Hadoop学习笔记（8）－简述分布式数据库Hbase原理

1.Hbase简介

Hbase是一个分布式可扩展的NoSQL数据库，提供对结构化，半结构化，非结构化大数据的实时读写和随机访问能力，而且操作速度与数据量基本无关，所以可以用于海量数据处理。Hbase之于HDFS就类似于数据库之于文件系统。自然Hbase是建立在HDFS之上的，可以存储海量的数据。
常见的NoSQL数据库还有：Apache Cassandra，MongoDB等。

下图1展示了Hbase在Hadoop的逻辑位置。

图1：Hbase在Hadoop中的位置

2.HBase表的逻辑模型

Hbase是Google BigTable的一个开源实现，数据存储逻辑模型与BigTable类似,但实现上有一些不同之处。是一个分布式多维表，表中的数据通过：一个行关键字(row key)，一个列关键字(column key)，一个时间戳(time stamp)进行索引和查询定位的。如下图2：Hbase表的示例。

图2：Hbase表的示例

在实际的HDFS存储中，以及存储每个字段数据所对应的完成的键值对：
｛row key，column family，column name，timestamp｝－>value
如图2中key3行Address字段下t2时间戳下的数值Shanghai，存储的完整键值对是：
｛key3，PersonalInfo，Address，t2｝->Shanghai
也就是说Hbase真实是不存在行列的概念，只有键值对的概念。其行的概念是通过相邻的键值对的数据比较构建出来的。所以其物理上不是二维表的概念。

3.HBase表的存储模型

前面了解了表的结构，那这个表又是怎么存储的呢？来看下图3。

图3：HBase表的存储模型

每张Table按row key进行全局排序，Hbase将表划分为若干个Region。Region也是Hbase调度的基本单位。

表在刚开始就只有一个Region，之后由于数据不断增加，Region越来愈大，在Region中又分为多个Store（5中会提到），而当Store大小超过阈值，则会将Region分裂。依次就有了多个Region。

4.Hbase集群的组成结构

这里分布讲集群的物理组成结构和集群的逻辑组成结构。
4.1 Hbase集群的物理组成结构

图4：Hbase集群的物理组成结构
Hbase集群分两部分：Hbase Master和Hbase Region Server。如上图3所示

另外Hbase集群由zookeeper来监控。在伪分布模式下Hbase会开启自带的zookeeper。

4.2 Hbase集群的逻辑组成结构

图5：Hbase集群的逻辑组成结构
可以从图5中看出来：
1）在一个Region server cluster里会有多个Region Server机器。
2）在每个Region Server机器内部有多个Region，结合前面Region的介绍，知道多个Region才组成一个真正的Table。Region是基本调度单位。
3）每个Region内部又有多个Store。
4）每个Store里面又由menStore和StoreFile两部分组成。其中StoreFile是最终的数据，它存储到HDFS中去。menStore不论在Store是否有真实数据都会有。

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Xianming