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HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，是 Google BigTable 的开源实现。HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其文件存储系统；Hadoop MapReduce 来处理 HBase 中的海量数据；Zookeeper 来做协同服务。

Hbase 主要由 Zookeeper、HMaster 和 HRegionServer 组成。其中 ：

• ZooKeeper 可避免 Hmaster 的单点故障，其 Master 选举机制可保证一个 Master 提供服务。
• Hmaster 管理用户对表的增删改查操作，管理 HRegionServer 的负载均衡。并可调整 Region 的分布，在 HRegionServer 退出时迁移其内的 HRegion 到其他 HRegionServer 上。
• HRegionServer 是 Hbase 中最核心的模块，其主要负责响应用户的 I/O 请求，向 HDFS 文件系统中读写数据。HRegionServer 内部管理了一系列 HRegion 对象，每个 HRegion 对应一个 Region，HRegion 中由多个 Store 组成。每个 Store 对应了 Column Family 的存储。

本开发指南将从技术人员的角度帮助用户使用 EMR 集群开发。考虑用户数据安全，EMR 中当前只支持 VPC 网络访问。

1. 开发准备

确认您已经开通了腾讯云，并且创建了一个 EMR 集群。在创建 EMR 集群的时候需要在软件配置界面选择了 Hbase 组件和 Zookeeper 组件。

2. 使用 Hbase Shell

在使用 Hbase Shell 之前请登录 EMR 集群的 Master 节点。登录 EMR 的方式可参考 登录 Linux 实例。这里可以选择使用 WebShell 登录。单击对应云服务器右侧的登录，进入登录界面，用户名默认为 root，密码为创建 EMR 时用户自己输入的密码。输入正确后，即可进入 EMR 命令行界面。

在 EMR 命令行先使用以下指令切换到 Hadoop 用户，并进入目录 /usr/local/service/hbase：

[root@172 ~]# su hadoop
[hadoop@10root]$ cd /usr/local/service/hbase

通过如下命令您可以进入 Hbase Shell ：

[hadoop@10hbase]$ bin/hbase shell

在 hbase shell 下输入 help 可以查看基本的使用信息和示例的指令。接下来我们使用以下指令建立一个新表：

hbase(main):001:0> create 'test', 'cf'

表格建立后，可以使用 list 指令来查看您建立的表是否已经存在。

hbase(main):002:0> list 'test'
TABLE                                                                             
test                                                                               
1 row(s) in 0.0030 seconds
=> ["test"]

使用put指令来为您创建的表加入元素：

hbase(main):003:0> put 'test', 'row1', 'cf:a', 'value1'
0 row(s) in 0.0850 seconds
hbase(main):004:0> put 'test', 'row2', 'cf:b', 'value2'
0 row(s) in 0.0110 seconds
hbase(main):005:0> put 'test', 'row3', 'cf:c', 'value3'
0 row(s) in 0.0100 seconds

我们在创建的表中加入了三个值，第一次在“row1”行“cf:a”列插入了一个值“value1”，以此类推。
使用scan指令来遍历整个表：

hbase(main):006:0> scan 'test'
ROW  COLUMN+CELL                                                                   
row1   column=cf:a, timestamp=1530276759697, value=value1                         
row2   column=cf:b, timestamp=1530276777806, value=value2                         
row3   column=cf:c, timestamp=1530276792839, value=value3                         
3 row(s) in 0.2110 seconds

使用get指令来取得表中指定行的值：

hbase(main):007:0> get 'test', 'row1'
COLUMN  CELL                                                                       
cf:a       timestamp=1530276759697, value=value                                   
1 row(s) in 0.0790 seconds

使用drop指令来删除一个表，在删除表之前需要先使用disable指令来禁用一个表：

hbase(main):010:0> disable 'test'
hbase(main):011:0> drop 'test'

最后可以使用quit指令来关闭 hbase shell。

更多的 Hbase shell 指令请查看 官方文档。

3. 通过 API 使用 Hbase

首先 下载并安装 Maven，配置 Maven 的环境变量，如果您使用 IDE，请在 IDE 中设置 Maven 相关配置。

新建一个 Maven 工程

在命令行下进入您想要新建工程的目录，例如D://mavenWorkplace中，输入如下命令新建一个 Maven 工程：

mvn      archetype:generate      -DgroupId=$yourgroupID       -DartifactId=$yourartifactID 
-DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart

其中 $yourgroupID 即为您的包名。$yourartifactID 为您的项目名称，而 maven-archetype-quickstart 表示创建一个 Maven Java 项目。工程创建过程中需要下载一些文件，请保持网络通畅。

创建成功后，在 D://mavenWorkplace 目录下就会生成一个名为 $yourartifactID 的工程文件夹。其中的文件结构如下所示：

simple
　　---pom.xml　　　　核心配置，项目根下
　　---src
　　　　---main　　　　　　
　　　　　　---java　　　　Java 源码目录
　      　---resources　  Java 配置文件目录
　　　---test
　　　　　---java　　　　测试源码目录
　　　　　---resources　  测试配置目录

其中我们主要关心 pom.xml 文件和 main 下的 Java 文件夹。pom.xml 文件主要用于依赖和打包配置，Java 文件夹下放置您的源代码。

添加 Hadoop 依赖和样例代码

首先在 pom.xml 文件中添加 Maven 依赖：

<dependencies>
　　    <dependency>
　　            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
　　            <artifactId>hbase-client</artifactId>
　　            <version>1.2.4</version>
       </dependency>
</dependencies>

然后在 pom.xml 文件中添加打包和编译插件：

<build>
<plugins>
 <plugin>
   <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
   <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
   <configuration>
     <source>1.8</source>
     <target>1.8</target>
     <encoding>utf-8</encoding>
   </configuration>
 </plugin>
 <plugin>
   <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
   <configuration>
     <descriptorRefs>
     <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
     </descriptorRefs>
   </configuration>
   <executions>
     <execution>
       <id>make-assembly</id>
       <phase>package</phase>
       <goals>
         <goal>single</goal>
       </goals>
     </execution>
   </executions>
 </plugin>
</plugins>
</build>

在添加样例代码之前，需要用户获取 Hbase 集群的 zookeeper 地址。登录 EMR 任意一台 Master 节点或者 Core 节点，进入 /usr/local/service/hbase/conf 目录，查看 hbase-site.xml 的 hbase.zookeeper.quorum 配置获得 zookeeper 的 IP 地址 $quorum，hbase.zookeeper.property.clientPort 配置获得 zookeeper 的端口号 $clientPort。

接下来添加样例代码，在 main>java 文件夹下新建一个 Java Class 取名为 PutExample.java，并将以下代码加入其中：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.apache.hadoop.hbase.io.compress.Compression.Algorithm;
import java.io.IOException;
/**
* Created by tencent on 2018/6/30.
*/
public class PutExample {
   public static void main(String[] args) throws IOException {
       Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
       conf.set("hbase.zookeeper.quorum","$quorum");
       conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort","$clientPort");
       conf.set("zookeeper.znode.parent", "$znodePath");
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
       Admin admin = connection.getAdmin();
        HTableDescriptor table = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("test1"));
       table.addFamily(new HColumnDescriptor("cf").setCompressionType(Algorithm.NONE));
        System.out.print("Creating table. ");
       if (admin.tableExists(table.getTableName())) {
           admin.disableTable(table.getTableName());
           admin.deleteTable(table.getTableName());
       }
       admin.createTable(table);
        Table table1 = connection.getTable(TableName.valueOf("test1"));
       Put put1 = new Put(Bytes.toBytes("row1"));
       put1.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("a"),
               Bytes.toBytes("value1"));
       table1.put(put1);
       Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("row2"));
       put2.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("b"),
               Bytes.toBytes("value2"));
       table1.put(put2);
       Put put3 = new Put(Bytes.toBytes("row3"));
       put3.addColumn(Bytes.toBytes("cf"), Bytes.toBytes("c"),
               Bytes.toBytes("value3"));
       table1.put(put3);
        System.out.println(" Done.");
   }
}

编译代码并打包上传

使用本地命令行进入工程目录，执行以下指令对工程进行编译打包：

mvn package

显示 build success 表示操作成功，在工程目录下的 target 文件夹中能够看到打包好的文件。

使用 scp 或者 sftp 工具把打包好的文件上传到 EMR 集群。这里一定要上传把依赖一起进行打包的 jar 包。在本地命令行模式下运行：

scp $localfile root@公网IP地址:$remotefolder

其中，$localfile 是您的本地文件的路径加名称，root 为 CVM 服务器用户名，公网 IP 可以在 EMR 控制台的节点信息中或者在云服务器控制台查看。$remotefolder 是您想存放文件的 CVM 服务器路径。上传完成后，在 EMR 集群命令行中即可查看对应文件夹下是否有相应文件。

4. 运行样例

登录 EMR 集群的 Master 节点，并且切换到 hadoop 用户。使用如下命令执行样例：

[hadoop@10 hadoop]$ java –jar $package.jar

在控制台输出“Done”后，说明所有的操作已完成。可切换到 hbase shell 中使用list命令来查看使用 API 创建的 Hbase 表是否成功。如果成功可使用scan命令来查看表的具体内容。

[hadoop@10hbase]$ bin/hbase shell
hbase(main):002:0> list 'test1'
TABLE                                                                                           
Test1                                                                                           
1 row(s) in 0.0030 seconds
=> ["test1"]
hbase(main):006:0> scan 'test1'
ROW  COLUMN+CELL                                                                                 
row1   column=cf:a, timestamp=1530276759697, value=value1                                       
row2   column=cf:b, timestamp=1530276777806, value=value2                                       
row3   column=cf:c, timestamp=1530276792839, value=value3                                       
3 row(s) in 0.2110 seconds

更多的 API 使用说明请参见 官方文档。