新增、更新数据Put - hbase快速入门与使用教程

5. 新增、更新数据Put

5.1.常用构造函数：

（1）指定行键

public Put（byte［］ row）

参数：row 行键

（2）指定行键和时间戳

public Put（byte［］ row， long ts）

参数：row 行键，ts 时间戳

（3）从目标字符串中提取子串，作为行键

Put（byte［］ rowArray， int rowOffset， int rowLength）

（4）从目标字符串中提取子串，作为行键，并加上时间戳

Put（byte［］ rowArray， int rowOffset， int rowLength， long ts）

5.2.常用方法：

（1）指定列族、限定符，添加值

add（byte［］ family， byte［］ qualifier， byte［］ value）

（2）指定列族、限定符、时间戳，添加值

add（byte［］ family， byte［］ qualifier， long ts， byte［］ value）

（3）设置写WAL（Write-Ahead-Log）的级别

public void setDurability（Durability d）

参数是一个枚举值，可以有以下几种选择：

ASYNC_WAL ：当数据变动时，异步写WAL日志

SYNC_WAL ：当数据变动时，同步写WAL日志

FSYNC_WAL ：当数据变动时，同步写WAL日志，并且，强制将数据写入磁盘

SKIP_WAL ：不写WAL日志

USE_DEFAULT ：使用HBase全局默认的WAL写入级别，即SYNC_WAL

5.3.实例代码

（1）插入行

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

HTable table = new HTable（conf， “rd_ns:leetable”）;

Put put = new Put（Bytes.toBytes（“100001”））;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“name”）， Bytes.toBytes（“lion”））;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“address”）， Bytes.toBytes（“shangdi”））;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“age”）， Bytes.toBytes（“30”））;

put.setDurability（Durability.SYNC_WAL）;

table.put（put）;

table.close（）;

（2）更新行

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

HTable table = new HTable（conf， “rd_ns:leetable”）;

Put put = new Put（Bytes.toBytes（“100001”））;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“name”）， Bytes.toBytes（“lee”））;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“address”）， Bytes.toBytes（“longze”））;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“age”）， Bytes.toBytes（“31”））;

put.setDurability（Durability.SYNC_WAL）;

table.put（put）;

table.close（）;

注意：

Put的构造函数都需要指定行键，如果是全新的行键，则新增一行；如果是已有的行键，则更新现有行。

创建Put对象及put.add过程都是在构建一行的数据，创建Put对象时相当于创建了行对象，add的过程就是往目标行里添加cell，直到table.put才将数据插入表格；

以上代码创建Put对象用的是构造函数1，也可用构造函数2，第二个参数是时间戳；

Put还有别的构造函数，请查阅官网API。

（3）从目标字符串中提取子串，作为行键，构建Put

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

HTable table = new HTable（conf， “rd_ns:leetable”）;

Put put = new Put（Bytes.toBytes（“100001_100002”），7，6）;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“name”）， Bytes.toBytes（“show”））;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“address”）， Bytes.toBytes（“caofang”））;

put.add（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“age”）， Bytes.toBytes（“30”））;

table.put（put）;

table.close（）;

注意，关于：Put put = new Put（Bytes.toBytes（“100001_100002”），7，6）

第二个参数是偏移量，也就是行键从第一个参数的第几个字符开始截取；

第三个参数是截取长度；

这个代码实际是从 100001_100002 中截取了100002子串作为目标行的行键。

6.删除数据Delete

Delete类用于删除表中的一行数据，通过HTable.delete来执行该动作。

在执行Delete操作时，HBase并不会立即删除数据，而是对需要删除的数据打上一个“墓碑”标记，直到当Storefile合并时，再清除这些被标记上“墓碑”的数据。

如果希望删除整行，用行键来初始化一个Delete对象即可。如果希望进一步定义删除的具体内容，可以使用以下这些Delete对象的方法：

为了删除指定的列族，可以使用deleteFamily

为了删除指定列的多个版本，可以使用deleteColumns

为了删除指定列的指定版本，可以使用deleteColumn，这样的话就只会删除版本号（时间戳）与指定版本相同的列。如果不指定时间戳，默认只删除最新的版本

下面详细说明构造函数和常用方法：

6.1.构造函数

（1）指定要删除的行键

Delete（byte［］ row）

删除行键指定行的数据。

如果没有进一步的操作，使用该构造函数将删除行键指定的行中所有列族中所有列的所有版本！

（2）指定要删除的行键和时间戳

Delete（byte［］ row， long timestamp）

删除行键和时间戳共同确定行的数据。

如果没有进一步的操作，使用该构造函数将删除行键指定的行中，所有列族中所有列的时间戳小于等于指定时间戳的数据版本。

注意：该时间戳仅仅和删除行有关，如果需要进一步指定列族或者列，你必须分别为它们指定时间戳。

（3）给定一个字符串，目标行键的偏移，截取的长度

Delete（byte［］ rowArray， int rowOffset， int rowLength）

（4）给定一个字符串，目标行键的偏移，截取的长度，时间戳

Delete（byte［］ rowArray， int rowOffset， int rowLength， long ts）

6.2.常用方法

Delete deleteColumn（byte［］ family， byte［］ qualifier）删除指定列的最新版本的数据。

Delete deleteColumns（byte［］ family， byte［］ qualifier）删除指定列的所有版本的数据。

Delete deleteColumn（byte［］ family， byte［］ qualifier， long timestamp）删除指定列的指定版本的数据。

Delete deleteColumns（byte［］ family， byte［］ qualifier， long timestamp）删除指定列的，时间戳小于等于给定时间戳的所有版本的数据。

Delete deleteFamily（byte［］ family）删除指定列族的所有列的所有版本数据。

Delete deleteFamily（byte［］ family， long timestamp）删除指定列族的所有列中时间戳小于等于指定时间戳的所有数据。

Delete deleteFamilyVersion（byte［］ family， long timestamp）删除指定列族中所有列的时间戳等于指定时间戳的版本数据。

voidsetTimestamp（long timestamp）为Delete对象设置时间戳。

6.3.实例代码

（1）删除整行的所有列族、所有行、所有版本

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

HTable table = new HTable（conf， “rd_ns:leetable”）;

Delete delete = new Delete（Bytes.toBytes（“000”））;

table.delete（delete）;

table.close（）;

（2）删除指定列的最新版本

以下是删除之前的数据，注意看100003行的info:address，这是该列最新版本的数据，值是caofang1，在这之前的版本值是caofang：

hbase（main）：007:0》 scan ‘rd_ns:leetable’

ROW COLUMN+CELL

100001 column=info:address， timestamp=1405304843114， value=longze

100001 column=info:age， timestamp=1405304843114， value=31

100001 column=info:name， timestamp=1405304843114， value=leon

100002 column=info:address， timestamp=1405305471343， value=caofang

100002 column=info:age， timestamp=1405305471343， value=30

100002 column=info:name， timestamp=1405305471343， value=show

100003 column=info:address， timestamp=1405390959464， value=caofang1

100003 column=info:age， timestamp=1405390959464， value=301

100003 column=info:name， timestamp=1405390959464， value=show1

3 row（s） in 0.0270 seconds

执行以下代码：

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

HTable table = new HTable（conf， “rd_ns:leetable”）;

Delete delete = new Delete（Bytes.toBytes（“100003”））;

delete.deleteColumn（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“address”））;

table.delete（delete）;

table.close（）;

然后查看数据，发现100003列的info:address列的值显示为前一个版本的caofang了！其余值均不变：

hbase（main）：008:0》 scan ‘rd_ns:leetable’

ROW COLUMN+CELL

100001 column=info:address， timestamp=1405304843114， value=longze

100001 column=info:age， timestamp=1405304843114， value=31

100001 column=info:name， timestamp=1405304843114， value=leon

100002 column=info:address， timestamp=1405305471343， value=caofang

100002 column=info:age， timestamp=1405305471343， value=30

100002 column=info:name， timestamp=1405305471343， value=show

100003 column=info:address， timestamp=1405390728175， value=caofang

100003 column=info:age， timestamp=1405390959464， value=301

100003 column=info:name， timestamp=1405390959464， value=show1

3 row（s） in 0.0560 seconds

（3）删除指定列的所有版本

接以上场景，执行以下代码：

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

HTable table = new HTable（conf， “rd_ns:leetable”）;

Delete delete = new Delete（Bytes.toBytes（“100003”））;

delete.deleteColumns（Bytes.toBytes（“info”）， Bytes.toBytes（“address”））;

table.delete（delete）;

table.close（）;

然后我们会发现，100003行的整个info:address列都没了：

hbase（main）：009:0》 scan ‘rd_ns:leetable’

ROW COLUMN+CELL

100001 column=info:address， timestamp=1405304843114， value=longze

100001 column=info:age， timestamp=1405304843114， value=31

100001 column=info:name， timestamp=1405304843114， value=leon

100002 column=info:address， timestamp=1405305471343， value=caofang

100002 column=info:age， timestamp=1405305471343， value=30

100002 column=info:name， timestamp=1405305471343， value=show

100003 column=info:age， timestamp=1405390959464， value=301

100003 column=info:name， timestamp=1405390959464， value=show1

3 row（s） in 0.0240 seconds

（4）删除指定列族中所有列的时间戳等于指定时间戳的版本数据

为了演示效果，我已经向100003行的info:address列新插入一条数据

hbase（main）：010:0》 scan ‘rd_ns:leetable’

ROW COLUMN+CELL

100001 column=info:address， timestamp=1405304843114， value=longze

100001 column=info:age， timestamp=1405304843114， value=31

100001 column=info:name， timestamp=1405304843114， value=leon

100002 column=info:address， timestamp=1405305471343， value=caofang

100002 column=info:age， timestamp=1405305471343， value=30

100002 column=info:name， timestamp=1405305471343， value=show

100003 column=info:address， timestamp=1405391883886， value=shangdi

100003 column=info:age， timestamp=1405390959464， value=301

100003 column=info:name， timestamp=1405390959464， value=show1

3 row（s） in 0.0250 seconds

现在，我们的目的是删除info列族中，时间戳为1405390959464的所有列数据：

Configuration conf = HBaseConfiguration.create（）;

HTable table = new HTable（conf， “rd_ns:leetable”）;

Delete delete = new Delete（Bytes.toBytes（“100003”））;

delete.deleteFamilyVersion（Bytes.toBytes（“info”）， 1405390959464L）;

table.delete（delete）;

table.close（）;

hbase（main）：011:0》 scan ‘rd_ns:leetable’

ROW COLUMN+CELL

100001 column=info:address， timestamp=1405304843114， value=longze

100001 column=info:age， timestamp=1405304843114， value=31

100001 column=info:name， timestamp=1405304843114， value=leon

100002 column=info:address， timestamp=1405305471343， value=caofang

100002 column=info:age， timestamp=1405305471343， value=30

100002 column=info:name， timestamp=1405305471343， value=show

100003 column=info:address， timestamp=1405391883886， value=shangdi

100003 column=info:age， timestamp=1405390728175， value=30

100003 column=info:name， timestamp=1405390728175， value=show

3 row（s） in 0.0250 seconds

可以看到，100003行的info列族，已经不存在时间戳为1405390959464的数据，比它更早版本的数据被查询出来，而info列族中时间戳不等于1405390959464的address列，不受该delete的影响。

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