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Hbase的安裝和基本使用

2021-04-19 12:54:47 其他

Hbase介紹

hbase是bigtable的開源java版本，是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存盤、可伸縮、實時讀寫nosql的資料庫系統，
它介于nosql和RDBMS之間，僅能通過主鍵(row key)和主鍵的range來檢索資料，僅支持單行事務(可通過hive支持來實作多表join等復雜操作)，

主要用來存盤結構化和半結構化的松散資料，
Hbase查詢資料功能很簡單，不支持join等復雜操作，不支持復雜的事務（行級的事務）
Hbase中支持的資料型別：byte[]

與hadoop一樣，Hbase目標主要依靠橫向擴展，通過不斷增加廉價的商用服務器，來增加計算和存盤能力，

HBase中的表一般有這樣的特點：
大：一個表可以有上十億行，上百萬列
面向列:面向列(族)的存盤和權限控制，列(族)獨立檢索，
稀疏:對于為空(null)的列，并不占用存盤空間，因此，表可以設計的非常稀疏，

結構圖如下：
在這里插入圖片描述

HMaster
功能：

  1. 監控RegionServer
  2. 處理RegionServer故障轉移
  3. 處理元資料的變更
  4. 處理region的分配或移除
  5. 在空閑時間進行資料的負載均衡
  6. 通過Zookeeper發布自己的位置給客戶端

RegionServer
功能：

 1) 負責存盤HBase的實際資料
2) 處理分配給它的Region
3) 重繪快取到HDFS
4) 維護HLog
5) 執行壓縮
6) 負責處理Region分片

組件：

  1. Write-Ahead logs
    HBase的修改記錄，當對HBase讀寫資料的時候，資料不是直接寫進磁盤，它會在記憶體中保留一段時間（時間以及資料量閾值可以設定），但把資料保存在記憶體中可能有更高的概率引起資料丟失，為了解決這個問題，資料會先寫在一個叫做Write-Ahead logfile的檔案中，然后再寫入記憶體中，所以在系統出現故障的時候，資料可以通過這個日志檔案重建，
  2. HFile
    這是在磁盤上保存原始資料的實際的物理檔案，是實際的存盤檔案，
  3. Store
    HFile存盤在Store中，一個Store對應HBase表中的一個列族，
  4. MemStore
    顧名思義，就是記憶體存盤，位于記憶體中，用來保存當前的資料操作，所以當資料保存在WAL中之后，RegsionServer會在記憶體中存盤鍵值對，
  5. Region
    Hbase表的分片，HBase表會根據RowKey值被切分成不同的region存盤在RegionServer中，在一個RegionServer中可以有多個不同的region，

Hbase的搭建

注意事項：HBase強依賴zookeeper和hadoop，安裝HBase之前一定要保證zookeeper和hadoop啟動成功，且服務正常運行
第一步：下載對應的HBase的安裝包
所有關于CDH版本的軟體包下載地址如下
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
HBase對應的版本下載地址如下
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hbase-1.2.0-cdh5.14.0.tar.gz

第二步：壓縮包上傳并解壓
將我們的壓縮包上傳到node01服務器的/export/softwares路徑下并解壓

cd /export/softwares/
tar -zxvf hbase-1.2.0-cdh5.14.0.tar.gz -C ../servers/

第三步：修改組態檔
第一臺機器進行修改組態檔

cd /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/conf

修改第一個組態檔hbase-env.sh
注釋掉HBase使用內部zk

vim hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
export HBASE_MANAGES_ZK=false

修改第二個組態檔hbase-site.xml
修改hbase-site.xml

vim hbase-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>hdfs://node01:8020/hbase</value>  
        </property>

        <property>
                <name>hbase.cluster.distributed</name>
                <value>true</value>
        </property>

   <!-- 0.98后的新變動，之前版本沒有.port,默認埠為60000 -->
        <property>
                <name>hbase.master.port</name>
                <value>16000</value>
        </property>

        <property>
                <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
                <value>node01:2181,node02:2181,node03:2181</value>
        </property>

        <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
         <value>/export/servers/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0/zkdatas</value>
        </property>
</configuration>

修改第三個組態檔regionservers

vim regionservers 

node01
node02
node03

創建back-masters組態檔，實作HMaster的高可用

cd /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/conf
vim backup-masters

node02
第四步：安裝包分發到其他機器
將我們第一臺機器的hbase的安裝包拷貝到其他機器上面去

cd /export/servers/
scp -r hbase-1.2.0-cdh5.14.0/ node02:$PWD
scp -r hbase-1.2.0-cdh5.14.0/ node03:$PWD

第五步：三臺機器創建軟連接
因為hbase需要讀取hadoop的core-site.xml以及hdfs-site.xml當中的組態檔資訊，所以我們三臺機器都要執行以下命令創建軟連接

ln -s /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/conf/core-site.xml
ln -s /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0/conf/hdfs-site.xml

第六步：三臺機器添加HBASE_HOME的環境變數

vim /etc/profile

export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0
export PATH=:$HBASE_HOME/bin:$PATH

第七步：HBase集群啟動
第一臺機器執行以下命令進行啟動

cd /export/servers/hbase-1.2.0-cdh5.14.0
bin/start-hbase.sh

警告提示：HBase啟動的時候會產生一個警告，這是因為jdk7與jdk8的問題導致的，如果linux服務器安裝jdk8就會產生這樣的一個警告,我們可以只是掉所有機器的hbase-env.sh當中的“HBASE_MASTER_OPTS”和“HBASE_REGIONSERVER_OPTS”配置 來解決這個問題，不過警告不影響我們正常運行，可以不用解決
在這里插入圖片描述

我們也可以執行以下命令單節點進行啟動
啟動HMaster命令

bin/hbase-daemon.sh start master

啟動HRegionServer命令

bin/hbase-daemon.sh start regionserver

為了解決HMaster單點故障問題，我們可以在node02和node03機器上面都可以啟動HMaster節點的行程，以實作HMaster的高可用

bin/hbase-daemon.sh start master

第七步：頁面訪問
瀏覽器頁面訪問

http://node01:60010/master-status

HBase常用shell操作

1、進入HBase客戶端命令操作界面

$ bin/hbase shell

2、查看幫助命令

hbase(main):001:0> help

3、查看當前資料庫中有哪些表

hbase(main):002:0> list

4、創建一張表
創建user表，包含info、data兩個列族

hbase(main):010:0> create 'user', 'info', 'data'

或者

hbase(main):010:0> create 'user', {NAME => 'info', VERSIONS => '3'}，{NAME => 'data'}

5、添加資料操作
向user表中插入資訊，row key為rk0001，列族info中添加name列標示符，值為xialaoshi

hbase(main):011:0> put 'user', 'rk0001', 'info:name', 'xialaoshi'

向user表中插入資訊，row key為rk0001，列族info中添加gender列標示符，值為male

hbase(main):012:0> put 'user', 'rk0001', 'info:gender', 'male'

向user表中插入資訊，row key為rk0001，列族info中添加age列標示符，值為25

hbase(main):013:0> put 'user', 'rk0001', 'info:age', 25

向user表中插入資訊，row key為rk0001，列族data中添加pic列標示符，值為text

hbase(main):014:0> put 'user', 'rk0001', 'data:pic', 'text'

6、查詢資料操作
1、通過rowkey進行查詢
獲取user表中row key為rk0001的所有資訊

hbase(main):015:0> get 'user', 'rk0001'

2、查看rowkey下面的某個列族的資訊
獲取user表中row key為rk0001，info列族的所有資訊

hbase(main):016:0> get 'user', 'rk0001', 'info'

3、查看rowkey指定列族指定欄位的值
獲取user表中row key為rk0001，info列族的name、age列標示符的資訊

hbase(main):017:0> get 'user', 'rk0001', 'info:name', 'info:age'

4、查看rowkey指定多個列族的資訊
獲取user表中row key為rk0001，info、data列族的資訊

hbase(main):018:0> get 'user', 'rk0001', 'info', 'data'

或者

hbase(main):019:0> get 'user', 'rk0001', {COLUMN => ['info', 'data']}

或者

hbase(main):020:0> get 'user', 'rk0001', {COLUMN => ['info:name', 'data:pic']}

指定rowkey與列值查詢
獲取user表中row key為rk0001，cell的值為zhangsan的資訊

hbase(main):030:0> get 'user', 'rk0001', {FILTER => "ValueFilter(=, 'binary:zhangsan')"}

指定rowkey與列值模糊查詢
獲取user表中row key為rk0001，列標示符中含有a的資訊

hbase(main):031:0> get 'user', 'rk0001', {FILTER => "(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}

插入一批資料

hbase(main):032:0> put 'user', 'rk0002', 'info:name', 'fanbingbing'
hbase(main):033:0> put 'user', 'rk0002', 'info:gender', 'female'
hbase(main):034:0> put 'user', 'rk0002', 'info:nationality', '中國'

6、查詢所有資料

查詢user表中的所有資訊

scan 'user'

7、列族查詢

查詢user表中列族為info的資訊

scan 'user', {COLUMNS => 'info'}
scan 'user', {COLUMNS => 'info', RAW => true, VERSIONS => 5}
scan 'user', {COLUMNS => 'info', RAW => true, VERSIONS => 3}

8、多列族查詢
查詢user表中列族為info和data的資訊

scan 'user', {COLUMNS => ['info', 'data']}
scan 'user', {COLUMNS => ['info:name', 'data:pic']}

9、指定列族與某個列名查詢
查詢user表中列族為info、列標示符為name的資訊

scan 'user', {COLUMNS => 'info:name'}

10、指定列族與列名以及限定版本查詢
查詢user表中列族為info、列標示符為name的資訊,并且版本最新的5個

scan 'user', {COLUMNS => 'info:name', VERSIONS => 5}

11、指定多個列族與按照資料值模糊查詢
查詢user表中列族為info和data且列標示符中含有a字符的資訊

scan 'user', {COLUMNS => ['info', 'data'], FILTER => "(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}

12、rowkey的范圍值查詢
查詢user表中列族為info，rk范圍是[rk0001, rk0003)的資料

scan 'people', {COLUMNS => 'info', STARTROW => 'rk0001', ENDROW => 'rk0003'}

13、指定rowkey模糊查詢
查詢user表中row key以rk字符開頭的

scan 'user',{FILTER=>"PrefixFilter('rk')"}

14、指定資料范圍值查詢(時間戳)
查詢user表中指定范圍的資料

scan 'user', {TIMERANGE => [1392368783980, 1392380169184]}

7、更新資料操作
1、更新資料值
更新操作同插入操作相同，利用put,只不過有資料就更新，沒資料就添加

1、更新版本號
將user表的info版本號改為5

hbase(main):050:0> alter 'user', NAME => 'info', VERSIONS => 5

8、洗掉資料以及洗掉表操作
1、指定rowkey以及列名進行洗掉
洗掉user表row key為rk0001，列標示符為info:name的資料

hbase(main):045:0> delete 'user', 'rk0001', 'info:name'

2、指定rowkey，列名以及欄位值進行洗掉
洗掉user表row key為rk0001，列標示符為info:name，timestamp為1392383705316的資料

hbase(main):045:0>delete 'user', 'rk0001', 'info:name', 1392383705316

3、洗掉一個列族
洗掉一個列族：

hbase(main):045:0>alter 'user', NAME => 'f1', METHOD => 'delete'

或

alter 'user', 'delete' => 'f1'

4、清空表資料

hbase(main):017:0> truncate 'user'

5、洗掉表
首先需要先讓該表為disable狀態，使用命令：

hbase(main):049:0> disable 'user'

然后才能drop這個表，使用命令：

 hbase(main):050:0> drop 'user'

(注意：如果直接drop表，會報錯：Drop the named table. Table must first be disabled)
9、統計一張表有多少行資料

hbase(main):053:0> count 'user'

HBase的高級shell管理命令

1、status
例如：顯示服務器狀態

hbase(main):058:0> status 'node01'

2、whoami
顯示HBase當前用戶，例如：

hbase(main):058:0> whoami

3、list
顯示當前所有的表

4、count
統計指定表的記錄數，例如：

hbase> count 'hbase_book'

5、describe

hbase(main):058:0> describe 'table_name'

展示表結構資訊
6、exist
檢查表是否存在，適用于表量特別多的情況

hbase(main):058:0> exist  'table_name'

7、is_enabled、is_disabled
檢查表是否啟用或禁用
8、alter
該命令可以改變表和列族的模式，例如：
為當前表增加列族：

hbase> alter 'hbase_book', NAME => 'CF2', VERSIONS => 2

為當前表洗掉列族：

hbase(main):002:0>  alter 'hbase_book', 'delete' => 'CF2'

9、disable
禁用一張表

hbase(main):002:0>  disable 'table_name'

10、drop
洗掉一張表，記得在洗掉表之前必須先禁用

hbase(main):002:0>  drop  'table_name'

11、truncate
禁用表-洗掉表-創建表

hbase(main):002:0>  truncate  'table_name'

Hbase中JAVA API的撰寫使用

熟練掌握通過使用java代碼實作HBase資料庫當中的資料增刪改查的操作，特別是各種查詢，熟練運用
第一步：創建maven工程，匯入jar包

<repositories>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
    </repositories>

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.6.0-mr1-cdh5.14.0</version>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>1.2.0-cdh5.14.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>1.2.0-cdh5.14.0</version>
        </dependency>


        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.testng</groupId>
            <artifactId>testng</artifactId>
            <version>6.14.3</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>


    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.0</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                    <!--    <verbal>true</verbal>-->
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>2.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*/RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

源代碼部分：

需求一：創建myuser表，帶有f1 和f2兩個列族

import com.sun.org.apache.bcel.internal.generic.NEW;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import org.apache.hadoop.hbase.filter.*;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.testng.annotations.AfterTest;
import org.testng.annotations.BeforeTest;
import org.testng.annotations.Test;

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

public class HBaseFirst {

    @Test
    public void  createTable() throws IOException {
        //連接hbase的服務端
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
        //設定hbase連接zk的地址
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","node01:2181,node02:2181,node03:2181");

        //獲取hbase資料庫連接物件   通信三要素：ip地址，埠號，傳輸協議
        Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        //獲取管理員的物件，這個物件就是用于創建表，洗掉表等等
        Admin admin = connection.getAdmin();
        //創建一個表最少需要兩個條件，表名和列族名
        HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("myuser"));

        //給表設定列族名
        HColumnDescriptor f1 = new HColumnDescriptor("f1");
        HColumnDescriptor f2 = new HColumnDescriptor("f2");

        hTableDescriptor.addFamily(f1);
        hTableDescriptor.addFamily(f2);

        //創建表操作
        admin.createTable(hTableDescriptor);

        admin.close();
        connection.close();
        //獲取連接物件，來創建表操作
    }

    private  Connection connection;
    private Table  table ;

獲取我們的表：

   @BeforeTest
    public  void  init() throws IOException {
        //連接hbase集群
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();
        configuration.set("hbase.zookeeper.quorum","node01:2181,node02:2181,node03:2181");
        connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
        //獲取我們的表
        table = connection.getTable(TableName.valueOf("myuser"));

    }

向myuser表當中添加資料(hbase當中插入和更新是一樣的操作，如果rowkey不存在，那么就插入，如果rowkey存在，那么就更新)

    @Test
    public  void  addData() throws IOException {

        //向表當中添加資料
        //put  'user','rk0001','info:name','zhangsan'
  

        //創建put物件，并指定rowkey
        Put put = new Put("0001".getBytes());
        put.addColumn("f1".getBytes(),"id".getBytes(), Bytes.toBytes(1));
        put.addColumn("f1".getBytes(),"name".getBytes(), Bytes.toBytes("張三"));
        put.addColumn("f1".getBytes(),"age".getBytes(), Bytes.toBytes(18));

        put.addColumn("f2".getBytes(),"address".getBytes(), Bytes.toBytes("下北澤"));
        put.addColumn("f2".getBytes(),"phone".getBytes(), Bytes.toBytes("1145141919810"));


        //將我們構建好的put物件出入進去，就可以保存到hbase里面去了

        table.put(put);

    }

如果有多個鍵值插入新值，可以用list集合來更新或者插入：

 List<Put> listPut = new ArrayList<Put>();
        listPut.add(put);
        listPut.add(put2);
        listPut.add(put3);
        listPut.add(put4);
        listPut.add(put5);
        listPut.add(put6);

        myuser.put(listPut);
        myuser.close();
    }

查詢rowkey為0003的人


    @Test
    public void getDataByRowKey() throws IOException {
        //獲取連接
        //獲取對應的表

        Get get = new Get(Bytes.toBytes("0003"));

        //通過get來獲取資料  result里面封裝了我們的結果資料
        Result result = table.get(get);

        //列印結果資料.獲取這條資料所有的cell
        List<Cell> cells = result.listCells();
        for (Cell cell : cells) {
            //獲取列族名
            byte[] family = cell.getFamily();
            //獲取列名
            byte[] qualifier = cell.getQualifier();
            //獲取列值
            byte[] value = cell.getValue();
            String s1 = new String(family);

            java.lang.String familyName = Bytes.toString(family);
            //判斷，如果是id列和age列，轉換成為int型別輸出
            if("f1".equals(familyName) &&  "id".equals(Bytes.toString(qualifier)) || "age".equals(Bytes.toString(qualifier))){
                System.out.println("列族名稱為"+ familyName + "列名稱為" + Bytes.toString(qualifier)  +"列值為====" + Bytes.toInt(value) );
            }else{
                System.out.println("列族名稱為"+ familyName + "列名稱為" + Bytes.toString(qualifier)  +"列值為====" +  Bytes.toString(value) );
            }
        }
    }

查詢指定列族下面指定列的值:

    @Test
    public  void  getColumn() throws IOException {
        Get get = new Get("0003".getBytes());
         get.addColumn("f1".getBytes(), "name".getBytes());
         get.addColumn("f2".getBytes(),"phone".getBytes());
        Result result = table.get(get);
        List<Cell> cells = result.listCells();
        for (Cell cell : cells) {
            //獲取列族
            byte[] family = cell.getFamily();
            //獲取列名
            byte[] qualifier = cell.getQualifier();
            //獲取列值
            byte[] value = cell.getValue();
            System.out.println(Bytes.toString(value));



        }

查詢指定列族下面的所有列:

    @Test
    public  void  getFamily() throws IOException {
        Get get = new Get("0003".getBytes());
        get.addFamily("f2".getBytes());
        Result result = table.get(get);
        List<Cell> cells = result.listCells();
        for (Cell cell : cells) {
            //獲取列族
            byte[] family = cell.getFamily();
            //獲取列名
            byte[] qualifier = cell.getQualifier();
            //獲取列值
            byte[] value = cell.getValue();
            System.out.println(Bytes.toString(value));


        }
    }

通過rowkey的范圍值進行掃描, 掃描 0004 到0006的所有的資料

   @Test
   public  void  rangeRowkey() throws IOException {
       Scan scan = new Scan();
     /*  scan.setStartRow("0004".getBytes());
       scan.setStopRow("0006".getBytes());*/

       //ResultScanner 里面封裝了我們多條資料
       ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
       //回圈遍歷ResultScanner 得到一個個的Result
       for (Result result : scanner) {
           //獲取資料的rowkey
           byte[] row = result.getRow();
           System.out.println("資料的rowkey為" +  Bytes.toString(row));


           List<Cell> cells = result.listCells();
           for (Cell cell : cells) {
               byte[] family = cell.getFamily();
               String familyName = Bytes.toString(family);
               byte[] qualifier = cell.getQualifier();
               byte[] value = cell.getValue();
               //判斷，如果是id列和age列，轉換成為int型別輸出
               if("f1".equals(familyName) &&  "id".equals(Bytes.toString(qualifier)) || "age".equals(Bytes.toString(qualifier))){
                   System.out.println("列族名稱為"+ familyName + "列名稱為" + Bytes.toString(qualifier)  +"列值為====" + Bytes.toInt(value) );
               }else{
                   System.out.println("列族名稱為"+ familyName + "列名稱為" + Bytes.toString(qualifier)  +"列值為====" +  Bytes.toString(value) );
               }

           }


       }

過濾rowkey比0003還要小的資料

    @Test
    public   void  rowFilterStudy() throws IOException {
        Scan scan = new Scan();
        //通過rowFilter實作資料按照rowkey進行過濾
        BinaryComparator binaryComparator = new BinaryComparator("0003".getBytes());

        RowFilter rowFilter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.LESS, binaryComparator);
        scan.setFilter(rowFilter);
        ResultScanner scanner = table.getScanner(scan);
        for (Result result : scanner) {
            byte[] row = result.getRow();
            System.out.println("資料的rowkey為" +  Bytes.toString(row));

            List<Cell> cells = result.listCells();
            for (Cell cell : cells) {
                byte[] family = cell.getFamily();
                byte[] qualifier = cell.getQualifier();
                byte[] value = cell.getValue();

                //id列和age列是整型的資料
                if("f1".equals(Bytes.toString(family)) && "id".equals(Bytes.toString(qualifier))  || "age".equals(Bytes.toString(qualifier)) ){
                    System.out.println("列族為" +  Bytes.toString(family) + "列名為" +  Bytes.toString(qualifier) + "列值為" +  Bytes.toInt(value));
                }else{
                    System.out.println("列族為" +  Bytes.toString(family) + "列名為" +  Bytes.toString(qualifier) + "列值為" +  Bytes.toString(value));
                }
            }
        }


    }

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