1. HBase简介
1.1. 什么是HBase
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。
1.2. 与传统数据库的对比
1、传统数据库遇到的问题:
1)数据量很大的时候无法存储
2)没有很好的备份机制
3)数据达到一定数量开始缓慢,很大的话基本无法支撑
2、HBase优势:
1)线性扩展,随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑
2)数据存储在hdfs上,备份机制健全
3)通过zookeeper协调查找数据,访问速度块。
1.3. HBase集群中的角色
1、一个或者多个主节点,Hmaster
2、多个从节点,HregionServer
2. hbase数据模型
2.1. hbase数据模型
2.1.1. Row Key
与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行,只有三种方式:
1.通过单个row key访问
2.通过row key的range(正则)
3.全表扫描
Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在HBASE内部,row key保存为字节数组。存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时,要充分排序存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
2.1.2. Columns Family
列簇 :HBASE表中的每个列,都归属于某个列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是),必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history,courses:math都属于courses 这个列族。
2.1.3. Cell
由{row key, columnFamily, version} 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。
关键字:无类型、字节码
2.1.4. Time Stamp
HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值,此时时间戳是精确到毫秒 的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版 本冲突,就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担,HBASE提供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本,二是保存最近一段 时间内的版本(比如最近七天)。用户可以针对每个列族进行设置。
3. hbase命令
3.1. 命令的进退
1、hbase提供了一个shell的终端给用户交互
#$HBASE_HOME/bin/hbase shell
2、如果退出执行quit命令
#$HBASE_HOME/bin/hbase shell
……
>quit
3.2. 命令
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| is_enabled '表名' |
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| 先要屏蔽该表,才能对该表进行删除 |
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4. hbase依赖zookeeper
1、 保存Hmaster的地址和backup-master地址
hmaster:
a) 管理HregionServer
b) 做增删改查表的节点
c) 管理HregionServer中的表分配
2、 保存表-ROOT-的地址
hbase默认的根表,检索表。
3、 HRegionServer列表
表的增删改查数据。
和hdfs交互,存取数据。
5. hbase原理
5.1. 体系图
5.1.1. 写流程
1、 client向hregionserver发送写请求。
2、 hregionserver将数据写到hlog(write ahead log)。为了数据的持久化和恢复。
3、 hregionserver将数据写到内存(memstore)
4、 反馈client写成功。
5.1.2. 数据flush过程
1、 当memstore数据达到阈值(默认是64M),将数据刷到硬盘,将内存中的数据删除,同时删除Hlog中的历史数据。
2、 并将数据存储到hdfs中。
3、 在hlog中做标记点。
5.1.3. 数据合并过程
1、 当数据块达到4块,hmaster将数据块加载到本地,进行合并
2、 当合并的数据超过256M,进行拆分,将拆分后的region分配给不同的hregionserver管理
3、 当hregionser宕机后,将hregionserver上的hlog拆分,然后分配给不同的hregionserver加载,修改.META.
4、 注意:hlog会同步到hdfs
5.1.4. hbase的读流程
1、 通过zookeeper和-ROOT- .META.表定位hregionserver。
2、 数据从内存和硬盘合并后返回给client
3、 数据块会缓存
5.1.5. hmaster的职责
1、管理用户对Table的增、删、改、查操作;
2、记录region在哪台Hregion server上
3、在Region Split后,负责新Region的分配;
4、新机器加入时,管理HRegion Server的负载均衡,调整Region分布
5、在HRegion Server宕机后,负责失效HRegion Server 上的Regions迁移。
5.1.6. hregionserver的职责
HRegion Server主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据,是HBASE中最核心的模块。
HRegion Server管理了很多table的分区,也就是region。
5.1.7. client职责
Client
HBASE Client使用HBASE的RPC机制与HMaster和RegionServer进行通信
管理类操作:Client与HMaster进行RPC;
数据读写类操作:Client与HRegionServer进行RPC。
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