在本文中，您将会了解到关于[bigdata-016]pythonhappybase操作hbase的新资讯，同时我们还将为您解释python查询hbase的相关在本文中，我们将带你探索[bigdata-

在本文中，您将会了解到关于[bigdata-016] python happybase 操作hbase的新资讯，同时我们还将为您解释python查询hbase的相关在本文中，我们将带你探索[bigdata-016] python happybase 操作hbase的奥秘，分析python查询hbase的特点，并给出一些关于02分布式NOSQL HBASE - JAVA API 操作HBase、ArcGIS Python查看geodatabase（.gdb）版本、bigdata-016] python happybase 操作hbase、bigdata——HBase+zookeeper+Hadoop集群构筑 之 Hbase集群构筑的实用技巧。

• [bigdata-016] python happybase 操作hbase（python查询hbase）
• 02分布式NOSQL HBASE - JAVA API 操作HBase
• ArcGIS Python查看geodatabase（.gdb）版本
• bigdata-016] python happybase 操作hbase
• bigdata——HBase+zookeeper+Hadoop集群构筑 之 Hbase集群构筑

[bigdata-016] python happybase 操作hbase（python查询hbase）

#!/usr/bin/env python3
#! coding:utf-8 -*-


import happybase

#要先在hbase某个节点上开启thrift服务
#hbase thrift -p 9090 start
connection = happybase.Connection(''192.168.0.1'',autoconnect=False)
connection.open()

#print所有的表名
print(''All tables: '',connection.tables(),''\n'')

#操作testtable表
#这个操作是一个提前声明-我要用到这个表了-但不会提交给thrift server做操作
table = connection.table(b''testtable'')

#检索某一行
row = table.row(b''myrow-2'')
print(''a row:'',row,''\n'')

#right
print(row[b''colfam1:q1''])
print(row[b''colfam1:q2''])

#wrong
# print(row[''colfam1:q1''])
# print(row[''colfam1:q2''])

#显示所有列族
print(''所有列族'',table.families(),''\n'')

#输出两列
print(''print two rows:'')
rows = table.rows([b''myrow-1'',b''myrow-2''])
for key,data in rows:
    print(key,data)

#字典输出两列
print(''\n'',''print two dict rows'')
rows_as_dict = dict(table.rows([b''myrow-1'',b''myrow-2'']))
print(rows_as_dict)

#输入row的一个列族所有值
row = table.row(b''myrow-2'',columns=[b''colfam1''])
print(''\n'',''输出一个列族'',row)

#scan操作
print(''\n'',''do scan'')
for key,data in table.scan():
    print(key,data)

02分布式NOSQL HBASE - JAVA API 操作HBase

（原文地址：http://www.jb51.cc/cata/500599，转载麻烦带上原文地址。hadoop hive hbasemahout storm spark kafka flume,等连载中，做个爱分享的人）

HBase,可以使用shell界面管理数据，也提供java api 来操作Hbase上的表的数据。所有Column均以二进制格式存储，所以在api中要不断的类型转换。

//1 准备HBase上下文 HBaseAdmin 和user表对象hTable
Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
conf.set("hbase.rootdir","hdfs://rdc:9000/HRoot");
conf.set("hbase.zookeeper.quorum","p1");
Configuration conf= HBaseConfiguration.create();
HConnection conn= HConnectionManager.createConnection(conf);
HTableInterface userTable = conn.getTable("user");

//2查->Get，HBase只能根据ROW KEY 做随机查。默认是没有二级索引的。相当于只能 SELECT u.name FROM user u where u.id = 2; 不能对非主键的查询 SELECT u.name FROM user u where u.name = "rdc";
String id = "1"; //row key行键
String columnFamily = "info"; //列镞
String colume = "name"; //列名
Get get = new Get(id.getBytes());
final Result result = hTable.get(get);
byte[] valBytes = result.getValue(columnFamily .getBytes(),colume getBytes());
String value = new String(value); // value 相当于sql语句 SELECT u.name FROM user u where u.id = 1，的结果

//2增->Put ，使用Put 一列一列的加。sql： insert into user(name) values("mosi")
//3改->Put ，使用Put 一列一列的改。sql：update user set name "mosi"
Put put = new Put(id.getBytes());
put.add(columnFamily .getBytes(), colume getBytes(),"mosi".getBytes());
hTable.put(put);//和java的map一样。为空新增，不为空覆盖。

//4删 -》sql: delete from user where id = 1
Delete delete = new Delete(id.getBytes());
hTable.delete(delete);
//5 扫描，HBASE还提供scan方式根据rowkey范围扫描,不指定rowkey范围，则为全表扫描 。一次网络连接获取 批量数据缓存在客户端内存中。相对应GET来说。节省网络的连接次数。
// sql: SELECT * FROM user u
Scan scan = new Scan();
final ResultScanner scanner = hTable.getScanner(scan);
for (Result result : scanner) {
final byte[] value = result.getValue(columnFamily .getBytes(),colume.getBytes());
}

ArcGIS Python查看geodatabase（.gdb）版本

代码：10.0不能运行

import arcpy

desc = arcpy.Describe(r''C:\Users\dell\Documents\ArcGIS\default.gdb'')
print desc.release

bigdata-016] python happybase 操作hbase

#!/usr/bin/env python3
#! coding:utf-8 -*-


import happybase

#要先在hbase某个节点上开启thrift服务
#hbase thrift -p 9090 start
connection = happybase.Connection(''192.168.0.1'',autoconnect=False)
connection.open()

#print所有的表名
print(''All tables: '',connection.tables(),''\n'')

#操作testtable表
#这个操作是一个提前声明-我要用到这个表了-但不会提交给thrift server做操作
table = connection.table(b''testtable'')

#检索某一行
row = table.row(b''myrow-2'')
print(''a row:'',row,''\n'')

#right
print(row[b''colfam1:q1''])
print(row[b''colfam1:q2''])

#wrong
# print(row[''colfam1:q1''])
# print(row[''colfam1:q2''])

#显示所有列族
print(''所有列族'',table.families(),''\n'')

#输出两列
print(''print two rows:'')
rows = table.rows([b''myrow-1'',b''myrow-2''])
for key,data in rows:
    print(key,data)

#字典输出两列
print(''\n'',''print two dict rows'')
rows_as_dict = dict(table.rows([b''myrow-1'',b''myrow-2'']))
print(rows_as_dict)

#输入row的一个列族所有值
row = table.row(b''myrow-2'',columns=[b''colfam1''])
print(''\n'',''输出一个列族'',row)

#scan操作
print(''\n'',''do scan'')
for key,data in table.scan():
    print(key,data)

bigdata——HBase+zookeeper+Hadoop集群构筑 之 Hbase集群构筑

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
export HBASE_MANAGES_ZK=false

<configuration>
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://sv004:9000/hbase</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>sv004,sv001,sv002,sv003</value>
     </property>
     <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value> 
     </property>
</configuration>

sv001
sv002
sv003

  scp -r $HBASE_HOME root@sv001:/home/project-test
  scp -r $HBASE_HOME root@sv002:/home/project-test
  scp -r $HBASE_HOME root@sv003:/home/project-test

今天关于[bigdata-016] python happybase 操作hbase和python查询hbase的讲解已经结束，谢谢您的阅读，如果想了解更多关于02分布式NOSQL HBASE - JAVA API 操作HBase、ArcGIS Python查看geodatabase（.gdb）版本、bigdata-016] python happybase 操作hbase、bigdata——HBase+zookeeper+Hadoop集群构筑 之 Hbase集群构筑的相关知识，请在本站搜索。