hbase之python利用thrift操作hbase数据和shell操作
前沿:
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:域名注册、网络空间、营销软件、网站建设、滑县网站维护、网站推广。
以前都是用MongoDB的,但是量大了,mongodb显得不那么靠谱,改成hbase撑起一个量级。
HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。
HBase提供了丰富的访问接口。
HBase Shell
Java clietn API
Jython、Groovy DSL、Scala
REST
Thrift(Ruby、Python、Perl、C++…)
MapReduce
Hive/Pig
hbase(main):001:0>
#创建表
hbase(main):002:0* create 'blog','info','content'
0 row(s) in 2.0290 seconds
#查看表
hbase(main):003:0> list
TABLE
blog
test_standalone
2 row(s) in 0.0270 seconds
#增添数据
hbase(main):004:0> put 'blog','1','info:editor','liudehua'
0 row(s) in 0.1340 seconds
hbase(main):005:0> put 'blog','1','info:address','bj'
0 row(s) in 0.0070 seconds
hbase(main):006:0> put 'blog','1','content:header','this is header'
0 row(s) in 0.0070 seconds
hbase(main):007:0>
hbase(main):008:0*
hbase(main):009:0* get 'blog','1'
COLUMN CELL
content:header timestamp=1407464302384, value=this is header
info:address timestamp=1407464281942, value=bj
info:editor timestamp=1407464270098, value=liudehua
3 row(s) in 0.0360 seconds
hbase(main):010:0> get 'blog','1','info'
COLUMN CELL
info:address timestamp=1407464281942, value=bj
info:editor timestamp=1407464270098, value=liudehua
2 row(s) in 0.0120 seconds
#这里是可以按照条件查询的。
hbase(main):012:0* scan 'blog'
ROW COLUMN+CELL
1 column=content:header, timestamp=1407464302384, value=this is header
1 column=info:address, timestamp=1407464281942, value=bj
1 column=info:editor, timestamp=1407464270098, value=liudehua
1 row(s) in 0.0490 seconds
hbase(main):013:0>
hbase(main):014:0* put 'blog','1','content:header','this is header2'
0 row(s) in 0.0080 seconds
hbase(main):015:0>
hbase(main):016:0*
hbase(main):017:0* put 'blog','1','content:header','this is header3'
0 row(s) in 0.0050 seconds
hbase(main):018:0> scan 'blog'
ROW COLUMN+CELL
1 column=content:header, timestamp=1407464457128, value=this is header3
1 column=info:address, timestamp=1407464281942, value=bj
1 column=info:editor, timestamp=1407464270098, value=liudehua
1 row(s) in 0.0180 seconds
hbase(main):020:0> get 'blog','1','content:header'
COLUMN CELL
content:header timestamp=1407464457128, value=this is header3
1 row(s) in 0.0090 seconds
hbase(main):021:0>
原文:http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1537505
#可以看到历史版本记录
hbase(main):022:0* get 'blog','1',{COLUMN => 'content:header',VERSIONS => 2}
COLUMN CELL
content:header timestamp=1407464457128, value=this is header3
content:header timestamp=1407464454648, value=this is header2
2 row(s) in 0.0100 seconds
#可以看到历史版本记录
hbase(main):023:0> get 'blog','1',{COLUMN => 'content:header',VERSIONS => 3}
COLUMN CELL
content:header timestamp=1407464457128, value=this is header3
content:header timestamp=1407464454648, value=this is header2
content:header timestamp=1407464302384, value=this is header
3 row(s) in 0.0490 seconds
hbase(main):024:0>
base用java来操作是最方便,也效率最高的方式。但java并非轻量级,不方便在任何环境下调试。而且不同的开发人员熟悉的语言不一样,开发效率也不一样。hbase 通过thrift,还可以用python,ruby,cpp,perl等语言来操作。
thrift是facebook开发开源的类似google的protobuf的远程调用组件。但protobuf只有数据的序列化,且只支持二进制协议,没有远程调用部分。protobuf原生支持cpp,python,java,另外还有第三方实现的objectc,ruby等语言。而thrift是实现了序列化,传输,协议定义,远程调用等功能,跨语言能力更多。某些方面二者可以互相替代,但一些方面则各有适用范围。
原文:http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1537505
thrift的安装及thrift python的相关模块 ~
http://www.apache.org/dist//thrift/0.9.1/thrift-0.9.1.tar.gz tar zxvf thrift-0.8.0.tar.gz cd thrift-0.8.0 ./configure -with-cpp=no make sudo make install sudo pip install thrift
这里是可以生成python的thrift和hbase模块 ~
thrift -gen py /home/ubuntu/hbase-0.98.1/hbase-thrift/src/main/resources/org/apache/hadoop/hbase/thrift/Hbase.thrift
from thrift.transport import TSocket from thrift.protocol import TBinaryProtocol from hbase import Hbase transport=TSocket.TSocket('localhost',9090) protocol=TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(transport) client=Hbase.Client(protocol) transport.open() client.getTableNames()
原文:http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1537505
hbase 0.98的版本 貌似没有thrift的相关组建,我这里的用的是0.94版本搞定的。
分享文章:hbase之python利用thrift操作hbase数据和shell操作
标题链接:http://scyanting.com/article/joieid.html