hbase scan命令（hbase的scan怎样支持通配符）

本文目录

• hbase的scan怎样支持通配符
• 描述hbase的scan和get功能以及实现的异同
• hbase如何根据某个列的值，查询出这个列的ro
• 四、HBase客户端
• hbaseshell命令显示已杀死

hbase的scan怎样支持通配符

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

描述hbase的scan和get功能以及实现的异同

HBase的查询实现只提供两种方式： 1、按指定RowKey获取唯一一条记录，get方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Get） 2、按指定的条件获取一批记录，scan方法（org.apache.hadoop.hbase.client.Scan） 实现条件查询功能使用的就是scan方式

hbase如何根据某个列的值，查询出这个列的ro

刚才理解错了，你是要在C列显示对应A列的B列值，修改一下答案
在c列第一个单元格C1复制如下公式：
=VLOOKUP(A1,sheet1!$A$1:$B$n,2,0)
其中n为A列最后一个单元格行数
然后把B1向下填充到其他B列单元格，公示应该会自动变为
=VLOOKUP(A2,sheet1!$A$1:$B$n,2,0)
=VLOOKUP(A3,sheet1!$A$1:$B$n,2,0)
......
=VLOOKUP(An,sheet1!$A$1:$B$n,2,0)
这样应该可行，我没试验过你这种情况。你应该仔细看看VLOOKUP()这个函数的用法
下面是我给别人写的，不过对方说没看懂，你看看：
如果你有一个数据表，而另一个表格需要自动读取这个数据表内的数据，函数VLOOKUP()就很有用了。
下面简单说一下：
函数VLOOKUP()用法：
例子 公式如下
=VLOOKUP(F5,Sheet2!$F$4:$W$957,2,0)
其中第一个参数F5为查找值，即使用该公式的单元格内的数据是根据F5单元格内的数据查找出来的，例如你把姓名放在F列，其中F5是一个叫张三的人，G列是身份证号。G5要查找张三的身份证号，就可以在G5用函数VLOOKUP()
第二个参数是数据表，就是由哪一个数据表的哪几列数据为查找范围，【Sheet2！】就是数据表名，$F$4(F4)就是范围的左上角单元格，$W$957(W957)就是右下角单元格，查找范围就是在这个矩形内。其中F列数据必须是第一个参数F5的比照列，简单来说就是第一个参数F5的数值应该在查找的数据表的F列内。且F列必须是查找范围的第一个列该公式才起作用。举例你要查找张三，那么张三在Sheet2数据表查找范围内的所在列必须是查找范围内的第一列。F4写成$F$4是为了固定该单元格，否则在复制公式的时候excel会自动递加单元格数值，F4在复制的时候可能会变成F5、F6...，造成查找范围改变
第三个参数是列数，就是该函数返回的是第几列的数值，该列数是相对列数，即查找范围内的第几列。例如Sheet2工作表内的F列在整个表格内属于第6列，但在查找范围内的相对列数是第1列。假如张三的身份证在G列内，那么就是返回查找范围的第二列。
第四个参数是匹配条件，一般为0。
下面举一个具体使用的例子。
假设你有一个excel文件，里面的sheet1工作表记录的是单位人员姓名及人员身份证号，你现在需要创建一个新excel文件，记录单位人员的三险一金，里面需要输入人员的身份证号，如果再一个一个输入，重复劳动效率低不说，很有可能输错了，这时候你就可以从以前那个excel文件中读取这些人员的身份证号。
在新表中先输入人员姓名（如果你用人员序号作比对的话，姓名也可以自动读取），然后在需要输入身份证号的地方点击上面的【fx】，出现【插入函数】的对话框，在类别中选择【查找和引用】，最后一个就是VLOOKUP，选中它，点【确定】，然后出现【函数参数】对话框，【Lookup-value】为第一个参数，点击旁边的表格红箭头图标，选中新表中需要查找身份证号的那个人的姓名单元格；【table-array】为第二个参数，顾名思义是表格数组，包含行列的一个范围，就是查找范围，点击旁边表格红箭头图标，在老表sheet1中框选所有姓名和身份证号，保证老表中姓名在第一列；【col-index-num】为第三个参数，看看老表中身份证号在选择范围是第几列，就写上几。假如老表内身份证号紧跟着姓名，因为姓名列是范围内的第一列，那么身份证号就是第二列；【range-lookup】为第四个参数，写上0。全部弄好以后，回到新表看看身份证号是不是已经自动读出来了。如果没有一是查查这个人在老表中有没有，名字有没有空格，还有你选择的第三个参数列数对不对，注意有没有隐藏列，因为隐藏列虽然看不到，但是也计算在列数里面。如果没问题，将公示复制到所有需要读取身份证的单元格内。
这样有一个问题，因为你新表读取的是文件外的数据，所以必须保证老表文件位置不能变动，否则新表就不知道去哪里找数据了。解决方法有三个，一是保证老表文件位置永远不动（废话）；二是在操作前先把老表数据复制到新表所在的文件内，单独作为一个sheet工作表存在，然后再查找新表复制后的数据，因为在同一个文件内，不用担心数据源丢失问题；三是不复制老表，新表读取数据后，选中读取的数据，点击【复制】，然后在原位置点击【选择性粘贴】，选中粘贴【数据】，这样公式会被公式读取的数据覆盖，就和数据源没有关系了。
还会遇到一个问题，如果老表没有数据，比如说老表内李四这个人当时就没有输入身份证号，那么新表内李四用公式查出来的身份证号并不是空，而是0，解决这个问题需要加一个if判断语句，如下：
=IF(你的公式=0，"",你的原公式)
还有就是，如果数据查找出错，会出现#N/A或者#VALUE，也可以用if语句取消，如下：
=IF(ISERROR(你的公式)，"",你的公式)
不过不建议这样做，有错误提示才能知道去查找公式是不是有问题，公式没问题自然不会出现错误提示，没必要人为取消。

四、HBase客户端

1、通过Configuration初始化集群Connection

1.1、Connction维持了客户端到整个HBase集群的链接，如一个HBase集群有2个Master、5个RegionServer,那么一般来说整个Connection会维持一个到Active Master的TCP连接和5个到ReginonServer的TCP链接。

1.2、通常一个进程只需要为一个独立的集群建立一个Connection即可，并不需要建立连接池。

1.3、Connection还缓存了访问的Meta信息，后续的大部分请求都可以通过缓存的Meta信息定位到对应的Region Server。

2、通过Connection初始化Table

2.1、Table是一个非常轻量级的对象，它所使用的连接资源、配置信息、线程池、Meta缓存等都来自于Connection。

2.2、由同一个Connection创建的多个Table,都会共享连接、配置信息、线程池、Meta缓存这些资源

2.3、在branch-1以及之前的版本中，Table并不是线程安全的类，所以不建议在多个线程中使用同一个Table实例。在HBase 2.00及之后，Table已经实现了线程安全。

2.4、由于Table是一个非常轻量级的对象，所以可以通过Connection为每个请求创建一个Table，但是记住，在该请求执行完毕之后需要关闭Table资源。

3、hbase:meta

3.1、hbase:meta用来保存整个集群的region信息

3.2、hbase:meta在HBase中保证始终只有一个Region，这是为了确保meta表多次操作的原子性，因为HBase本质上只支持Region级别的事务《所谓Region级别的事务是指：当多个操作落在同一个Region内时，HBase能保证这一批操作执行的原子性。如果多个操作分散在不同的Region，则无法保证这批操作的原子性》

3.3、hbase:meta的一行就对应一个Region. 它的rowkey主要由TableName、StartRow、TimeStamp、EncodeName、标识这个Region是属于哪个表，表Rowkey的起始行以及Region的创建时间戳

3.4、hbase:meta只有一个列簇《info》他有4列，info:regioninfo、info:seqnumDuringOpen、info:server、info:serverstartcode,表示这个表rowkey的起始位置，region落在哪个RegionServer上以及所在RegionServer的启动时间戳

4、HBase超时参数设置

hbase.rpc.timeout:表示单次RPC请求的超时时间，默认是60 000ms。

hbase.clinet.retries.number:最多允许发生多少次RPC重试操作默认是35次。

hbase.clinet.pause:表示连续两次RPC重试之间的休眠时间，默认是100ms。重试休眠时间是按照随机退避算法设计的。也就是重试次数越多，休眠间隔时间就会越来越长。按照默认的重试次数35，则可能长期卡在休眠和重试两个步骤中

hbase.clinet.operation.timeout:表示单次API的超时时间，默认值为1 200 000ms.一次API可能会有多次RPC重试，这个参数是API操作的总超时。

5、CAS《checkAndPut、inCrementColumnValue》操作是Region级别串行执行的，吞吐受限,在HBase 2.x版本已调整设计，对于同一个Region内部的不同行可以并行执行CAS，这样大大提交了Region内部的CAS吞吐

6、Filter使用避坑指南

6.1、PrefixFilter 前缀过滤

低效使用方式：

Scan scan = new Scan();

scan.setFilter(new PrefixFillter(Bytes.toBytes("def")));

这个Scan虽然能得到预期的效果，但是并不高效，因为对于rowKey在区间(-∞,def)的数据，会一条条扫描，发现前缀不为def,就读下一行，直到找到第一个rowkey为def的行为止

高效使用方式：

Scan scan = new Scan();

scan.setStartRow(Bytes.toBytes("def"));

scan.setFilter(new PrefixFillter(Bytes.toBytes("def")));

增加了一个startRow。RegionServer发现Scan设置了startRow，首先会寻址定位到startRow。这样就跳过了大量的(-∞,def)的数据。

最高效的使用方式：

Scan scan = new Scan();

scan.setStartRow(Bytes.toBytes("def"));

scan.setStopRow(Bytes.toBytes("deg"));

将PrefixFilter直接展开，扫描[def,deg)区间的数据，这样效率是最高的。

6.2、PageFilter:表有5个Region起始key为(-∞,1)、[1,2)、[2,3)、[3,4)、[4,+∞)每个Region 都有超过100条数据

错误的使用方式:

Scan scan = new Scan();

scan.setStartRow(Bytes.toBytes("1"));

scan.setStopRow(Bytes.toBytes("3"));

scan.setFilter(new PageFilter(100))

这样写得出来的分页每页数据就会有200 条。但是明明设置了分页每页条数是100。原因是，它需要scan 2个Region.scan从一个region切换到另一个region之前的那个Filter的内部状态就无效了，新的region内部用的是一个全新的Filter.Filter计数器被清零。Filter不是全局的， 所以它分别从2个region各查了100 条，总共200 条返回。

正确的使用方式：

如果想实现分页功能，可以不通过Filter而直接通过limit来实现。

Scan scan = new Scan();

scan.setStartRow(Bytes.toBytes("1"));

scan.setStopRow(Bytes.toBytes("3"));

scan.setLimit(100);

所以对于用户来说，正常情况下PageFilter并没有太多的存在价值

6.3、SingleColumnValueFilter

使用方式：

Scan scan = new Scan();

SingleColumnValueFilter scvf = new  SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"),Bytes.toBytes("qualifier"),

CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes("value"));

scan.setFilter(scvf);

表面上是将列簇为family,列为qualifier,值为value的cell返回给用户，但事实上那些不包含family:qualifier的行也会默认返回给用户，如果用户不希望读取那些不包含family:qualifier的数据，需要设计如下scan

Scan scan = new Scan();

SingleColumnValueFilter scvf = new  SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("family"),Bytes.toBytes("qualifier"),

CompareOp.EQUAL,Bytes.toBytes("value"));

scvf.setFiterIfMisssing(true);

scan.setFilter(scvf);

另外当SingleColumnValueFilter设置为filterIfMisssing为true时，和其他Filter组合成FilterList时可能导致返回的结果不正确。建议是不要使用SingleColumnValueFilter与其他Filter组合成FilterList。 直接指定列，通过ValueFilter替换掉SingleColumnValueFilter

Scan scan = new Scan();

ValueFilter vf = new ValueFilter(CompareOf.EQUAL,new BinaryComparatoe(Bytes.toBytes("value")));

scan.addColum(Bytes.toBytes("family"),Bytes.toBytes("qualifier"));

scan.setFilter(vf);

7、HBase写入方式对比

7.1、table.put(Put):

每次执行都会执行一次RPC和磁盘持久化，写入吞吐受限于磁盘带宽、网络带宽，不会有数据丢失能保证put操作的原子性。

7.2、table.put(List《Put》):

客户端打包一批put提交，执行一次RPC，一次WAL。相比第一种省略了多次往返的RPC和磁盘持久化。但是时间会变长。如果打包的put分布在多个Region。则不能保证这一批put的原子性，应为HBase不支持跨Region的多行事务，失败的put会经历若干次重试。

7.3、bulk load:

将待写入的数据生成HFile,然后采用bulk load方式将HFile直接加载到对于的Region的CF内。这是一种完全离线的快速写入方式。它应该是最快的批量写入手段，同时不会对线上的集群产生巨大压力，在load完HFile之后，CF内部会进行Compaction,但是Compaction是异步的且可以限速，所以bulk load对线上集群非常友好。

使用场景举例：

7.3.1、两个集群互为主备，其中一个集群由存在数据丢失，想通过另一备份集群的数据来修复异常集群。最快的方式是：把备份集群的数据导一个快照拷贝到异常集群，然后通过copyTable工具扫快照生成HFile,然后bulk load 到异常集群，完成数据的修复。

7.3.2、当用户写入大量数据后，发现选择的split keys不合适，想重新选择split keys见表，这时也可以通过 snapshort生成HFile再bulk load的方式生成新表。

hbaseshell命令显示已杀死

1、HBase的命令行工具，适合HBase管理使用，可以使用shell命令来查询HBase中数据的详细情况。status是查询当前服务器状态，Version是查看当前版本，Whoami是查询当前hbase用户，Table_help是表的引用，通过获取一张表的引用来对这张表进行添加删除数据等等操作。
2、数据操纵语言是put是把指定列在指定的行中单元格的值在一个特定的表，get是取行或单元格的内容，delete是删除表中的单元格值，deleteall是删除给定行的所有单元格，scan是扫描并返回表数据，count是计数并返回表中的行的数目，truncate是禁用，删除和重新创建一个指定的表。
3、HBaseShell添加了一种新的非交互模式。非交互模式捕获HBaseShell命令的退出状，并将该状态返回给命令解释器，HBaseShell将只会返回自己的退出状态，这几乎总是会0成功的