HBase概念入门

HBase简介

HBase基于Google的BigTable论文而来，是一个分布式海量列式非关系型数据库系统，可以提供大规模数据集的实时随机读写。

下面通过一个小场景认识HBase存储。同样的一个数据

用Mysql存储是这样的：

id name age salary job
1 小明 23 学生
2 小红 1000 律师

如果是HBase的话，存储是类似这样列式存储的：

field1 filed2
rowkey:1 name:小明
rowkey:1 age:23
rowkey:1 job:学生
rowkey:2 name:小红
rowkey:2 salary:1000
rowkey:2 job:律师

HBase这样存储的优点是：

  • 有空值字段的情况下，能减少存储空间占用
  • 支持好多列

HBase的特点

  • 海量存储：底层基于HDFS存储海量数据
  • 列式存储：HBase表的数据是基于列族进行存储的，一个列族包含若干列
  • 极易扩展：底层依赖HDFS，当磁盘空间不足的时候，只需要动态添加DataNode服务节点就行了
  • 高并发：支持高并发的读写请求
  • 稀疏性：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。
  • 数据的多版本：HBase表中的数据可以有多个版本值，默认情况下是根据版本号取区分，版本号就是插入数据的时间戳
  • 数据类型单一：所有的数据在HBase中是以字节数组进行存储

HBase的应用

  • 交通方面：船只GPS信息，每天都有成千上万的数据存储
  • 金融方面：消费信息、贷款信息、信用卡还款信息
  • 电商方面：电商网站的交易信息、物流信息、游览信息等
  • 电信、移动等：通话信息

HBase的缺点

  • HBase的有效性存在一定的问题，集群中一个节点宕机，这个节点的数据暂时就不能访问了，需要等待一定的时间进行同步处理。
  • HBase的监控粒度太粗
  • 查询简单，只能根据key扫描一条信息或者全部扫描
  • 不支持交叉表、事务、连接查询

总结：HBase适合海量明细数据的存储，并且后期能有很好的查询性能（单表超千万、上亿，且并发要求高）

HBase数据模型

HBase逻辑结构

HBase物理存储

HBase存储的时候是以列族为单位进行存储的。

HBase模型描述

  • NameSpace

命名空间，类似于关系型数据库的database概念。每个namespace下有多个表。HBase两个自带的namespace，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namespace。一个表可以自由选择是否有namespace，如果创建表的时候加了namespace，这个表名字以:作为区分

  • Table

类似于关系型数据库的表的概念。不同的是，HBase定义表时只需要声明列族即可，数据属性：如超时时间、压缩算法等，都在列族的定义中定义，不需要声明具体的列

  • Row

HBase表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column列组成。一个行包含了多个列，这些列通过列族来分类，行中的数据所属列族只能从表所定义的列族中选取

  • RowKey

Rowkey由用户指定的一串不重复的字符串定义，是一行的唯一标识。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。如果使用了之前已经定义的RowKey，那么会将之前的数据更新掉

  • Column Family(列族)

列族是多个列的集合，一个列族可以动态灵活的定义多个列。表的相关属性大部分都定义在列族上，同一个表里的不同列族可以有完全不同的属性配置，但是同一个列族内的所有列都会有相同的属性。列族存在的意义是HBase会把相同列族的列尽量放在同一台机器上。

  • Column Wualifier(列)

HBase中的列是可以随意定义的，一个行中的列不限名字、不限数量、只限定列族。因此列必须依赖于列族存在。列的名称前必须带着所属的列族

  • TimeStamp（版本）

用于标识数据的不同版本，时间戳默认由系统指定，也可以用户显式指定。在读取数据的单元格时，版本号可以忽略，如果不指定，HBase默认会获取最后一个版本的数据返回

  • Cell

一个列中可以存储多个版本的数据。而每个版本就称为一个单元格

  • Region

HBase 将表中的数据基于RowKey的不同范围划分到不同Region上，每个Region都负责一定范围的数据存储和访问。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就会等分成两个新的Region。当table中的行不断增多，就会有越来越多的Region。

HBase整体架构

  • Zookeeper

    • 实现了HMaster的高可用,保存了HBase的元数据信息，是所有HBase表的寻址入口
    • 对HMaster和HRegionServer实现了监控

  • HMaster（Master）

    • 为HRegionServer分配Region
    • 维护整个集群的负载均衡
    • 发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的HRegionServer上

  • HRegionServer（RegionServer）

    • 负责管理Region
    • 接受客户端的读写数据请求
    • 切分在运行过程中变大的Region

  • Region

    • 每个HRegion由多个Store构成
    • 每个Store保存一个列族，表有几个列族，则有几个Store
    • 每个Store由一个MemStore和多个StoreFile组成，MemStore是Store在内存中的内容，写到文件后就是StoreFile。StoreFile底层就是以HFile的格式保存。
posted @ 2022-09-03 10:49  女友在高考  阅读(427)  评论(0)  编辑  收藏  举报