连接hbase1.0.4需要使用Thrift，我用的是python2.6。
　　安装thrift。下载地址https://dist.apache.org/repos/dist/release/thrift/0.9.0/thrift-0.9.0.tar.gz解压后安装命令。
在hbase服务器上，确保hbase服务已经启动。在thrift目录中，用管理员运行一下命令安装。
./configure
make
make install

　　安装完毕生成hbase的client代码命令格式如下，
thrift –gen
登陆到hbase的权限进入
$ cd hbase/src/main/resources/org/apache/hadoop/hbase/thrift

生成python的
$ thrift –gen py Hbase.thrift
再生成一个C的学习备用，与本文无关
$ thrift –gen c_glib Hbase.thrift

将gen-py文件夹下的hbase文件夹拷贝到要连接hbase的服务器的python目录下，我用的是python2.6，自己手动安装的。命令如下
cp -R hbase /usr/local/lib/python2.6/site-packages/

拷贝完毕用import导入 hbase成功。开始写代码了。参考hbase里的例子在hbase/src/examples/中。

　　我的任务就是把某个目录下，以jpg结尾的图片放到hbase里，因为图片名没有重复，所以用图片名做row name。hbase手动建表’hbase(main):013:0> create ‘img’, ‘data:”。

　　首先统计一下照片的数量。这个image目录下只有jpg的图片，使用匹配只是备将来使用。下面只是测试脚本，不关心业务逻辑。

# find /image/ -name \*.jpg -type f |wc -l
13140

# du -s -h /image
303M /image/

　　本地共有13140张照片共303M，写入hbase测试脚本如下：

#!/bin/bash 
# -------------------------------
# Revision:
# Date:        2012-12-11 
# Author:      simonzhang 
# Email:       simon-zzm@163.com 
# Web:         www.simonzhang.net 
# -------------------------------

import os
import re

from thrift.transport import TSocket  
from thrift.transport import TTransport  
from thrift.protocol import TBinaryProtocol  
   
from hbase import Hbase  
from hbase.ttypes import *

#### base set
find_path=(r'/image/',
           )

class HbaseWrite():
    def __init__(self):
        self.tableName = 'img'
        self.transport = TSocket.TSocket('192.168.100.100', 9090)
        self.transport = TTransport.TBufferedTransport(self.transport)
        self.transport.open()
        self.protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(self.transport)
        self.client = Hbase.Client(self.protocol)

    def createTable(self, tableName):
        col1 = ColumnDescriptor(name="data:",maxVersions=1)
        self.client.createTable(tableName,[col1])

    def write(self, PicPath, PicName):
        row = PicName.split('.')[0]
        _data = PicName.split('.')[1]
        PicData = open('%s/%s' % (PicPath, PicName), 'rb').read()
        # 此处需要注意格式，网上的格式报错，少个参数报错如下
        # TypeError: mutateRow() takes exactly 5 arguments (4 given)
        self.client.mutateRow(self.tableName, row, [Mutation(column="data:%s" % _data, value=PicData)], {})

    def read(self, tableName, PicName):
        row = PicName.split('.')[0]
        data_type = PicName.split('.')[1]
        get_data = self.client.get(tableName, row, 'data:%s' % data_type, {})[0]
        if get_data:
            return get_data.value
        else:
            return "Error"


def main(_path):
    WHB = HbaseWrite()
    WHB.createTable()
    find_file=re.compile(r"^[0-9a-z]*.jpg$")
    find_walk=os.walk(_path)
    for path,dirs,files in find_walk:
        for f in files:
            if find_file.search(f):
                path_name=path
                file_name=f
                WHB.write(path_name, file_name)


if __name__ == "__main__":
    for get_path in find_path:
        main(get_path)

开始测试脚本
# time python hbase_test.py

real 1m15.471s
user 0m4.881s
sys 0m2.867s

到hbase里查看写入的数量，证明已经完全写入。
hbase(main):001:0> count ‘img’
:
:
:
13140 row(s) in 10.2780 seconds

2013-5-16. 因为对hadoop理解不足。以下写的有问题，提醒大家注意。

hbase使用hadoop进行存储，查看hadoop的磁盘使用量。
26K namenode1/
298M u01/

　　我的内存给namenode可以使用25G。根据以上数据计算结果如下：
((25*1000*1000）/26)*298= 286538461M = 286538G = 286 T

　　如果每台服务器有三块1T存储硬盘，此集群可以有95台服务器。共存储此类照片大约为12634615360张。内网测试，写入速度3.9M。

　　注：有一点需要注意，写入的数据删除后磁盘空间也不会释放，原理应该改和mongodb一样，但是没有仔细查看。