Hızlı Başlangıç: HBase Shell ile Azure HDInsight'ta Apache HBase sorgulama

Bu hızlı başlangıçta Apache HBase Kabuğu'nu kullanarak HBase tablosu oluşturmayı, veri eklemeyi ve sonra tabloyu sorgulamayı öğreneceksiniz.

Azure aboneliğiniz yoksa başlamadan önce ücretsiz bir hesap oluşturun.

Önkoşullar

• Apache HBase kümesi. Küme oluşturma seçeneğini kullanarak bir HDInsight kümesi oluşturun. HBase küme türünü seçtiğinizden emin olun.

• Bir SSH istemcisi. Daha fazla bilgi için bkz. SSH kullanarak HDInsight'a (Apache Hadoop) bağlanma.

Tablo oluşturma ve verileri işleme

Çoğu kişi için veriler tablo biçiminde görünür:

HBase'de (Cloud BigTable uygulaması) aynı veriler şöyle görünür:

HBase kümelerine bağlanmak için SSH kullanabilir ve ardından Apache HBase Kabuğu kullanarak HBase tabloları oluşturabilir, veri ekleyebilir ve veri sorgulayabilirsiniz.

1. HBase kümenize bağlanmak için komutunu kullanın ssh . Aşağıdaki komutu CLUSTERNAME ile kümenizin adını değiştirerek düzenleyin ve komutu çalıştırın:

   ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
   

2. HBase etkileşimli kabuğunu başlatmak için hbase shell komutunu kullanın. SSH bağlantınıza aşağıdaki komutu girin:

   hbase shell
   

3. komutunu kullanarak create iki sütunlu ailelerle bir HBase tablosu oluşturun. Aşağıdaki komutu girin:

   create 'Contacts', 'Personal', 'Office'
   

4. HBase'deki tüm tabloları listelemek için komutunu kullanın list . Aşağıdaki komutu girin:

   list
   

5. Belirli bir tablodaki belirtilen satırda belirtilen bir sütuna değer eklemek için komutunu kullanın put . Aşağıdaki komutu girin:

   put 'Contacts', '1000', 'Personal:Name', 'John Dole'
   put 'Contacts', '1000', 'Personal:Phone', '1-425-000-0001'
   put 'Contacts', '1000', 'Office:Phone', '1-425-000-0002'
   put 'Contacts', '1000', 'Office:Address', '1111 San Gabriel Dr.'
   

6. scan komutunu kullanarak tablo Contacts verilerini tarayın ve döndürün. Aşağıdaki komutu girin:

   scan 'Contacts'
   

7. Satırın içeriğini getirmek için komutunu kullanın get . Aşağıdaki komutu girin:

   get 'Contacts', '1000'
   

   Yalnızca bir satır olduğu için scan komutunu kullanmaya benzer sonuçlar görürsünüz.

8. Tablodaki hücre değerini silmek için komutunu kullanın delete . Aşağıdaki komutu girin:

   delete 'Contacts', '1000', 'Office:Address'
   

9. Tabloyu devre dışı bırakmak için komutunu kullanın disable . Aşağıdaki komutu girin:

   disable 'Contacts'
   

10. HBase'den tablo bırakmak için komutunu kullanın drop . Aşağıdaki komutu girin:

    drop 'Contacts'
    

11. exit komutunu kullanarak HBase etkileşimli kabuğunu durdurun. Aşağıdaki komutu girin:

    exit
    

HBase tablo şeması hakkında daha fazla bilgi için bkz . Apache HBase Şema Tasarımına Giriş. HBase komutları hakkında daha fazla bilgi için bkz. Apache HBase başvuru kılavuzu.

Kaynakları temizleme

Hızlı başlangıcı tamamladıktan sonra kümeyi silmek isteyebilirsiniz. HDInsight ile verileriniz Azure Depolama'da depolanır, bu nedenle kullanımda olmayan bir kümeyi güvenle silebilirsiniz. Kullanımda olmasa bile HDInsight kümesi için de ücretlendirilirsiniz. Küme ücretleri depolama ücretlerinden çok daha fazla olduğundan, kullanımda olmayan kümeleri silmek ekonomik bir anlam ifade eder.

Kümeyi silmek için bkz . Tarayıcınızı, PowerShell'i veya Azure CLI'yı kullanarak HDInsight kümesini silme.

Sonraki adımlar

Bu hızlı başlangıçta Apache HBase Kabuğu'nu kullanarak HBase tablosu oluşturmayı, veri eklemeyi ve tabloyu sorgulamayı öğrendiniz. HBase'de depolanan veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek için, sonraki makalede Apache Spark ile sorguların nasıl yürütüleceği gösterilir.

Apache HBase verilerini okumak ve yazmak için Apache Spark kullanma