Python操作HBase之happybase，hbasehappybase,安装Thrift安装

Python操作HBase之happybase，hbasehappybase,安装Thrift安装

安装Thrift

安装Thrift的具体操作，请点击链接

pip install thrift

安装happybase

pip install happybase

连接(happybase.Connection)

happybase.Connection(host=’localhost’, port=9090, timeout=None, autoconnect=True, table_prefix=None, table_prefix_separator=b’_’, compat=’0.98’, transport=’buffered’, protocol=’binary’)

获取连接实例

host：主机名
port：端口
timeout：超时时间
autoconnect：连接是否直接打开
table_prefix：用于构造表名的前缀
table_prefix_separator：用于table_prefix的分隔符
compat：兼容模式
transport：运输模式
protocol：协议

connection = happybase.Connection(host="192.168.0.156",port=9090,timeout=None,autoconnect=True,table_prefix=None,table_prefix_separator=b‘_‘,compat=‘0.98‘, transport=‘buffered‘,protocol=‘binary‘)

使用连接池

Hbase自带有线程安全的连接池，踏允许多个线程共享和重用已经打开的连接。这对于多线程的应用是非常有用的。当一个线程申请一个连接，它将获得一个租赁凭证，在此期间，这个线程单独享有这个连接。当这个线程使用完该连接之后，它将该连接归还给连接池以便其他的线程可以使用

# 创建连接，通过参数size来设置连接池中连接的个数pool = happybase.ConnectionPool(size=3, host=‘10.1.13.111‘, table_prefix=‘myProject‘)# 获取连接with pool.connection() as connection:    print connection.tables()

open()：打开传输，无返回值

connection.open()

close()：关闭传输，无返回值

connection.close()

compact_table(name,major=False)：压缩指定表格，无返回值name：表名major：是否主要压缩

connection.compact_table(name,major=False)

create_table(name,families)：创建表，无返回值name：表名families：列族

families = {    "cf":dict(),    "df":dict()}connection.create_table(name,families)      # 如果连接时，有传递表前缀参数时，真实表名将会是："{}_{}".format(table_prefix,name)

connection.create_table(    ‘my_table‘,    {        ‘cf1‘: dict(max_versions=10),        ‘cf2‘: dict(max_versions=1, block_cache_enabled=False),        ‘cf3‘: dict(),  # use defaults    })

此时，我们再通过connection.tables()查看可以使用的table，结果为[‘my_table‘]

创建的table即my_table包含3个列族：cf1、cf2、cf3

使用table的命名空间

因为一个Hbase会被多个项目共同使用，所以就会导致table的命名冲突，为了解决这个问题，可以在创建table的时候，手动加上项目的名字作为table名字的前缀，例如myproject_xyz。

但是这样做比较麻烦，happybase帮我们做好了工作，我们可以在与Hbase建立连接的时候，通过设置table_prefix参数来实现这个功能

connection = happybase.Connection(‘10.1.13.111‘, table_prefix=‘myproject‘)

此时connection.tables()只会返回包含在该命名空间里的tables，且返回的tables的名字会以简单的形式显示，即不包含前缀。

delete_table(name,disable=False)：删除表，无返回值name：表名disable：是否先禁用表

 connection.delete_table(name,disable=False)

disable_table(name)：禁用表，无返回值name：表名

connection.disable_table(name)

enable_table(name)：启用表，无返回值name：表名

connection.enable_table(name)

is_table_enabled(name)：表是否已经被启用，返回一个bool值name：表名

connection.is_table_enabled(name)

connection.table(name,user_prefix=True)：获取一个表对象，返回一个happybase.Table对象name：表名user_prefix：是否使用表前缀，默认为True

table = connection.table(name,user_prefix=True)     # table为happybase.table.Table类型

connection.tables()：获取Hbase实例中的表名列表，返回一个list

table_name_list = connection.tables()

表(happybase.Table)

happybase.Table(name,connection)：获取表实例name：表名connection：连接

table = happybase.Table(name,connection)

cells(row, column, versions=None, timestamp=None, include_timestamp=False)：获取单元格数据，返回一个listrow：行column：列versions：获取的最大版本数量，默认None，即获取所有timestamp：时间戳，默认None，即获取所有时间戳版本的数据。可指定一个时间戳，获取小于此时间戳版本的所有数据include_timestamp：是否返回时间戳，默认False

content = table.cells(‘row1‘,‘cf:1‘,5,timestamp=1514861929124,include_timestamp=True)print content   # [(‘1‘, 1514861925674L)]

counter_set(row,column,value=0)：设置计数器列为特定值，此方法在指定列中存储一个64位有符号整数值。无返回值row：行column：列value：默认值，默认为0

table.counter_set(row,column,value=0)

table.counter_get(row,column)：获取计数器列的值，返回当前单元格的值row：行column：列

content = table.counter_get(row,column)

counter_dec(row,column,value=1)：计数器列递减，返回递减后单元格的值row：行column：列value：每次递减的值，默认为1

content = table.counter_dec(row,column,value=1)

counter_inc(row,column,value=1)：计数器列递增，返回递增后单元格的值row：行column：列value：每次递增的值，默认为1

content = table.counter_inc(row,column,value=1)

delete(row, columns=None, timestamp=None, wal=True)：删除指定行数据，无返回值row：行columns：列，默认为None，即删除所有列，可传入一个list或tuple来指定删除列timestamp：时间戳，默认为None，即删除所有，可传入一个时间戳来删除小于等于此时间戳的所有数据wal：是否写入wal，默认为True

table.delete(row, columns=None, timestamp=None, wal=True)

families()：获取所有列族信息，返回一个dict

info = table.families()print info{    ‘cf‘: {        ‘max_versions‘: 3,        ‘bloom_filter_vector_size‘: 0,        ‘name‘: ‘cf: ‘,        ‘bloom_filter_type‘: ‘NONE‘,        ‘bloom_filter_nb_hashes‘: 0,        ‘time_to_live‘: 2147483647,        ‘in_memory‘: False,        ‘block_cache_enabled‘: False,        ‘compression‘: ‘NONE‘    },    ‘cd‘: {        ‘max_versions‘: 3,        ‘bloom_filter_vector_size‘: 0,        ‘name‘: ‘cd: ‘,        ‘bloom_filter_type‘: ‘NONE‘,        ‘bloom_filter_nb_hashes‘: 0,        ‘time_to_live‘: 2147483647,        ‘in_memory‘: False,        ‘block_cache_enabled‘: False,        ‘compression‘: ‘NONE‘    }}

put(row, data, timestamp=None, wal=True)：插入数据，无返回值row: 行data: 数据，dict类型，{列:值}构成，列与值皆为str类型timestamp：时间戳，默认None，即写入当前时间戳wal：是否写入wal，默认为True

# 在row1行,cf:1列插入值1table.put("row1",{"cf:1":"1"})

使用put一次只能存储一行数据

如果row key已经存在，则变成了修改数据

更好的存储数据

table.put()方法会立即给Hbase Thrift server发送一条命令。其实这种方法的效率并不高，我们可以使用更高效的table.batch()方法。

# 使用batch一次插入多行数据bat = table.batch()bat.put(‘www.test5.com‘, {‘cf1:price‘: 999, ‘cf2:title‘: ‘Hello Python‘, ‘cf2:length‘: 34, ‘cf3:code‘: ‘A43‘})bat.put(‘www.test6.com‘, {‘cf1:content‘: u‘剃须刀‘, ‘cf1:price‘: 168, ‘cf1:rating‘: ‘97%‘})bat.put(‘www.test7.com‘, {‘cf3:function‘: ‘print‘})bat.send()

更有用的方法是使用上下文管理器来管理batch，这样就不用手动发送数据了，即不再需要bat.send()

# 使用with来管理batchwith table.batch() as bat:    bat.put(‘www.test5.com‘, {‘cf1:price‘: ‘999‘, ‘cf2:title‘: ‘Hello Python‘, ‘cf2:length‘: ‘34‘, ‘cf3:code‘: ‘A43‘})    bat.put(‘www.test6.com‘, {‘cf1:content‘: u‘剃须刀‘, ‘cf1:price‘: ‘168‘, ‘cf1:rating‘: ‘97%‘})    bat.put(‘www.test7.com‘, {‘cf3:function‘: ‘print‘})

还可以删除数据

# 在batch中删除数据with table.batch() as bat:    bat.put(‘www.test5.com‘, {‘cf1:price‘: ‘999‘, ‘cf2:title‘: ‘Hello Python‘, ‘cf2:length‘: ‘34‘, ‘cf3:code‘: ‘A43‘})    bat.put(‘www.test6.com‘, {‘cf1:content‘: u‘剃须刀‘, ‘cf1:price‘: ‘168‘, ‘cf1:rating‘: ‘97%‘})    bat.put(‘www.test7.com‘, {‘cf3:function‘: ‘print‘})    bat.delete(‘www.test1.com‘)

batch将数据保存在内存中，知道数据被send，第一种send数据的方法是显示地发送，即bat.send()，第二种send数据的方法是到达with上下文管理器的结尾自动发送。这样就存在一个问题，万一数据量很大，就会占用太多的内存。所以我们在使用table.batch()的时候要通过batch_size参数来设置batch的大小

# 通过batch_size参数来设置batch的大小with table.batch(batch_size=10) as bat:    for i in range(16):        bat.put(‘www.test{}.com‘.format(i), {‘cf1:price‘: ‘{}‘.format(i)})

regions()：检索此表的区域服务器信息

info = table.regions()print info# [{‘name‘: ‘ddd_ch,,1514948783663.caccaafa3df04cd75737a9effb5615d4.‘, ‘server_name‘: ‘slave3‘, ‘port‘: 16020, ‘end_key‘: ‘‘, ‘version‘: 1, ‘start_key‘: ‘‘, ‘id‘: 1514948783663L}]

row(row, columns=None, timestamp=None, include_timestamp=False)：获取一行数据，返回一个dictrow：行columns: 列，默认为None，即获取所有列，可传入一个list或tuple来指定获取列timestamp：时间戳。默认为None，即返回最大的那个时间戳的数据。可传入一个时间戳来获取小于此时间戳的最大时间戳的版本数据include_timestamp：是否返回时间戳数据，默认为False

info = table.row(row, columns=None, timestamp=None, include_timestamp=False)

检索多行数据

# 检索多行数据rows = table.rows([‘www.test1.com‘, ‘www.test4.com‘])print rows

返回的是一个list，list的一个元素是一个tuple，tuple的第一个元素是row key，第二个元素是row key的值

如果想使检索多行数据即table.rows()返回的结果是一个字典，可以这样处理

# 检索多行数据，返回字典rows_dict = dict(table.rows([‘www.test1.com‘, ‘www.test4.com‘]))print rows_dict

如果想使table.rows()返回的结果是一个有序字典，即OrderedDict，可以这样处理

# 检索多行数据，返回有序字典from collection import OrderedDictrows_ordered_dict = OrderedDict(table.rows([‘www.test1.com‘, ‘www.test4.com‘]))print rows_ordered_dict

更好地检索数据

# 通过指定列族来检索数据row = table.row(‘www.test1.com‘, columns=[‘cf1‘])print row# 通过指定列族中的列来检索数据row = table.row(‘www.test1.com‘, columns=[‘cf1:price‘, ‘cf1:rating‘])print rowprint row[‘cf1:price‘]

在Hbase里，每一个cell都有一个时间戳timestamp，可以通过时间戳来检索数据

# 通过指定时间戳来检索数据，时间戳必须是整数row = table.row(‘www.test1.com‘, timestamp=1489070666)print row

默认情况下，返回的数据并不会包含时间戳，如果你想获取时间戳，这样就可以了

# 在返回的数据里面包含时间戳row = table.row(row=‘www.test1.com‘, columns=[‘cf1:rating‘, ‘cf1:price‘], include_timestamp=True)print row

对于同一个单元的值，Hbase存储了多个版本，在创建表的时候可以通过max_versions参数来设置一个列族的最大版本号，如果想检索某一cell所有的版本，可以这样

# 检索某一个cell所有的版本cells = table.cells(b‘www.test1.com‘, column=‘cf1:price‘)print cells

也可以通过version参数来指定需要检索的前n个版本，如下

# 通过设置version参数来检索前n个版本cells = table.cells(b‘www.test1.com‘, column=‘cf1:price‘, versions=3)print cells

删除数据

# 删除一整行数据table.delete(‘www.test4.com‘)# 删除一个列族的数据table.delete(‘www.test2.com‘, columns=[‘cf1‘])# 删除一个列族中几个列的数据table.delete(‘www.test2.com‘, columns=[‘cf1：name‘, ‘cf1:price‘])

scan(row_start=None, row_stop=None, row_prefix=None, columns=None, filter=None, timestamp=None, include_timestamp=False, batch_size=1000, scan_batching=None, limit=None, sorted_columns=False, reverse=False)：获取一个扫描器，返回一个generator

row_start：起始行，默认None，即第一行，可传入行号指定从哪一行开始
row_stop：结束行，默认None，即最后一行，可传入行号指定到哪一行结束(不获取此行数据)
row_prefix：行号前缀，默认为None，即不指定前缀扫描，可传入前缀来扫描符合此前缀的行
columns：列，默认为None，即获取所有列，可传入一个list或tuple来指定获取列
filter：过滤字符串
timestamp：时间戳。默认为None，即返回最大的那个时间戳的数据。可传入一个时间戳来获取小于此时间戳的最大时间戳的版本数据
include_timestamp：是否返回时间戳数据，默认为False
batch_size：用于检索结果的批量大小
scan_batching：服务端扫描批处理
limit：数量
sorted_columns：是否返回排序的列(根据行名称排序)
reverse：是否执行反向扫描

scanner = table.scan(row_start=None, row_stop=None, row_prefix=None, columns=None, filter=None, timestamp=None, include_timestamp=False, batch_size=1000, scan_batching=None, limit=None, sorted_columns=False, reverse=False)

扫描一个table里的数据

# 全局扫描一个tablefor key, value in table.scan():    print key, value

结果如下：

这种全局扫描一个表格其实代价是很大的，尤其是当数据量很大的时候。我们可以通过设置开始的row key 或结束的row key或者同时设置开始和结束的row key来进行局部查询

# 通过row_start参数来设置开始扫描的row keyfor key, value in table.scan(row_start=‘www.test2.com‘):    print key, value
# 通过row_stop参数来设置结束扫描的row keyfor key, value in table.scan(row_stop=‘www.test3.com‘):    print key, value
# 通过row_start和row_stop参数来设置开始和结束扫描的row keyfor key, value in table.scan(row_start=‘www.test2.com‘, row_stop=‘www.test3.com‘):    print key, value

另外，还可以通过设置row key的前缀来进行局部扫描

# 通过row_prefix参数来设置需要扫描的row keyfor key, value in table.scan(row_prefix=‘www.test‘):    print key, value

常见问题

thriftpy.parser.exc.ThriftParserError: ThriftPy does not support generating module with path in protocol ‘e’\
解决：找到虚拟环境下的Lib\site-packages\thriftpy\parser\parser.py，line 488，进行如下操作：

if url_scheme == ‘‘:

修改为：

if len(url_scheme) <= 1:

---

happybase1.0 报错：ThriftPy does not support generating module with path in protocol ‘f‘

原因：happybase1.0在win下不支持绝对路径

具体原因：happybase要读取Python\Lib\site-packages\happybase\Hbase.thrift，但在Python\Lib\site-packages\thriftpy\parser\parser.py中的487行

url_scheme = urlparse(path).schemeif url_scheme == ‘‘:    with open(path) as fh:        data = fh.read()elif url_scheme in (‘http‘, ‘https‘):(‘http‘, ‘https‘):    data = urlopen(path).read()else:    raise ThriftParserError(‘ThriftPy does not support generating module ‘                            ‘with path in protocol \‘{}\‘‘.format(                                url_scheme))

path是Hbase.thrift的绝对路径（我的是“F:\SoftWare\Python27\Lib\site-packages\happybase\Hbase.thrift”），但经过urlparse(path).scheme后，url_scheme变成了“f”，（这也就是报错信息中最后的“f”）。根据代码，url_scheme既不为“”，也不包含（‘http’,‘https‘），则只能为raise报错。
解决方案：将488行的url_scheme == ‘‘改为url_scheme in (‘f‘, ‘‘)，即

url_scheme = urlparse(path).scheme#if url_scheme == ‘‘:if url_scheme in (‘f‘, ‘‘):    with open(path) as fh:        data = fh.read()elif url_scheme in (‘http‘, ‘https‘):    data = urlopen(path).read()else:    raise ThriftParserError(‘ThriftPy does not support generating module ‘                            ‘with path in protocol \‘{}\‘‘.format(                                url_scheme))

注：‘f‘为盘符，就是我把python装在了f盘，只要能让那个判断为真就行。

相较于Hbase-Thrift，博主更建议使用HappyBase

Python操作HBase之happybase