Démarrage rapide : Interroger Apache HBase dans Azure HDInsight avec HBase Shell

Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez apprendre à utiliser Apache HBase Shell pour créer une table HBase, insérer des données, puis interroger la table.

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Prerequisites

• Un cluster Apache HBase. Consultez Créer un cluster pour créer un cluster HDInsight. Veillez à choisir le type de cluster HBase .

• Un client SSH. Pour plus d’informations, consultez Se connecter à HDInsight (Apache Hadoop) à l’aide de SSH.

Créer une table et manipuler des données

Pour la plupart des personnes, les données s’affichent au format tabulaire :

Dans HBase (une implémentation de Cloud BigTable), les mêmes données ressemblent à ceci :

Vous pouvez utiliser SSH pour vous connecter à des clusters HBase, puis utiliser Apache HBase Shell pour créer des tables HBase, insérer des données et interroger des données.

1. Utilisez ssh la commande pour vous connecter à votre cluster HBase. Modifiez la commande ci-dessous en remplaçant CLUSTERNAME par le nom de votre cluster, puis entrez la commande :

   ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net
   

2. Utilisez hbase shell la commande pour démarrer l’interpréteur de commandes interactif HBase. Entrez la commande suivante dans votre connexion SSH :

   hbase shell
   

3. Utilisez create la commande pour créer une table HBase avec des familles à deux colonnes. Entrez la commande suivante :

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

4. Utilisez list la commande pour répertorier toutes les tables dans HBase. Entrez la commande suivante :

   list
   

5. Utilisez put la commande pour insérer des valeurs à une colonne spécifiée dans une ligne spécifiée dans une table particulière. Entrez la commande suivante :

   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. Utilisez la commande scan pour analyser et retourner les données du tableau Contacts. Entrez la commande suivante :

   scan 'Contacts'
   

7. Utilisez get la commande pour extraire le contenu d’une ligne. Entrez la commande suivante :

   get 'Contacts', '1000'
   

   Vous voyez des résultats similaires comme l’utilisation de la scan commande, car il n’y a qu’une seule ligne.

8. Utilisez delete la commande pour supprimer une valeur de cellule dans un tableau. Entrez la commande suivante :

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

9. Utilisez la commande disable pour désactiver la table. Entrez la commande suivante :

   disable 'Contacts'
   

10. Utilisez drop la commande pour supprimer une table à partir de HBase. Entrez la commande suivante :

    drop 'Contacts'
    

11. Utilisez exit la commande pour arrêter l’interpréteur de commandes interactif HBase. Entrez la commande suivante :

    exit
    

Pour plus d’informations sur le schéma de table HBase, consultez Présentation de la conception de schéma Apache HBase. Pour plus de commandes HBase, consultez le guide de référence d’Apache HBase.

Nettoyer les ressources

Après avoir suivi ce guide de démarrage rapide, vous souhaiterez peut-être supprimer le cluster. Avec HDInsight, vos données sont stockées dans stockage Azure. Vous pouvez donc supprimer en toute sécurité un cluster lorsqu’il n’est pas utilisé. Vous êtes également facturé pour un cluster HDInsight, même s’il n’est pas utilisé. Étant donné que les frais pour le cluster sont plusieurs fois plus nombreux que les frais de stockage, il est économique de supprimer des clusters lorsqu’ils ne sont pas utilisés.

Pour supprimer un cluster, consultez Supprimer un cluster HDInsight à l’aide de votre navigateur, de PowerShell ou d’Azure CLI.

Étapes suivantes

Dans ce guide de démarrage rapide, vous avez appris à utiliser Apache HBase Shell pour créer une table HBase, insérer des données, puis interroger la table. Pour en savoir plus sur les données stockées dans HBase, l’article suivant vous montre comment exécuter des requêtes avec Apache Spark.