*;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IOUtils;​public class HDFSSample {​    public static void main(String[] args) throws IOException {        Configuration conf = new Configuration();        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);​        // 创建目录        createDirectory(fs, "/user/hadoop/testdir");​        // 上传文件        uploadFile(fs, "/user/hadoop/testfile.txt", "C:/localfile.txt");​        // 下载文件        downloadFile(fs, "/user/hadoop/testfile.txt", "C:/downloadedfile.txt");​        // 列出目录内容        listDirectory(fs, "/user/hadoop");​        // 删除文件        deleteFile(fs, "/user/hadoop/testfile.txt");​        // 删除目录        deleteDirectory(fs, "/user/hadoop/testdir");​        // 关闭文件系统        fs.close();    }​    private static void createDirectory(FileSystem fs, String dirPath) throws IOException {        fs.mkdirs(new Path(dirPath));        System.out.println("Directory created: " + dirPath);    }​    private static void uploadFile(FileSystem fs, String hdfsPath, String localFilePath) throws IOException {        Path hdfsPathObj = new Path(hdfsPath);        Path localPathObj = new Path(localFilePath);        fs.copyFromLocalFile(false, true, localPathObj, hdfsPathObj);        System.out.println("File uploaded: " + localFilePath + " to " + hdfsPath);    }​    private static void downloadFile(FileSystem fs, String hdfsPath, String localFilePath) throws IOException {        Path hdfsPathObj = new Path(hdfsPath);        Path localPathObj = new Path(localFilePath);        fs.copyToLocalFile(true, hdfsPathObj, localPathObj);        System.out.println("File downloaded: " + hdfsPath + " to " + localFilePath);    }​    private static void listDirectory(FileSystem fs, String dirPath) throws IOException {        for (FileStatus file : fs.listStatus(new Path(dirPath))) {            System.out.println("File/Directory: " + file.getPath().toString());        }    }​    private static void deleteFile(FileSystem fs, String filePath) throws IOException {        Path filePathObj = new Path(filePath);        if (fs.exists(filePathObj)) {            fs.delete(filePathObj, false);            System.out.println("File deleted: " + filePath);        } else {            System.out.println("File not found: " + filePath);        }    }​    private static void deleteDirectory(FileSystem fs, String dirPath) throws IOException {        Path dirPathObj = new Path(dirPath);        if (fs.exists(dirPathObj)) {            fs.delete(dirPathObj, true);            System.out.println("Directory deleted: " + dirPath);        } else {            System.out.println("Directory not found: " + dirPath);        }    }}

3.HBase

3.1.指令操作

创建一个列族为info的student表：

create 'Student', 'info'

往表里插数据：

put 'Student', '1', 'info:id', '1'

put 'Student', '1', 'info:name', 'Alice' put 'Student', '1', 'info:age', '20'

put 'Student', '1', 'info:major', 'Computer Science'

put 'Student', '2', 'info:id', '2'

put 'Student', '2', 'info:name', 'Bob' put 'Student', '2', 'info:age', '21'

put 'Student', '2', 'info:major', 'Mathematics'

查询单个：

get 'Student', '1'

查询批量：

scan 'Student'

条件批量查询：

scan 'Student', {FILTER => "SingleColumnValueFilter('info','age', >=, 'binary:20')"}

在HBase中，Scan对象用于定义在表上进行扫描时的参数，包括哪些行和列需要被检索，以及如何处理这些数据。Filter是Scan的一部分，用于在服务器端对返回的数据进行过滤，以减少网络传输的数据量，提高查询效率。 Filter类提供了一种方式来指定复杂的过滤逻辑，允许你基于行键（Row Key）、列族、列限定符和时间戳来筛选结果。以下是一些常见的Filter类型及其用法：

  • RowFilter： 用于基于行键的比较，如RowFilter(=, 'binary:rowKey')，匹配特定的行键。

  • SingleColumnValueFilter： 用于基于列族和列限定符的值进行比较，如SingleColumnValueFilter('cf', 'qualifier', CompareOp.GREATER_OR_EQUAL,BinaryComparator.valueOf(Bytes.toBytes(20)))，匹配特定列族和列限定符的值大于或等于给定值的行。

  • PrefixFilter： 用于匹配以特定前缀开头的行键，如PrefixFilter(Bytes.toBytes('row-prefix'))。

  • RegexStringComparator： 用于基于正则表达式匹配行键，如RowFilter(CompareOp.EQUAL, RegexStringComparator('.pattern.'))。

  • MultipleColumnPrefixFilter： 用于匹配具有相同前缀的多个列，如MultipleColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes('col-prefix'))。

  • PageFilter： 用于限制返回结果的数量，这对于大数据量的扫描很有用，如PageFilter(pageSize)，pageSize是你希望一次返回的最大行数。

  • TimestampsFilter： 用于指定返回的行必须包含特定时间戳范围内的版本，如TimestampsFilter(timestamps)，timestamps是一个包含多个时间戳的列表。

  • ValueFilter 和 QualifierFilter： 分别基于列值和列限定符进行过滤。

使用不同类型的过滤器的指令示例：

RowFilter（基于行键过滤）

scan 'Student', {FILTER => "RowFilter(=, 'regexstring:^1')"}

SingleColumnValueFilter（基于特定列的值过滤）

scan 'Student', {FILTER => "SingleColumnValueFilter ('info', 'age', >=, 'binary:20')"}

PrefixFilter（基于列前缀过滤）

scan 'Student', {FILTER => "PrefixFilter(Bytes.toBytes('info'))"}

RegexStringComparator（基于列值的正则表达式过滤）

scan 'Student', {FILTER => "RowFilter(=, 'regexstring:.Alice.')"}

MultipleColumnPrefixFilter（基于多列前缀过滤）

scan 'Student', {FILTER => "MultipleColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes('info'))"}

ValueFilter（基于列值的比较过滤）

scan 'Student', {FILTER => "ValueFilter(=, 'binary:Alice')"}

QualifierFilter（基于列限定符的比较过滤）

scan 'Student', {FILTER => "QualifierFilter(=, 'binary:age')"}

清理表：

delete 'Student', '1' delete 'Student', '2' delete 'Student', '3' disable 'Student' drop 'Student'

3.2.JAVA API

HBase也要注意和HDFS中相似的问题，hbase-site.xml中也要用真实的IP地址，不然JAVA API的Client端和HBase不在一台机器上的会，就会访问不到HBase，下面的代码中作为演示代码并没有用真实IP，仍然用的LocalHost，这点要注意。

依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hbase</groupId>
    <artifactId>hbase-client</artifactId>
    <version>2.2.2</version>
</dependency>
 

代码示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;import org.apache.hadoop.hbase.TableName;import org.apache.hadoop.hbase.client.Connection;import org.apache.hadoop.hbase.client.ConnectionFactory;import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete;import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;import org.apache.hadoop.hbase.client.Result;import org.apache.hadoop.hbase.client.Table;import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;public class HBaseExample {    public static void main(String[] args) {        Configuration config = HBaseConfiguration.create();        config.set("hbase.zookeeper.quorum", "localhost"); // 设置ZooKeeper地址        config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181"); // 设置ZooKeeper端口        try (Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(config);             Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("students"))) {            // 创建表            table.createIfNotExists();            // 插入数据            Put put1 = new Put(Bytes.toBytes("student1"));            put1.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("Alice"));            put1.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("20"));            put1.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("major"), Bytes.toBytes("CS"));            table.put(put1);            Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("student2"));            put2.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("Bob"));            put2.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("age"), Bytes.toBytes("21"));            put2.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("major"), Bytes.toBytes("Math"));            table.put(put2);            // 查询数据            Get get = new Get(Bytes.toBytes("student1"));            Result result = table.get(get);            System.out.println("Name: " + Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"))));            System.out.println("Age: " + Bytes.toInt(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("age"))));            System.out.println("Major: " + Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("major"))));            // 根据条件删除数据            Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("student1"));            table.delete(delete);        } catch (IOException e) {            e.printStackTrace();        }    }}

也许您对下面的内容还感兴趣：