hbase学习（一）hbase简介

1.hadoop生态系统

2.hbase简介

非关系型数据库知识面扩展

cassandra、hbase、mongodb、redis

couchdb，文件存储数据库

Neo4j非关系型图数据库

 

3.hbase概念

hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库

利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为其分布式协同服务

主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列储存的方式）

 

4.Hbase数据模型

4.1Row Key：

决定一行数据、按照字典顺序排序的、Row key只能存储64k的字节数据

4.2Column Family列族&qualifier列：

HBase表中的每个列都归属某个列族，列族必须作为表模式（schema）定义的一部分预先给出。如 create 'test','course';

列名以列族作为前缀，每个列族都可以有多个列成员（column）；如course:math,course:english,新的列族成员（列）可以随时按需、动态加入；

权限控制、存储以及调优都是在列族层面进行的；

Hbase把同一列族里面的数据存储在同一目录下，由几个文件保存。

 

4.3Timestamp时间戳

在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本，根据唯一的时间戳来区分每个版本之间的差异，不同版本的数据按照时间倒序排序，最新的数据版本排在最前面。

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。

4.4Cell单元格

由行和列的坐标交叉决定；

单元格是有版本的；

单元格的内容是未解析的字节数组；

由{row key， column( =<family> +<qualifier>)， 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。

4.4HLog(WAL log)

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是” 写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。

HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue。

 5.hbase架构

 

5.1Client

包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问

 

5.2Zookeeper

保证任何时候，集群中只有一个master

存贮所有Region的寻址入口。

实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知Master

存储HBase的schema和table元数据

 

5.3Master

为Region server分配region

负责Region server的负载均衡

发现失效的Region server并重新分配其上的region

管理用户对table的增删改操作

 

5.4RegionServer

Region server维护region，处理对这些region的IO请求

Region server负责切分在运行过程中变得过大的region

 

5.5Region

HBase自动把表水平划分成多个区域(region)，每个region会保存一个表里面某段连续的数据

每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region（裂变）

当table中的行不断增多，就会有越来越多的region。这样一张完整的表被保存在多个Regionserver 上。

 

5.6Memstore 与 storefile

一个region由多个store组成，一个store对应一个CF（列族）

store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入memstore，当memstore中的数据达到某个阈值，hregionserver会启动flashcache进程写入storefile，每次写入形成单独的一个storefile

当storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（minor、major compaction），在合并过程中会进行版本合并和删除工作（majar），形成更大的storefile

当一个region所有storefile的大小和数量超过一定阈值后，会把当前的region分割为两个，并由hmaster分配到相应的regionserver服务器，实现负载均衡

客户端检索数据，先在memstore找，找不到再找storefile

 

HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的HRegion可以分布在不同的 HRegion server上。

HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。

每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。如图：StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。