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

Makale
03/20/2024

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. Bkz. HDInsight kümesi oluşturmak için küme oluşturma. 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:

HDInsight Apache HBase tabular data.

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

HDInsight Apache HBase BigTable data.

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

HBase kümenize bağlanmak için komutunu kullanın ssh . öğesini kümenizin adıyla değiştirerek CLUSTERNAME aşağıdaki komutu düzenleyin ve komutunu girin:
```
ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
```
HBase etkileşimli kabuğunu başlatmak için komutunu kullanın hbase shell . SSH bağlantınıza aşağıdaki komutu girin:
```
hbase shell
```
komutunu kullanarak create iki sütunlu ailelerle bir HBase tablosu oluşturun. Aşağıdaki komutu girin:
```
create 'Contacts', 'Personal', 'Office'
```
HBase'deki tüm tabloları listelemek için komutunu kullanın list . Aşağıdaki komutu girin:
```
list
```

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.'

Tablo verilerini taramak ve döndürmek Contacts için komutunu kullanınscan. Aşağıdaki komutu girin:
```
scan 'Contacts'
```
Satırın içeriğini getirmek için komutunu kullanın get . Aşağıdaki komutu girin:
```
get 'Contacts', '1000'
```
Yalnızca bir satır olduğundan komutunu kullanırken scan benzer sonuçlar görürsünüz.
Tablodaki hücre değerini silmek için komutunu kullanın delete . Aşağıdaki komutu girin:
```
delete 'Contacts', '1000', 'Office:Address'
```
Tabloyu devre dışı bırakmak için komutunu kullanın disable . Aşağıdaki komutu girin:
```
disable 'Contacts'
```
HBase'den tablo bırakmak için komutunu kullanın drop . Aşağıdaki komutu girin:
```
drop 'Contacts'
```
HBase etkileşimli kabuğunu durdurmak için komutunu kullanın exit . 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 Storage’da depolanır, böylece kullanılmadığında bir kümeyi güvenle silebilirsiniz. Ayrıca, kullanılmıyorken dahi HDInsight kümesi için sizden ücret kesilir. Küme ücretleri depolama ücretlerinin birkaç katı olduğundan, kullanılmadığında kümelerin silinmesi mantıklı olandır.

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

Aracılığıyla paylaş