Hbase實戰教程之happybase（轉自wolfoxliu）
Hbase實戰教程之happybase
wolfoxliuW wolfoxliu 釋出於 2017/03/10 1 本文基於實驗室已經搭建好的Hadoop平臺而寫，使用Python呼叫happybase庫。
1.thrift 是facebook開發並開源的一個二進位制通訊中介軟體，通過thrift，我們可以用Python來操作Hbase
首先開啟Hadoop平臺的HadoopMaster的thrift服務，用Xshell連線HadoopMaster，用root使用者登入，
如果想關閉終端之後，thrift服務繼續執行，可以用daemon模式執行
2.安裝happybase和thrift
pip install happybase
pip install thrift
3.嘗試連線Hbase
import happybase
connection = happybase.Connection('10.1.13.111')
print connection.tables()
此時會出現下面的錯誤：
thriftpy.parser.exc.ThriftParserError: ThriftPy does not support generating module with path in protocol 'c'
解決的辦法請參考這個連線：
http://stackoverflow.com/questions/39220102/error-import-impyla-library-on-windows
即將 C:\Python27\Lib\site-packages\thriftpy\parser\parser.py , line 488
if url_scheme == '':
修改為
if len(url_scheme) <= 1:
4.happybase的使用
請參考
在此做一下簡單的使用介紹
（1）建立連線
import happybase
connection = happybase.Connection('10.1.13.111')
當connection被建立的時候，預設自動與Hbase建立socket連線的。
若不想自動與Hbase建立socket連線，可以將autoconnect引數設定為False
connection = happybase.Connection('10.1.13.111', autoconnect=False)
然後手動與Hbase建立socket連線
connection.open()
（2）連線建立好之後檢視可以使用的table
print connection.tables()
因為還沒有建立table，所以返回結果是 []
（3）建立一個table
connection.create_table(
'my_table',
{
'cf1': dict(max_versions=10),
'cf2': dict(max_versions=1, block_cache_enabled=False),
'cf3': dict(), # use defaults
}
)
此時，我們再通過connection.tables()檢視可以使用的table，結果為['my_table']
建立的table即my_table包含3個列族：cf1、cf2、cf3
（4）獲取一個table例項
一個table被建立好之後，要想對其進行操作，首先要獲取這個table例項
table = connection.table('my_table')
（5）使用table的名稱空間
因為一個Hbase會被多個專案共同使用，所以就會導致table的命名衝突，為了解決這個問題，可以在建立table的時候，手動加上專案的名字作為table名字的字首，例如myproject_xyz。
但是這樣做比較麻煩，happybase幫我們做好了工作，我們可以在與Hbase建立連線的時候，通過設定table_prefix引數來實現這個功能
connection = happybase.Connection('10.1.13.111', table_prefix='myproject')
此時connection.tables()只會返回包含在該名稱空間裡的tables，且返回的tables的名字會以簡單的形式顯示，即不包含字首。
（6）儲存資料：Hbase裡 儲存的資料都是原始的位元組字串
cloth_data = {'cf1:content': u'牛仔褲', 'cf1:price': '299', 'cf1:rating': '98%'}
hat_data = {'cf1:content': u'鴨舌帽', 'cf1:price': '88', 'cf1:rating': '99%'}
shoe_data = {'cf1:content': u'耐克', 'cf1:price': '988', 'cf1:rating': '100%'}
author_data = {'cf2:name': u'LiuLin', 'cf2:date': '2017-03-09'}
table.put(row='www.test1.com', data=cloth_data)
table.put(row='www.test2.com', data=hat_data)
table.put(row='www.test3.com', data=shoe_data)
table.put(row='www.test4.com', data=author_data)
使用put一次只能儲存一行資料
如果row key已經存在，則變成了修改資料
（7）更好的儲存資料
table.put()方法會立即給Hbase Thrift server傳送一條命令。其實這種方法的效率並不高，我們可以使用更高效的table.batch()方法。
# 使用batch一次插入多行資料
bat = table.batch()
bat.put('www.test5.com', {'cf1:price': 999, 'cf2:title': 'Hello Python', 'cf2:length': 34, 'cf3:code': 'A43'})
bat.put('www.test6.com', {'cf1:content': u'剃鬚刀', 'cf1:price': 168, 'cf1:rating': '97%'})
bat.put('www.test7.com', {'cf3:function': 'print'})
bat.send()
更有用的方法是使用上下文管理器來管理batch，這樣就不用手動傳送資料了，即不再需要bat.send()
# 使用with來管理batch
with table.batch() as bat:
bat.put('www.test5.com', {'cf1:price': '999', 'cf2:title': 'Hello Python', 'cf2:length': '34', 'cf3:code': 'A43'})
bat.put('www.test6.com', {'cf1:content': u'剃鬚刀', 'cf1:price': '168', 'cf1:rating': '97%'})
bat.put('www.test7.com', {'cf3:function': 'print'})
還可以刪除資料
# 在batch中刪除資料
with table.batch() as bat:
bat.put('www.test5.com', {'cf1:price': '999', 'cf2:title': 'Hello Python', 'cf2:length': '34', 'cf3:code': 'A43'})
bat.put('www.test6.com', {'cf1:content': u'剃鬚刀', 'cf1:price': '168', 'cf1:rating': '97%'})
bat.put('www.test7.com', {'cf3:function': 'print'})
bat.delete('www.test1.com')
batch將資料儲存在記憶體中，知道資料被send，第一種send資料的方法是顯示地傳送，即bat.send()，第二種send資料的方法是到達with上下文管理器的結尾自動傳送。這樣就存在一個問題，萬一資料量很大，就會佔用太多的記憶體。所以我們在使用table.batch()的時候要通過batch_size引數來設定batch的大小
# 通過batch_size引數來設定batch的大小
with table.batch(batch_size=10) as bat:
for i in range(16):
bat.put('www.test{}.com'.format(i), {'cf1:price': '{}'.format(i)})
（8）掃描一個table裡的資料
# 全域性掃描一個table
for key, value in table.scan():
print key, value
結果如下：
這種全域性掃描一個表格其實代價是很大的，尤其是當資料量很大的時候。我們可以通過設定開始的row key 或結束的row key或者同時設定開始和結束的row key來進行區域性查詢
# 通過row_start引數來設定開始掃描的row key
for key, value in table.scan(row_start='www.test2.com'):
print key, value
# 通過row_stop引數來設定結束掃描的row key
for key, value in table.scan(row_stop='www.test3.com'):
print key, value
# 通過row_start和row_stop引數來設定開始和結束掃描的row key
for key, value in table.scan(row_start='www.test2.com', row_stop='www.test3.com'):
print key, value
另外，還可以通過設定row key的字首來進行區域性掃描
# 通過row_prefix引數來設定需要掃描的row key
for key, value in table.scan(row_prefix='www.test'):
print key, value
（9）檢索資料
# 檢索一行資料
row = table.row('www.test4.com')
print row
直接返回該row key的值（以字典的形式），結果為：
{'cf2:name': 'LiuLin', 'cf2:date': '2017-03-09'}
# 檢索多行資料 rows = table.rows(['www.test1.com', 'www.test4.com']) print rows
返回的是一個list，list的一個元素是一個tuple，tuple的第一個元素是row key，第二個元素是row key的值
如果想使檢索多行資料即table.rows()返回的結果是一個字典，可以這樣處理
# 檢索多行資料，返回字典 rows_dict = dict(table.rows(['www.test1.com', 'www.test4.com'])) print rows_dict
如果想使table.rows()返回的結果是一個有序字典，即OrderedDict，可以這樣處理
# 檢索多行資料，返回有序字典 from collection import OrderedDict rows_ordered_dict = OrderedDict(table.rows(['www.test1.com', 'www.test4.com'])) print rows_ordered_dict
（10）更好地檢索資料
# 通過指定列族來檢索資料
row = table.row('www.test1.com', columns=['cf1'])
print row
# 通過指定列族中的列來檢索資料
row = table.row('www.test1.com', columns=['cf1:price', 'cf1:rating'])
print row
print row['cf1:price']
在Hbase裡，每一個cell都有一個時間戳timestamp，可以通過時間戳來檢索資料
# 通過指定時間戳來檢索資料，時間戳必須是整數
row = table.row('www.test1.com', timestamp=1489070666)
print row
預設情況下，返回的資料並不會包含時間戳，如果你想獲取時間戳，這樣就可以了
# 在返回的資料裡面包含時間戳 row = table.row(row='www.test1.com', columns=['cf1:rating', 'cf1:price'], include_timestamp=True) print row
對於同一個單元的值，Hbase儲存了多個版本，在建立表的時候可以通過max_versions引數來設定一個列族的最大版本號，如果想檢索某一cell所有的版本，可以這樣
# 檢索某一個cell所有的版本 cells = table.cells(b'www.test1.com', column='cf1:price') print cells
也可以通過version引數來指定需要檢索的前n個版本，如下
# 通過設定version引數來檢索前n個版本 cells = table.cells(b'www.test1.com', column='cf1:price', versions=3) print cells
（11）刪除資料
# 刪除一整行資料
table.delete('www.test4.com')
# 刪除一個列族的資料
table.delete('www.test2.com', columns=['cf1'])
# 刪除一個列族中幾個列的資料
table.delete('www.test2.com', columns=['cf1：name', 'cf1:price'])
（12）使用連線池
Hbase自帶有執行緒安全的連線池，踏允許多個執行緒共享和重用已經開啟的連線。這對於多執行緒的應用是非常有用的。當一個執行緒申請一個連線，它將獲得一個租賃憑證，在此期間，這個執行緒單獨享有這個連線。當這個執行緒使用完該連線之後，它將該連線歸還給連線池以便其他的執行緒可以使用
# 建立連線，通過引數size來設定連線池中連線的個數 pool = happybase.ConnectionPool(size=3, host='10.1.13.111', table_prefix='myProject')
# 獲取連線
with pool.connection() as connection:
print connection.tables()