hbase hdfs外部表_硬核干货长文！Hbase来了解一下不？

本文公众号来源：互联网侦察   作者：channingbreeze

最近我也在入门大数据相关的基础，这篇文章非常通俗易懂讲解了什么是Hbase，推荐阅读！

等我学所成，我也来写写大数据相关的入门知识。

今天，小史的姐姐和吕老师一起过来看小史，一进屋，就有一股难闻的气味。

可不，小史姐姐走进卫生间，发现地下一个盆子里全是没洗的袜子。

小史：当然不是，盆里的袜子满了，就先放到这个桶里，然后再继续装，等到桶里的袜子满了，然后才放到洗衣机里一次洗完，这样不仅效率高，而且节省水电费。

小史洋洋得意地介绍起自己洗袜子的流程。

小史一听就有点不高兴，全世界都黑程序员，没想到自己还没变成程序员就被自家姐姐黑了。

说完就进自己房间，把姐姐和吕老师晾在外面。小史姐姐也意识到不该拿程序员开玩笑，但现在也不知道该怎么办，就看着吕老师。

吕老师走进小史的房间。

【hbase是啥】

小史：别吹了，构建在hdfs上除了能存储海量数据之外，缺点一大堆，上次你给我介绍的hdfs缺点我可没忘啊，不支持小文件，不支持并发写，不支持文件随机修改，查询效率也低。

小史仔细回忆起hdfs来。

吕老师：hdfs确实有很多缺点，但是hbase却是一个支持百万级别高并发写入，支持实时查询，适合存储稀疏数据的分布式数据库系统。

吕老师：hbase主要用于大数据领域，在这方面，确实比mysql要厉害得多啊，它和mysql的存储方式就完全不一样。mysql是行式存储，hbase是列式存储。

【列式存储】

吕老师：没错，这就是行式存储系统存储稀疏数据的问题，我们再来看看列式存储如何解决这个问题，它的存储结构是这样的

小史：这个我看懂了，相当于把每一行的每一列拆开，然后通过rowkey关联起来，rowkey相同的这些数据其实就是原来的一行。

吕老师：你这里只说到了一个好处，由于把一行数据变成了这样的key-value的形式，所以hbase可以存储上百万列，又由于hbase基于hdfs来存储，所以hbase可以存储上亿行，是一个真正的海量数据库。

吕老师：这就是hbase的威力呀，还不只如此，其实很多时候，我们做select查询的时候，只关注某几列，比如我现在只关心大家的工资，传统的按行存储，要选出所有人的工资是怎么办的呢？

小史：哦，我大概明白了，原来是这样，所以hbase的查询效率也很高，但是我有个问题啊，如果我就要查我的所有信息，这是一行数据，hbase查询起来是不是反而更慢了呢？

【列簇】

吕老师：列簇，顾名思义，就是把一些列放在一起咯，在hbase中，会把列簇中的列存储在一起，比如我们把和工作相关的salary和job都放在work这个列簇下，那么大概是这样的

小史：哦，我明白了，这样的话，一个列簇中的列会被一次就拿出来，如果我要查所有列的信息的话，把所有信息都放在一个列簇就好了。

(注意：hbase中，其实所有列都是在列簇中，定义表的时候就需要指定列簇。生产环境由于性能考虑和数据均衡考虑，一般只会用一个列簇，最多两个列簇)

【rowkey设计】

(注：当然，有些中间件把sql翻译成hbase的查询规则，从而支持了sql查hbase，不在本文讨论范围内)

小史：啊？这和我想象的不一样啊，如果我想查询工资比20w多的记录，在mysql中，只要用一条很简单的sql就行啊，这在hbase中怎么查呢？

吕老师：在hbase中，你需要把要查询的字段巧妙地设置在rowkey中，一个rowkey你可以理解为一个字符串，而hbase就是根据rowkey来建立索引的

不熟悉B+树的同学可以看这篇文章。hbase的HFile底层也是一样的原理。

吕老师：假设员工工资9999w封顶，查询的时候可能根据员工工资查询，也可能根据名字查询一个特定的员工，那么rowkey就可以这样设计

(注意，以上rowkey是简化版设计，只是为了讲清楚范围查询。实际使用中由于rowkey需要考虑散列性，所以可能不会这么用。后文会具体探讨散列性。)

吕老师：hbase提供了三种查询方式。

第一种是全表扫描，scan

第二种是根据一个rowkey进行查询

第三种是根据rowkey过滤的范围查询

比如你要查工资不少于20w的记录，就可以用范围查询，查出从startRow=0020到stopRow=9999的所有记录，这是hbase直接支持的一种查询方式哦。

吕老师：这里要注意几点，首先，rowkey是按照字符串字典序来组织成B+树的，所以数字的话需要补齐，不然的话会出现123w小于20w的情况，但是补齐的话，你就会发现020w小于123w

小史：哦，明白了，这都很好理解，因为rowkey是字符串形式，所以肯定是按照字符串顺序排序咯。而且rowkey有点类似于mysql中的主键吧，所以保证其唯一性也是可以理解的。还有就是因为每个key-value都包含rowkey，所以rowkey越短，越能节省存储空间。

(注意，如果rowkey复杂且查询条件复杂，hbase还针对rowkey提供了自定义Filter，所以只要数据在rowkey中有体现，能解析，就能根据自己的条件进行查询)

小史：但是吕老师，我有一个问题啊，之前说过hdfs不适合存储小文件，而hbase中的一条记录只有一点点数据，记录条数却很多，属于海量小文件，存在hdfs中不是内存爆炸了吗？

【LSM三层存储模型】

小史：哦，这就像把盆里的袜子放到桶里一样。但是吕老师，如果数据量大的话，时间一长，就会有很多次刷写，不就形成了很多个小文件吗？这岂不又是海量小文件了？

不记得hdfs原理的同学可以温习一下，【生活现场】从生日请客到hdfs工作原理解析

吕老师：对了，hbase也是使用同样的思想，其实这就是WAL预写日志的思想，hbase也会将数据的操作先写日志，然后存到内存，哪天机器挂了，内存丢了，还能从WAL日志中将数据恢复。

【数据修改】

小史：不过吕老师，我还有问题啊，我记得hdfs是不能随机修改文件的，只能追加，那么hbase里的数据是不是写了之后就不能改也不能删除呢？

吕老师：删除同样是追加一条版本最新的记录，只不过标记这个数据被删除而已，查询的时候，看到版本最新的记录是数据删除，就知道这个数据被删了。

吕老师：哈，小史，你思考得非常深入，还记得LSM的第三层吗，hbase会在合并的时候，将这些用不到的记录删除掉，节省存储空间。

吕老师：不全对，其实hbase把合并分为两种，一种是小合并minor compact，这种方式只会将少数文件进行简单合并，不会进行数据的清理，还有一种是大合并major compact，这种方式会将大部分文件进行合并，并且清理数据。

吕老师：基本正确，但是你要知道，如果数据量大，这个过程是非常耗性能的，一般在生产环境都禁止大合并，否则在正常服务的时候突然来个大合并，整个集群可能资源被耗光，没法正常服务。

【hbase架构】

小史：hbase的架构似乎也是master-slave架构，和hdfs有点像，HMaster是用来管理集群，HRegionServer是真正存储数据的地方吧？

吕老师：啊，这块不太对，hbase在数据查询和写入的时候，其实并不是像hdfs那样询问HMaster。在hbase中，每一张表都会有元信息，这些信息也是被存储为hbase表，称为元信息表，也叫meta表，这是一种系统表。

小史：但是这又有个问题，既然meta表也是存储在hbase上，那么hbase又如何知道meta表存在哪个HRegionServer上呢？这岂不是一个鸡生蛋蛋生鸡的问题？

吕老师：小史啊，我说meta表是hbase表，是指meta表也是用rowkey和value的键值存储，但是我并没有说meta表在hbase上啊。其实meta表不是存储在HRegionServer上，而是存储在那个分布式协调服务zookeeper上面。

小史：哦，原来如此，所以meta表其实是在一个固定地方读取，然后根据meta表就知道数据在哪个HRegionServer上。但是zookeeper又是啥呢？

吕老师：其实HMaster的任务相对不繁重，但是却比较重要，它主要是通过调整和管理Region分布来实现HRegionServer的负载均衡。

【HRegionServer架构】

吕老师：其实Region是hbase在rowkey上的切分，每个Region都可以通过startKey和endKey来确定rowkey的范围，一个HRegionServer上可能会有多个Region。

小史：所以说数据是根据rowkey和一定的哈希规则，分散到不同的Region上面，而Region又是属于某一个HRegionServer上的，这个关系没错吧？

吕老师：没错，通过这里其实可以得出rowkey设计的另一个原则，就是散列性，rowkey的头几个字母，最好不要是一样的，不然会分布在同一个HRegionServer上面，导致这个HRegionServer的负载非常高，累死累活，其他HRegionServer却没事干。一般可以根据一定规则算一个数据的摘要，比如md5，把md5的头几位拼在rowkey的前面。

吕老师：哈哈，名词没讲过，原理可都是讲过的哟。比如这个Store，我们之前说过，一个列簇中的列是存储在一起的，对应到这里，一个列簇中的数据就是存到一个Store中。

吕老师：没错，这里StoreFile只是一个名字，它是以HFile的格式存储在hdfs上，HFile是一个存储格式，在新版本的HFile存储格式中，它就是一个类似B+树的索引索引形式。

【读取和写入流程】

1、hbase client要写输入了，先从zookeeper中拿到meta表信息，根据数据的rowkey找到应该往哪个RegionServer写

2、然后hbase会将数据写入对应RegionServer的内存MemStore中，同时记录操作日志WAL

3、当MemStore超过一定阈值，就会将内存MemStore中的数据刷写到硬盘上，形成StoreFile

4、在触发了一定条件的时候，小的StoreFile会进行合并，变成大的StoreFile，有利于hdfs存储

吕老师：其实当大量rowkey相近的数据都被分配到一个Region中，导致这个Region数据过大的时候，Region进行拆分，HMaster会对拆分后的Region重新分配RegionServer，这是HMaster的负载均衡策略。

1、hbase client要读数据了，先从zookeeper中拿到meta表信息，根据要查的rowkey找到对应的数据在哪些RegionServer上

2、分别在这些RegionServer上根据列簇进行StoreFile和MemStore的查找，得到很多key-value结构的数据

3、根据数据的版本找到最新数据进行返回

【OLTP和OLAP】

吕老师：OLTP应用叫联机事务处理应用，就是类似银行转账等业务的，这类应用对事务要求比较高，而OLAP应用叫联机分析处理应用，比如推荐系统，是在收集了大量用户行为后进行分析，再得出结论的应用，主要侧重分析，对事务要求非常低。

【笔记】

小史把这次学习到的hbase的知识记了下来

1、hbase是列式存储，和mysql的行式存储不一样

2、hbase中有列簇概念，同一个列簇下的列存储在一起，在Region的一个StoreFile中

3、hbase是按照rowkey进行查找，要查询的字段要想办法放到rowkey中

4、hbase内部使用LSM三层模型进行存储，数据先写到内存MemStore中，内存达到一定阈值再刷写到硬盘StoreFile中，再满足一定条件时，小的StoreFile会合并为大的StoreFile

5、hbase适合OLAP类的应用

学完hbase，记完笔记，小史开开心心地洗袜子去了。

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