| hbase shell命令 | 描述 |
| alter | 修改列族（column family）模式 |
| count | 统计表中行的数量 |
| create | 创建表 |
| describe | 显示表相关的详细信息 |
| delete | 删除指定对象的值（可以为表，行，列对应的值，另外也可以指定时间戳的值） |
| deleteall | 删除指定行的所有元素值 |
| disable | 使表无效 |
| drop | 删除表 |
| enable | 使表有效 |
| exists | 测试表是否存在 |
| exit | 退出hbase shell |
| get | 获取行或单元（cell）的值 |
| incr | 增加指定表，行或列的值 |
| list | 列出hbase中存在的所有表 |
| put | 向指向的表单元添加值 |
| tools | 列出hbase所支持的工具 |
| scan | 通过对表的扫描来获取对用的值 |
| status | 返回hbase集群的状态信息 |
| shutdown | 关闭hbase集群（与exit不同） |
| truncate | 重新创建指定表 |
| version | 返回hbase版本信息 |
要注意shutdown与exit之间的不同：shutdown表示关闭hbase服务，必须重新启动hbase才可以恢复，exit只是退出hbase shell,退出之后完全可以重新进入。
hbase使用坐标来定位表中的数据，行健是第一个坐标，下一个坐标是列族。
hbase是一个在线系统，和hadoop mapreduce的紧密结合又赋予它离线访问的功能。
hbase接到命令后存下变化信息或者写入失败异常的抛出，默认情况下。执行写入时会写到两个地方：预写式日志（write-ahead log,也称hlog）和memstore,以保证数据持久化。memstore是内存里的写入缓冲区。客户端在写的过程中不会与底层的hfile直接交互，当menstore写满时，会刷新到硬盘，生成一个新的hfile.hfile是hbase使用的底层存储格式。menstore的大小由hbase-site.xml文件里的系统级属性hbase.hregion.memstore.flush.size来定义。
hbase在读操作上使用了lru缓存机制（blockcache），blockcache设计用来保存从hfile里读入内存的频繁访问的数据，避免硬盘读。每个列族都有自己的blockcache。blockcache中的block是hbase从硬盘完成一次读取的数据单位。block是建立索引的最小数据单位，也是从硬盘读取的最小数据单位。如果主要用于随机查询，小一点的block会好一些，但是会导致索引变大，消耗更多内存，如果主要执行顺序扫描，大一点的block会好一些，block变大索引项变小，因此节省内存。
LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法。内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据。
数据模型概括：
表（table）---------hbase用表来组织数据。表名是字符串（string）,由可以在文件系统路径里使用的字符组成。
行（row）---------在表里，数据按行存储。行由行健（rowkey）唯一标识。行健没有数据类型，总是视为字节数组byte[].
列族（column family）-----------行里的数据按照列族分组，列族也影响到hbase数据的物理存放。因此，它们必须事前定义并且不轻易修改。表中每行拥有相同列族，尽管行不需要在每个列族里存储数据。列族名字是字符串，由可以在文件系统路径里使用的字符组成。(HBase建表是可以添加列族，alter 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 5} 把表disable后alter,然后enable)
列限定符（column qualifier）--------列族里的数据通过列限定符或列来定位。列限定符不必事前定义。列限定符不必在不同行之间保持一致，就像行健一样，列限定符没有数据类型，总是视为字节数组byte[].
单元（cell）-------行健，列族和列限定符一起确定一个单元。存储在单元里的数据称为单元值（value），值也没有数据类型，总是视为字节数组byte[].
时间版本（version）--------单元值有时间版本，时间版本用时间戳标识，是一个long。没有指定时间版本时，当前时间戳作为操作的基本。hbase保留单元值时间版本的数量基于列族进行配置。默认数量是3个。
hbase在表里存储数据使用的是四维坐标系统，依次是：行健，列族，列限定符和时间版本。 hbase按照时间戳降序排列各时间版本，其他映射建按照升序排序。
hbase把数据存放在一个提供单一命名空间的分布式文件系统上。一张表由多个小一点的region组成，托管region的服务器叫做regionserver.单个region大小由配置参数hbase.hregion.max.filesize决定，当一个region大小变得大于该值时，会切分成2个region.
hbase是一种搭建在hadoop上的数据库。依靠hadoop来实现数据访问和数据可靠性。hbase是一种以低延迟为目标的在线系统，而hadoop是一种为吞吐量优化的离线系统。互补可以搭建水平扩展的数据应用。
HBASE中的表示按column family来存储的
建立一个有3个column family的表
create 't1', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1}, {NAME => 'f2', VERSIONS => 1}, {NAME => 'f3', VERSIONS => 1}
定义表的时候只需要指定column family的名字，列名在put的时候动态指定
插入数据
下面插入没有指定column的名字
put 't1', 'r1', 'f1', 'v1'
put 't1', 'r2', 'f2', 'v2'
put 't1', 'r3', 'f3', 'v3'
下面插入指定column的名字
put 't1', 'r4', 'f1:c1', 'v1'
put 't1', 'r5', 'f2:c2', 'v2'
put 't1', 'r6', 'f3:c3', 'v3'
hbase(main):245:0> scan 't1'
ROW COLUMN+CELL
r1 column=f1:, timestamp=1335407967324, value=v1
r2 column=f2:, timestamp=1335408004559, value=v2
r4 column=f1:c1, timestamp=1335408640777, value=v1
r5 column=f2:c1, timestamp=1335408640822, value=v2
r6 column=f1:c6, timestamp=1335412392258, value=v3
r6 column=f2:c1, timestamp=1335412384739, value=v3
r6 column=f2:c2, timestamp=1335412374797, value=v3
插入多列的数据
put 't1', 'r7', 'f1:c4', 'v9'
put 't1', 'r7', 'f2:c3', 'v9'
put 't1', 'r7', 'f3:c2', 'v9'
手工把memstore写到Hfile中
flush 't1'
删除所有CF3的数据
deleteall 't1','r7'
flush 't1'
每次flash都会建一个新的hfile
$ ../bin/hadoop dfs -lsr /hbase/t1
数据时直接存到CF目录下的，每个CF目录下有3到4个Hfile
f1
f1/098a7a13fa53415b8ff7c73d4d69c869
f1/321c6211383f48dd91e058179486587e
f1/9722a9be0d604116882115153e2e86b3
f2
f2/43561825dbde4900af4fb388040c24dd
f2/93a20c69fdec43e8beeed31da8f87b8d
f2/b2b126443bbe4b6892fef3406d6f9597
f3
f3/98352b1b34e242ecac72f5efa8f66963
f3/e76ed1b564784799affa59fea349e00d
f3/f9448a9a381942e7b785e0983a66f006
f3/fca4c36e48934f2f9aaf1a585c237d44
f3都数据虽然都被删除了，由于没有合并文件都存在
手工合并hfile
hbase(main):244:0> compact 't1'
0 row(s) in 0.0550 seconds
$ ../bin/hadoop dfs -lsr /hbase/t1
f1
f1/00c05ba881a14ca0bdea55ab509c2327
f2
f2/95fbe85769d64fc4b291cabe73b1ddb2
/f3
f1和f2下就只有一个hfile,f3下面没有hfile因为数据都被删除了
一次只能put一个column
一次只能delete一个column
删除整行，用deleteall
deleteall 't1', 'r1'
hbase表设计：
hbase表很灵活，可以用字符数组形式存储任何东西。在同一列族里存储相似访问模式的所有东西。
索引建立在keyvalue对象的key部分上，key由行健，列限定符和时间戳按次序组成。高表可能支持你把运算复杂度降到o(1),但是要在原子性上付出代价。
hbase不支持跨行事务，列限定符可以用来存储数据，列族名字的长度影响了通过网络传回客户端的数据大小（在keyvalue对象里），所以尽量简练。
散列支持定长键和更好的数据分布，但是失去排序的好处。设计hbase模式时进行反规范化处理是一种可行的办法。从性能观点看，规范化为写做优化，而反规范化为读做优化。
进入hbase shell console
$HBASE_HOME/bin/hbase shell
如果有kerberos认证，需要事先使用相应的keytab进行一下认证（使用kinit命令），认证成功之后再使用hbase shell进入可以使用whoami命令可查看当前用户
hbase(main)> whoami
表的管理
1）通过list可以列出所有已创建的表(除-ROOT表和.META表(被过滤掉了))
hbase(main)> list
2）创建表，其中t1是表名，f1、f2是t1的列族。hbase中的表至少有一个列族.它们之中，列族直接影响hbase数据存储的物理特性。
# 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
hbase(main)> create 't1',{NAME => 'f1', VERSIONS => 2},{NAME => 'f2', VERSIONS => 2}
3）删除表
分两步：首先disable，然后drop
例如：删除表t1
hbase(main)> disable 't1'
hbase(main)> drop 't1'
4）查看表的结构
# 语法：describe(desc) <table> （可以看到这个表的所有默认参数）
# 例如：查看表t1的结构
hbase(main)> describe 't1' / desc 't1'
5）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
hbase(main)> disable 'test1'
hbase(main)> alter 'test1',{NAME=>'body',TTL=>'15552000'},{NAME=>'meta', TTL=>'15552000'}
hbase(main)> 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，
hbase(main)> 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
hbase(main)> 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
hbase(main)> 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
hbase(main)> put 't1','rowkey001','f1:col1','value01'
用法比较单一。
2）查询数据
a）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
hbase(main)> get 't1','rowkey001', 'f1:col1'
# 或者：
hbase(main)> 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'
# 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
hbase(main)> scan 't1',{LIMIT=>5}
c）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
hbase(main)> count 't1', {INTERVAL => 100, CACHE => 500}
3）删除数据
a )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
hbase(main)> delete 't1','rowkey001','f1:col1'
注：将删除改行f1:col1列所有版本的数据
b )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
hbase(main)> deleteall 't1','rowkey001'
c）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
hbase(main)> 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
hbase(main)>move '4343995a58be8e5bbc739af1e91cd72d', 'db-41.xxx.xxx.org,60020,1390274516739'
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:
#hbase> major_compact 't1'
#Compact an entire region:
#hbase> major_compact 'r1'
#Compact a single column family within a region:
#hbase> major_compact 'r1', 'c1'
#Compact a single column family within a table:
#hbase> major_compact 't1', 'c1'
配置管理及节点重启
1）修改hdfs配置
hdfs配置位置：/etc/hadoop/conf
# 同步hdfs配置
cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t scp /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml [email protected]{}:/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml
#关闭：
cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t ssh [email protected]{} "sudo /home/hadoop/cdh4/hadoop-2.0.0-cdh4.2.1/sbin/hadoop-daemon.sh --config /etc/hadoop/conf stop datanode"
#启动：
cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t ssh [email protected]{} "sudo /home/hadoop/cdh4/hadoop-2.0.0-cdh4.2.1/sbin/hadoop-daemon.sh --config /etc/hadoop/conf start datanode"
2）修改hbase配置
hbase配置位置：
# 同步hbase配置
cat /home/hadoop/hbase/conf/regionservers|xargs -i -t scp /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml [email protected]{}:/home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
# graceful重启
下面我们看看HBase Shell的一些基本操作命令，我列出了几个常用的HBase Shell命令，如下：
名称 |
命令表达式 |
创建表 |
create '表名称', '列名称1','列名称2','列名称N' |
添加记录 |
put '表名称', '行名称', '列名称:', '值' |
查看记录 |
get '表名称', '行名称' |
查看表中的记录总数 |
count '表名称' |
删除记录 |
delete '表名' ,'行名称' , '列名称' |
删除一张表 |
先要屏蔽该表，才能对该表进行删除，第一步 disable '表名称' 第二步 drop '表名称' |
查看所有记录 |
scan "表名称" |
查看某个表某个列中所有数据 |
scan "表名称" , ['列名称:'] |
更新记录 |
就是重写一遍进行覆盖 |
一、一般操作
1.查询服务器状态
hbase(main):011:0> status1 active master, 0 backup masters, 1 servers, 0 dead, 4.0000 average load
2.查询版本
hbase(main):012:0> version1.2.1, r8d8a7107dc4ccbf36a92f64675dc60392f85c015, Wed Mar 30 11:19:21 CDT 2016
二、DDL操作
1.创建一个表
hbase(main):013:0> create 'table','column_famaly','column_famaly1','column_famaly2'0 row(s) in 94.9160 seconds
=> Hbase::Table - table
2.列出所有表
hbase(main):014:0> listTABLE
stu
table
test
3 row(s) in 0.0570 seconds
=> ["stu", "table", "test"]
3.获得表的描述
hbase(main):015:0> describe 'table'Table table is ENABLED
table
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'column_famaly', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', R
EPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS =>
'0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN_
MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
{NAME => 'column_famaly1', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW',
REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS =
> '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN
_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
{NAME => 'column_famaly2', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW',
REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS =
> '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN
_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
3 row(s) in 0.0430 seconds
4.删除一个列族 alter,disable，enable
hbase(main):016:0> alter 'table',{NAME=>'column_famaly',METHOD=>'delete'}Updating all regions with the new schema...
1/1 regions updated.
Done.
0 row(s) in 3.0220 seconds
hbase(main):018:0> describe 'table'
Table table is ENABLED
table
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'column_famaly1', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW',
REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS =
> '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN
_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
{NAME => 'column_famaly2', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW',
REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS =
> '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN
_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'}
2 row(s) in 0.0520 seconds
5.drop一个表
ERROR: Table stu is enabled. Disable it first.
Here is some help for this command:
Drop the named table. Table must first be disabled:
hbase> drop 't1'
hbase> drop 'ns1:t1'
报错了，因为要把表格设置为disable
6.把表设置为disable
hbase(main):020:0> disable 'stu'0 row(s) in 2.3150 seconds
再删除一个表
hbase(main):021:0> drop 'stu'
0 row(s) in 1.2820 seconds
列出所有表
hbase(main):022:0> list
TABLE
table
test
2 row(s) in 0.0240 seconds
=> ["table", "test"]
7.查询表是否存在
hbase(main):023:0> exists 'stu'Table stu does not exist
0 row(s) in 0.0380 seconds
hbase(main):024:0> exists 'table'
Table table does exist
0 row(s) in 0.0280 seconds
8.判断表是否enable
hbase(main):025:0> is_enabled 'table'true
0 row(s) in 0.0150 seconds
9.判断表是否disable
hbase(main):026:0> is_disabled 'table'false
0 row(s) in 0.0140 seconds
把表设为disable
hbase(main):027:0> disable 'table'
0 row(s) in 33.2980 seconds
hbase(main):028:0> is_disabled 'table'
true
0 row(s) in 0.0140 seconds
三、DML操作
1.插入几条记录
hbase(main):029:0> put 'table','id','column_famaly1:name','tanggao'ERROR: Failed 1 action: NotServingRegionException: 1 time,
Here is some help for this command:
Put a cell 'value' at specified table/row/column and optionally
timestamp coordinates. To put a cell value into table 'ns1:t1' or 't1'
at row 'r1' under column 'c1' marked with the time 'ts1', do:
hbase> put 'ns1:t1', 'r1', 'c1', 'value'
hbase> put 't1', 'r1', 'c1', 'value'
hbase> put 't1', 'r1', 'c1', 'value', ts1
hbase> put 't1', 'r1', 'c1', 'value', {ATTRIBUTES=>{'mykey'=>'myvalue'}}
hbase> put 't1', 'r1', 'c1', 'value', ts1, {ATTRIBUTES=>{'mykey'=>'myvalue'}}
hbase> put 't1', 'r1', 'c1', 'value', ts1, {VISIBILITY=>'PRIVATE|SECRET'}
The same commands also can be run on a table reference. Suppose you had a reference
t to table 't1', the corresponding command would be:
hbase> t.put 'r1', 'c1', 'value', ts1, {ATTRIBUTES=>{'mykey'=>'myvalue'}}
报错了,因为要把表设为enable
hbase(main):030:0> enable 'table'
0 row(s) in 1.3620 seconds
插入几条记录
hbase(main):031:0> put 'table','id','column_famaly1:name','tanggao'
0 row(s) in 0.0460 seconds
hbase(main):032:0> put 'table','id','column_famaly1:age','20'
0 row(s) in 0.0150 seconds
hbase(main):033:0> put 'table','id','column_famaly1:sex','boy'
0 row(s) in 0.0190 seconds
2.获取一条数据
获取一个id的所有数据
hbase(main):034:0> get 'table','id'COLUMN CELL
column_famaly1:age timestamp=1463055735107, value=20
column_famaly1:name timestamp=1463055709542, value=tanggao
column_famaly1:sex timestamp=1463055753395, value=boy
3 row(s) in 0.3200 seconds
获取一个id，一个列族的所有数据
hbase(main):035:0> get 'table','id','column_famaly1'COLUMN CELL
column_famaly1:age timestamp=1463055735107, value=20
column_famaly1:name timestamp=1463055709542, value=tanggao
column_famaly1:sex timestamp=1463055753395, value=boy
3 row(s) in 0.0270 seconds
获取一个id，一个列族中一个列的所有数据
hbase(main):036:0> get 'table','id','column_famaly1:name'COLUMN CELL
column_famaly1:name timestamp=1463055709542, value=tanggao
1 row(s) in 0.0140 seconds
3.更新一条记录
把id的age修改为22hbase(main):037:0> put 'table','id','column_famaly1:age','22'
0 row(s) in 0.0160 seconds
hbase(main):038:0> get 'table','id','column_famaly1:age'
COLUMN CELL
column_famaly1:age timestamp=1463055893492, value=22
1 row(s) in 0.0190 seconds
4.通过timestamp来获取两个版本的数据
hbase(main):039:0> get 'table','id',{COLUMN=>'column_famaly1:age',TIMESTAMP=>1463055735107}COLUMN CELL
column_famaly1:age timestamp=1463055735107, value=20
1 row(s) in 0.0340 seconds
hbase(main):040:0> get 'table','id',{COLUMN=>'column_famaly1:age',TIMESTAMP=>1463055893492}
COLUMN CELL
column_famaly1:age timestamp=1463055893492, value=22
1 row(s) in 0.0140 seconds
5.全表扫描
hbase(main):041:0> scan 'table'ROW COLUMN+CELL
id column=column_famaly1:age, timestamp=1463055893492, value=
22
id column=column_famaly1:name, timestamp=1463055709542, value
=tanggao
id column=column_famaly1:sex, timestamp=1463055753395, value=
boy
1 row(s) in 0.1520 seconds
6.删除行健为id的值的‘column_famaly1:age’字段
hbase(main):042:0> delete 'table','id','column_famaly1:age'0 row(s) in 0.0200 seconds
hbase(main):043:0> get 'table','id'
COLUMN CELL
column_famaly1:name timestamp=1463055709542, value=tanggao
column_famaly1:sex timestamp=1463055753395, value=boy
2 row(s) in 0.2430 seconds
7.删除整行
hbase(main):044:0> deleteall 'table','id'0 row(s) in 0.0550 seconds
8.查询表中有多少行
hbase(main):045:0> count 'table'0 row(s) in 0.0450 seconds
=> 0
再插入几条记录
hbase(main):046:0> put 'table','id','column_famaly1:age','20'0 row(s) in 0.0160 seconds
hbase(main):047:0> put 'table','id','column_famaly1:name','tanggao'
0 row(s) in 0.0120 seconds
hbase(main):048:0> put 'table','id','column_famaly2:name','tanggao2'
0 row(s) in 0.0120 seconds
hbase(main):001:0> put 'table','id','column_famaly2:age','22'
0 row(s) in 0.4690 seconds
9.给‘id’这个行健增加'column_famaly1:addr'字段，并使用counter实现递增
hbase(main):002:0> incr 'table','id','column_famaly1:addr'COUNTER VALUE = 1
0 row(s) in 0.0340 seconds
hbase(main):003:0> incr 'table','id','column_famaly1:addr'
COUNTER VALUE = 2
0 row(s) in 9.6250 seconds
hbase(main):004:0> get 'table','id','column_famaly1:addr'
COLUMN CELL
column_famaly1:addr timestamp=1463056705124, value=\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0
0\x02
1 row(s) in 0.3930 seconds
hbase(main):005:0> incr 'table','id','column_famaly1:addr'
COUNTER VALUE = 3
0 row(s) in 7.3880 seconds
10.获取当前count的值
hbase(main):006:0> get_counter 'table','id','column_famaly1:addr'COUNTER VALUE = 3
11.将整张表清空
hbase(main):007:0> truncate 'table'Truncating 'table' table (it may take a while):
- Disabling table...
- Truncating table...
0 row(s) in 4.1510 seconds
hbase(main):008:0>