大数据数据库HBase（一）——架构原理
一、HBase简介
1.1.Hadoop生态系统
1.2.非关系型数据库知识面扩展
- Cassandra hbase mongodb
- Couchdb，文件存储数据库
- Neo4j非关系型图数据库
1.3.Hbase初始
- 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（列存 NoSQL 数据库）
二、HBase数据模型
图2.1 逻辑形式图
一张类似这样的表，确定一个value必须有RowKey,Time Stamp,column Family,column key
2.1.1.ROW 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
2.1.2.Column Family列族 & qualifier列
– HBase表中的每个列都归属于某个列族，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）可以随后按需、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。
2.1.3.Timestamp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。
2.1.4.Cell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，全部是字节数组形式存贮。
图 2-2 Hbase架构图
2.2.1.Client
▪ 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问
2.2.2.Zookeeper
▪ 保证任何时候，集群中只有一个活跃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
2.2.3.Master
– 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
2.2.4. RegionServer
– 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
2.2.5.Memstore 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，找不到去blockcache，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。
图 2-3 Region & Store 关系图
图 2-4 关系图（二）
