HBase常用操作命令
1.进入HBase脚本客户端
#hbase shell #进入HBase脚本客户端
> whoami #查看当前登录用户
> status #查看HBase节点信息
> version #查看HBase版本
2.查看HBase所有表
> list #查看HBase里面的所有表
> create_namespace \'ns\' #创建namespace
> drop_namespace \'ns\' #删除namespace
> describe_namespace \'ns\' #查看namespace
> list_namespace #列出所有namespace
> create \'ns:tablename\', \'cf\' #在namespace下创建表
> list_namespace_tables \'ns\' #查看namespace下的表
3.表操作
创建表语法 create <table>, {NAME => <family>, VERSIONS => <VERSIONS>}
> create \'tablename\',\'columnfamily\' #创建HBase表名和列族
删除表 首先disable，然后drop
> disable \'tablename\'
> drop \'tablename\'
查看表的结构
--语法：describe <table>
> describe \'tablename\'
修改表结构 首先disable，然后enable
--语法：alter \'t1\', {NAME => \'f1\'}, {NAME => \'f2\', METHOD => \'delete\'}
> disable \'tablename\' --修改表tablename的cf的TTL为180天
> alter \'tablename\',{NAME=>\'body\',TTL=>\'15552000\'},{NAME=>\'meta\', TTL=>\'15552000\'}
> enable \'tablename\'
HBase创建表设置块大小参数是1kb~16MB
> create \'tablename\',{NAME => \'cf\' ,BLOCKSIZE =>\'16777216\'}
4.增删改查
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rowkey1,family name:f1,column name:col1,value:value01,timestamp:系统默认
> put \'t1\',\'rowkey1\',\'f1:col1\',\'value01\'
查询行记录
-- 语法：get <table>,<rowkey>,[<family:column>,....]
-- 例如：查询表t1，rowkey1中的f1下的col1的值
> get \'t1\',\'rowkey1\', \'f1:col1\'
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}
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}
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，rowkey1中的f1:col1的数据
> delete \'t1\',\'rowkey1\',\'f1:col1\'
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\',\'rowkey1\'
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\'
5.权限管理
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\'
查看权限
-- 语法：user_permission <table>
-- 例如，查看表t1的权限列表
> user_permission \'t1\'
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\'
>grant \'admin\' \'RW\' \'@ns\' #授权admin用户对 ns下的写权限
>revoke \'admin\' \'@ns\' #回收admin用户对 ns的所有权限
6.Region管理
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
>move \'4343995a58be8e5bbc739af1e91cd72d\', \'db-41.xxx.xxx.org,60020,1390274516739\'
开启/关闭region
-- 语法：balance_switch true|false
> balance_switch
手动split
-- 语法：split \'regionName\', \'splitKey\'
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\'
7.配置管理及节点重启
hdfs配置目录：/etc/hadoop/conf
# 同步hdfs配置
cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t scp /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml hadoop@{ip}:/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml
#关闭
cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t ssh hadoop@{ip} "sudo /data/opt/cloudera/parcels/CDH-5.9.1-1.cdh5.9.1.p0.4/lib/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh --config /etc/hadoop/conf stop datanode"
#启动
cat /home/hadoop/slaves|xargs -i -t ssh hadoop@{ip} "sudo /data/opt/cloudera/parcels/CDH-5.9.1-1.cdh5.9.1.p0.4/lib/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh --config /etc/hadoop/conf start datanode"
修改hbase配置: /etc/hbase/conf
# 同步hbase配置
cat /home/hadoop/hbase/conf/regionservers|xargs -i -t scp /home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml hadoop@{ip}:/home/hadoop/hbase/conf/hbase-site.xml
#hadoop fs -du /hbase #所有regionserver中所有表大小
#hadoop fs -dus /hbase #当前regionserver中所有表大小
#count ‘tablename′, INTERVAL => 10, CACHE => 1000 #统计表行数