HBase快速入门系列(1) | Hbase的简单介绍

大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客主页：https://blog.csdn.net/qq_16146103

  经过了一段时间的努力过后，我们学过了Kafka，那么接下来我们继续来进行Hbase的学习。

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1. 什么是HBase

  HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
  官方网站：http://hbase.apache.org
  – 2006年Google发表BigTable白皮书
  – 2006年开始开发HBase
  – 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目
  – 2010年HBase成为Apache顶级项目
  – 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了。
  HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
  HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
  HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

2. HBase定义

  HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。

3. HBase特点

• 1.海量存储

  Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。

• 2.列式存储

  这里的列式存储其实说的是列族存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。

• 3.极易扩展

  Hbase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS）。
通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升Hbase上层的处理能力，提升Hbsae服务更多Region的能力。
  备注：RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器，进行存储层扩容，提升Hbase的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。

• 4.高并发

  由于目前大部分使用Hbase的架构，都是采用的廉价PC，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，Hbase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。

• 5.稀疏

  稀疏主要是针对Hbase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。

4. Hbase的数据模型

  逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。但从HBase的底层物理存储结构（K-V）来看，HBase更像是一个multi-dimensional map。

1. HBase逻辑结构

2. HBase物理存储结构

3. 数据类型

• 1.Name Space

  命名空间，类似于关系型数据库的database概念，每个命名空间下有多个表。HBase两个自带的命名空间，分别是hbase和default，hbase中存放的是HBase内置的表，default表是用户默认使用的命名空间。

• 2.Table

  类似于关系型数据库的表概念。不同的是，HBase定义表时只需要声明列族即可，不需要声明具体的列。这意味着，往HBase写入数据时，字段可以动态、按需指定。因此，和关系型数据库相比，HBase能够轻松应对字段变更的场景。

• 3.Row

  HBase表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column（列）组成，数据是按照RowKey的字典顺序存储的，并且查询数据时只能根据RowKey进行检索，所以RowKey的设计十分重要。

• 4.Column

  HBase中的每个列都由Column Family(列族)和Column Qualifier（列限定符）进行限定，例如info：name，info：age。建表时，只需指明列族，而列限定符无需预先定义。

• 5.Time Stamp

  用于标识数据的不同版本（version），每条数据写入时，系统会自动为其加上该字段，其值为写入HBase的时间。

• 6.Cell

  由{rowkey, column Family：column Qualifier, time Stamp} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。

5. HBase架构

  从图中可以看出Hbase是由Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS等几个组件组成，下面来介绍一下几个组件的相关功能：

• 1.Client

  Client包含了访问Hbase的接口，另外Client还维护了对应的cache来加速Hbase的访问，比如cache的.META.元数据的信息。

• 2.Zookeeper

  HBase通过Zookeeper来做master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：

通过Zoopkeeper来保证集群中只有1个master在运行，如果master异常，会通过竞争机制产生新的master提供服务
通过Zoopkeeper来监控RegionServer的状态，当RegionSevrer有异常的时候，通过回调的形式通知MasterRegionServer上下线的信息
通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址

• 3.Hmaster

  master节点的主要职责如下：

为RegionServer分配Region
维护整个集群的负载均衡
维护集群的元数据信息
发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的RegionServer上
当RegionSever失效的时候，协调对应Hlog的拆分

• 4.HregionServer

  HregionServer直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：

管理master为其分配的Region
处理来自客户端的读写请求
负责和底层HDFS的交互，
存储数据到HDFS
负责Region变大以后的拆分
负责Storefile的合并工作

• 5.HDFS

  HDFS为Hbase提供最终的底层数据存储服务，同时为HBase提供高可用（Hlog存储在HDFS）的支持，具体功能概括如下：

提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
数据多副本，保证的高可靠和高可用性

6. HBase中的角色

1 HMaster

• 功能
• 1．监控RegionServer
• 2．处理RegionServer故障转移
• 3．处理元数据的变更
• 4．处理region的分配或转移
• 5．在空闲时间进行数据的负载均衡
• 6．通过Zookeeper发布自己的位置给客户端

2 RegionServer

• 功能
• 1．负责存储HBase的实际数据
• 2．处理分配给它的Region
• 3．刷新缓存到HDFS
• 4．维护Hlog
• 5．执行压缩
• 6．负责处理Region分片

3. 其他组件

• 1．Write-Ahead logs

  HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，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，然后再写入内存中。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。

• 2．Region

  Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。

• 3．Store

  HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。

• 4．MemStore

  顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。

• 5．HFile

  这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。StoreFile是以Hfile的形式存储在HDFS的。

  本次的分享就到这里了,

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