Hadoop-Hbase

1. Hbase安装

1.1 安装zookeeper、 hbase

解压至/opt/soft，并分别改名

配置环境变量并source生效

#ZK

export ZOOKEEPER_HOME=/opt/soft/zk345

export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

#HBASE_HOME

export HBASE_HOME=/opt/soft/hbase235

export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH

hbase235/conf目录下的

编辑hbase-env.sh：[root@kb129 conf]# vim ./hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk180

编辑hbase-site.xml

[root@kb129 conf]# vim ./hbase-site.xml

<property>

    <name>hbase.rootdir</name>

    <value>hdfs://192.168.142.129:9000/hbase</value>

  </property>

  <property>

    <name>hbase.cluster.distributed</name>

    <value>true</value>

  </property>

  <property>

    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>

    <value>/opt/soft/zk345/zkdata</value>

  </property>

  <property>

    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>

    <value>2181</value>

  </property>

拷贝配置文件准备配置zookeeper

[root@kb129 conf]# pwd

/opt/soft/zk345/conf

[root@kb129 conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

创建目录

[root@kb129 conf]# mkdir /opt/soft/zk345/logs

[root@kb129 conf]# mkdir /opt/soft/zk345/zkdata

编辑配置文件，增加目录指向

[root@kb129 conf]# vim ./zoo.cfg

dataDir=/opt/soft/zk345/zkdata

dataLogDir=/opt/soft/zk345/logs

server.0=192.168.142.129:2287:3387

追加节点id

[root@kb129 conf]# cd ../zkdata/

[root@kb129 zkdata]# echo "0">myid

启动zookeeper

[root@kb129 zkdata]# zkServer.sh start

启动hbase

（启动前解决Hbase和hadoop中log4j的jar包冲突报错问题：将Hbase中的jar包改名就不会读取，解决掉冲突报错：mv /opt/soft/hbase235/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.30.jar /opt/soft/hbase235/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.30.jar.bak）

[root@kb129 zkdata]# start-hbase.sh

网页访问http://kb129:16010/

2.Hbase shell相关操作

[root@kb129 conf]# hbase shell

创建命名空间

hbase(main):001:0> create_namespace 'kb23'

查看命名空间

hbase(main):001:0>list _namespace

创建表

hbase(main):007:0> create 'bigdata:student','baseinfo','schoolinfo'

查看表

hbase(main):008:0> list_namespace_tables 'bigdata'

查看描述

hbase(main):009:0> desc 'bigdata:student'

删除表之前先禁用表

禁用表

hbase(main):011:0> disable 'bigdata:student'

查看是否禁用/启用

hbase(main):011:0> is_disabled/is_enabled 'bigdata:student'

启用表

hbase(main):011:0> enable 'bigdata:student'

插入数据（原有数据的话会覆盖）

hbase(main):006:0> put 'bigdata:student','rowkey1','baseinfo:name','tom'

查看指定rowkey的所有数据

hbase(main):008:0> get 'bigdata:student','rowkey1'

COLUMN CELL

baseinfo:age timestamp=2023-09-13T14:21:26.095, value=30

baseinfo:name timestamp=2023-09-13T14:21:22.385, value=tom

查看指定列族数据

hbase(main):011:0> get 'bigdata:student','rowkey1','baseinfo'

COLUMN CELL

baseinfo:age timestamp=2023-09-13T14:21:26.095, value=30

baseinfo:name timestamp=2023-09-13T14:21:22.385, value=tom

查看指定列族中某列数据

hbase(main):012:0> get 'bigdata:student','rowkey1','baseinfo:name'

COLUMN CELL

baseinfo:name timestamp=2023-09-13T14:21:22.385, value=tom

添加列族

hbase(main):021:0> alter 'kb23:student','teacherinfo'

删除列族

hbase(main):023:0> alter 'kb23:student',{NAME=>'teacherinfo',METHOD=>'delete'}

更改版本个数（VERSIONS默认为1）

hbase(main):026:0> alter 'kb23:student',{NAME=>'baseinfo',VERSIONS=>3}

全表扫描

hbase(main):027:0> scan 'kb23:student'

删除指定列族中的列

hbase(main):055:0> delete 'kb23:student','rowkey2','baseinfo:name'

删除所有rowkey2信息

hbase(main):060:0> deleteall 'kb23:student','rowkey2'

查看不同版本信息

hbase(main):070:0> get 'kb23:student','rowkey1',COLUMN=>'baseinfo:name',VERSIONS=>3

查看范围内rowkey的数据（左闭右开）

hbase(main):094:0> scan 'kb23:student', {COLUMNS => 'baseinfo:name', STARTROW => 'rowkey',STOPROW=> 'rowkey3'}

查看时使用limit

hbase(main):096:0> scan 'kb23:student', {COLUMNS => 'baseinfo:name', STARTROW => 'rowkey',STOPROW=> 'rowkey3', VERSIONS=> 3, LIMIT=> 1}

过滤查找value包含11开头的信息（可查到多个版本）

hbase(main):099:0> scan 'kb23:student',FILTER=>"ValueFilter(=,'binary:11')"

过滤查找value包含andemen开头的信息（可查到多个版本）

hbase(main):102:0> scan 'kb23:student',FILTER=>"ValueFilter(=,'substring:andemen')"

过滤查找列名birth开头的信息（可查到多个版本）

hbase(main):104:0> scan 'kb23:student',FILTER=>"ColumnPrefixFilter('birth')"

多条件AND查询

hbase(main):110:0> scan 'kb23:student',FILTER=>"ColumnPrefixFilter('birth') AND ValueFilter(=,'substring:200')"

AND或OR查询

hbase(main):005:0>scan 'kb23:student',FILTER=>"ColumnPrefixFilter('birth') AND (ValueFilter(=,'substring:200')) OR ValueFilter(=,'substring:20')"

3.Hbase运行原理

3.1 HBase物理架构

1）StoreFile

保存实际数据的物理文件，StoreFile以Hfile的形式存储在HDFS上。每个Store会有一个或多个StoreFile（HFile），数据在每个StoreFile中都是有序的。

2）MemStore

写缓存，由于HFile中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在MemStore中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到HFile，每次刷写都会形成一个新的HFile。

3）WAL

由于数据要经MemStore排序后才能刷写到HFile，但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入MemStore中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。

4）BlockCache

读缓存，每次查询出的数据会缓存在BlockCache中，方便下次查询。

3.2 写流程

1）Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。

2）访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据写请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。

3）与目标Region Server进行通讯；

4）将数据顺序写入（追加）到WAL；

5）将数据写入对应的MemStore，数据会在MemStore进行排序；

6）向客户端发送ack；

7）等达到MemStore的刷写时机后，将数据刷写到HFile。

3.3 MemStore Flush

MemStore刷写时机：

1.当某个memstroe的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值128M），其所在region的所有memstore都会刷写。

当memstore的大小达到了

hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值128M）* hbase.hregion.memstore.block.multiplier（默认值4）时，会阻止继续往该memstore写数据。

2.当region server中memstore的总大小达到

java_heapsize*hbase.regionserver.global.memstore.size（默认值0.4）*hbase.regionserver.global.memstore.size.lower.limit（默认值0.95），

region会按照其所有memstore的大小顺序（由大到小）依次进行刷写。直到region server中所有memstore的总大小减小到上述值以下。

当region server中memstore的总大小达到

java_heapsize*hbase.regionserver.global.memstore.size（默认值0.4）时，会阻止继续往所有的memstore写数据。

3. 到达自动刷写的时间，也会触发memstore flush。自动刷新的时间间隔由该属性进行配置hbase.regionserver.optionalcacheflushinterval（默认1小时）。

4.当WAL文件的数量超过hbase.regionserver.max.logs，region会按照时间顺序依次进行刷写，直到WAL文件数量减小到hbase.regionserver.max.log以下（该属性名已经废弃，现无需手动设置，最大值为32）。

3.4 读流程

1）Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。

2）访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。

3）与目标Region Server进行通讯；

4）分别在MemStore和Store File（HFile）中查询目标数据，并将查到的所有数据进行合并。此处所有数据是指同一条数据的不同版本（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete）。

5）将查询到的新的数据块（Block，HFile数据存储单元，默认大小为64KB）缓存到Block Cache。

6）将合并后的最终结果返回给客户端。

3.5 StoreFile Compaction

由于memstore每次刷写都会生成一个新的HFile，且同一个字段的不同版本（timestamp）和不同类型（Put/Delete）有可能会分布在不同的HFile中，因此查询时需要遍历所有的HFile。为了减少HFile的个数，以及清理掉过期和删除的数据，会进行StoreFile Compaction。

Compaction分为两种，分别是Minor Compaction和Major Compaction。Minor Compaction会将临近的若干个较小的HFile合并成一个较大的HFile，并清理掉部分过期和删除的数据。Major Compaction会将一个Store下的所有的HFile合并成一个大HFile，并且会清理掉所有过期和删除的数据。

3.6 Region Split

默认情况下，每个Table起初只有一个Region，随着数据的不断写入，Region会自动进行拆分。刚拆分时，两个子Region都位于当前的Region Server，但处于负载均衡的考虑，HMaster有可能会将某个Region转移给其他的Region Server。

Region Split时机：

1.当1个region中的某个Store下所有StoreFile的总大小超过hbase.hregion.max.filesize （10G），该Region就会进行拆分（0.94版本之前）。

2.当1个region中的某个Store下所有StoreFile的总大小超过Min(initialSize*R^3 ,hbase.hregion.max.filesize")，该Region就会进行拆分。其中initialSize的默认值为2*hbase.hregion.memstore.flush.size，R为当前Region Server中属于该Table的Region个数（0.94版本之后）。

具体的切分策略为：

第一次split：1^3 * 256 = 256MB

第二次split：2^3 * 256 = 2048MB

第三次split：3^3 * 256 = 6912MB

第四次split：4^3 * 256 = 16384MB > 10GB，因此取较小的值10GB

后面每次split的size都是10GB了。

3.Hbase 2.0引入了新的split策略：如果当前RegionServer上该表只有一个Region，按照2 * hbase.hregion.memstore.flush.size分裂，否则按照hbase.hregion.max.filesize分裂。

4.hive映射hbase

hive中创建表格，关联hbase中的表

（1）

create external table student(
    id string,
    stuname string,
    birthdate string,
    age int,
    schoolname string,
    location string
)
stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with
    serdeproperties
('hbase.columns.mapping'=':key,baseinfo:name,baseinfo:birthday,baseinfo:age,schoolinfo:name,schoolinfo:location')
tblproperties ('hbase.table.name'='kb23:student');

select * from student;

（2）rowkey之间不同字段

create external table kb23factory(

    id string,

    usrname string,

    age string,

    gender string,

    email string,

    partname string,

    permission string

  )

  stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with

    serdeproperties

        ('hbase.columns.mapping'=':key,usr:name,usr:age,usr:gender,usr:email,part:name,part:permission')

  tblproperties ('hbase.table.name'='kb23:kb23factory');

  

  select * from kb23factory;

5.Hbase API

5.1 pom依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.hbase</groupId>
  <artifactId>hbase-client</artifactId>
  <version>2.3.5</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.hbase</groupId>
  <artifactId>hbase-common</artifactId>
  <version>2.3.5</version>
</dependency>

5.2 增删改查等具体操作

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.BinaryComparator;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.CompareFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.FamilyFilter;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.After;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;

/**
 * Unit test for simple App.
 */
public class AppTest {

    private Connection connection = null;

    // 获取配置类
    private Configuration config = HBaseConfiguration.create();

    //创建连接
    @Before
    public void init() throws IOException {
        // 给配置类添加配置
        config.set("hbase.zookeeper.quorum", "kb129");
        config.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
        // 获取连接
        connection = ConnectionFactory.createConnection(config);
    }

    //打印连接，测试连接
    @Test
    public void testConnection() throws IOException {
        System.out.println(connection);
    }

    //创建表
    @Test
    public void createTable() throws IOException {
        // 获取admin
        Admin admin = connection.getAdmin();
        TableName tableName = TableName.valueOf("kb23:test2");
        /*HTableDescriptor desc = new HTableDescriptor(tableName);
        HColumnDescriptor family1 = new HColumnDescriptor("info");
        HColumnDescriptor family2 = new HColumnDescriptor("info2");
        desc.addFamily(family1);
        desc.addFamily(family2);*/

        // 获取descriptor的builder
        TableDescriptorBuilder tableDescriptorBuilder = TableDescriptorBuilder.newBuilder(tableName);

        // 添加列族
        ColumnFamilyDescriptor columnFamilyDescriptor1 = ColumnFamilyDescriptorBuilder.of("baseinfo");
        ColumnFamilyDescriptor columnFamilyDescriptor2 = ColumnFamilyDescriptorBuilder.of("schoolinfo");

        // 将单个列族的descriptor添加到builder中
        tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(columnFamilyDescriptor1);
        tableDescriptorBuilder.setColumnFamily(columnFamilyDescriptor2);
        TableDescriptor descriptor = tableDescriptorBuilder.build();

        //创建表
        admin.createTable(descriptor);

    }

    //插入数据
    @Test
    public void putValue() throws IOException {
        // 1.获取table
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("kb23:test1"));
        // 2.创建Put对象
        Put put = new Put(Bytes.toBytes("liuxin"));
        // 3.添加put属性
        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("刘鑫"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"), Bytes.toBytes("Male"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"), Bytes.toBytes("180"));
        // 4.put数据
        table.put(put);
        // 5.关闭资源
        table.close();
    }

    //通过集合插入多条数据
    @Test
    public void putValueList() throws IOException {
        // 1.获取table
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("kb23:test1"));
        // 2.创建Put对象
        Put zs = new Put(Bytes.toBytes("zhangsan"));
        // 3.添加put属性
        zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("张三"));
        zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"), Bytes.toBytes("Female"));
        zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"), Bytes.toBytes("160"));

        Put ls = new Put(Bytes.toBytes("lisi"));
        // 3.添加put属性
        ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("李四"));
        ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"), Bytes.toBytes("Male"));
        ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"), Bytes.toBytes("180"));
        // 4.put数据
        ArrayList<Put> puts = new ArrayList<Put>();
        puts.add(zs);
        puts.add(ls);
        table.put(puts);
        // 5.关闭资源
        table.close();
    }


    @Test
    public void putValueMutator() throws IOException {
        BufferedMutatorParams bufferedMutatorParams = new BufferedMutatorParams(TableName.valueOf("kb23:test1 "));
        bufferedMutatorParams.setWriteBufferPeriodicFlushTimeoutMs(10000);//设置超时flush时间最大值
        bufferedMutatorParams.writeBufferSize(10*1024*1024);//设置缓存大小flush
        BufferedMutator bufferedMutator = connection.getBufferedMutator(bufferedMutatorParams) ;
        /*// 3.添加put属性
        Put zs = new Put(Bytes.toBytes("zhangsan"));
        zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("张三"));
        zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"), Bytes.toBytes("Female"));
        zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"), Bytes.toBytes("160"));

        Put ls = new Put(Bytes.toBytes("lisi"));
        // 3.添加put属性
        ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("李四"));
        ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"), Bytes.toBytes("Male"));
        ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"), Bytes.toBytes("180"));*/
        // 4.put数据
        ArrayList<Put> puts = new ArrayList<Put>();
        //puts.add(zs);
        //puts.add(ls);
        bufferedMutator.mutate(puts);
    }

    //删除数据
    @Test
    public void delete() throws IOException {
        // 1.获取table
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("kb23:test1"));
        //删除具体的列
        /*Delete delname = new Delete(Bytes.toBytes("lisi"));
        delname.addColumn(Bytes.toBytes("info"),Bytes.toBytes("name"));
        table.delete(delname);*/

        //通过rowkey整个删除
        Delete lisi = new Delete(Bytes.toBytes("lisi"));
        table.delete(lisi);
    }

    //查询数据
    @Test
    public void getValue() throws IOException {
        // 1.获取table
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("kb23:test1"));

        // 2.获取Get对象
        Get zhangsan = new Get(Bytes.toBytes("zhangsan"));

        // 3. 获取result
        Result result = table.get(zhangsan);
        byte[] name = result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"));
        byte[] gender = result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"));
        byte[] height = result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"));
        System.out.println(Bytes.toString(name) + Bytes.toString(gender) + Bytes.toString(height));
    }

    //扫描数据
    @Test
    public void scanValue() throws IOException {
        // 1.获取table
        Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("kb23:test1"));

        // 2.创建Scan对象
        Scan scan = new Scan();

        // 3.扫描数据
        scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"));
        scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"));
        scan.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"));
        ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);

        // 4.获取结果
        for (Result result : scanner) {
            byte[] name = result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"));
            byte[] gender = result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"));
            byte[] height = result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"));
            System.out.println(Bytes.toString(name) + Bytes.toString(gender) + Bytes.toString(height));
        }
    }

    //过滤器，查找数据
    @Test
    public void getFilterRowKey() throws IOException {
        TableName tableName = TableName.valueOf("kb23:student");
        Table table = connection.getTable(tableName);
        FamilyFilter familyFilter =
                new FamilyFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new BinaryComparator(Bytes.toBytes("baseinfo")));
        Scan scan = new Scan();
        scan.setFilter(familyFilter);
        ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
        for (Result result : scanner) {
            byte[] name = result.getValue(Bytes.toBytes("baseinfo"), Bytes.toBytes("name"));
            byte[] age = result.getValue(Bytes.toBytes("baseinfo"), Bytes.toBytes("age"));
            byte[] birthday = result.getValue(Bytes.toBytes("baseinfo"), Bytes.toBytes("birthday"));
            System.out.println(Bytes.toString(name) + "\t" + Bytes.toString(age) + "\t" + Bytes.toString(birthday));
            System.out.println("----------------------");
        }
    }
   
    //关闭连接
    @After
    public void closeConnection() throws IOException {
        if (connection != null) {
            // 关闭连接
            connection.close();
        }
    }
}

5.3 写缓存 HBase客户端的批量写缓存BufferedMutator

HBase的每一个put操作实际上是一个RPC操作，将客户端的数据传输到服务器再返回结果，这只适用于小数据量的操作，如果数据量多的话，每次put都需要建立一次RPC的连接（TCP连接），而建立连接传输数据是需要时间的，因此减少RPC的调用可以提高数据传输的效率，减少建立连接的时间和IO消耗。

HBase的客户端API提供了写缓存区，put的数据一开始放在缓存区内，当数量到达指定的容量或者用户强制提交是才将数据一次性提交到HBase的服务器。这个缓冲区可以通过调用 HTable.setAutoFlush(false) 来开启。而新版HBbase的API中使用了BufferedMutator替换了老版的缓冲区，通过BufferedMutator对象提交的数据自动存放在缓冲区中。

BufferedMutator

通过获取 BufferedMutator 对象，并调用 mutator.mutate(List<Mutation> mutations) 方法来进行批量插入数据。可以使用 Put 类型的对象列表作为 mutations 参数进行插入。BufferedMutator 提供了自动管理缓冲区和写入操作的功能，可以提高插入数据的性能。

@Test
public void putValueMutator() throws IOException {
    BufferedMutatorParams bufferedMutatorParams = new BufferedMutatorParams(TableName.valueOf("kb23:test1 "));
    bufferedMutatorParams.setWriteBufferPeriodicFlushTimeoutMs(10000);//设置超时flush时间最大值
    bufferedMutatorParams.writeBufferSize(10*1024*1024);//设置缓存大小flush
    BufferedMutator bufferedMutator = connection.getBufferedMutator(bufferedMutatorParams) ;
    /*// 3.添加put属性
    Put zs = new Put(Bytes.toBytes("zhangsan"));
    zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("张三"));
    zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"), Bytes.toBytes("Female"));
    zs.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"), Bytes.toBytes("160"));

    Put ls = new Put(Bytes.toBytes("lisi"));
    // 3.添加put属性
    ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("李四"));
    ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("gender"), Bytes.toBytes("Male"));
    ls.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("height"), Bytes.toBytes("180"));*/
    // 4.put数据
    ArrayList<Put> puts = new ArrayList<Put>();
    //puts.add(zs);
    //puts.add(ls);
    bufferedMutator.mutate(puts);
}