作者：攻城虱
原文：https://blog.csdn.net/u011583316/article/details/84445735

Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。-- 百度百科

简单的说HBase就是一个分布式的可扩展的大数据量的非关系型数据库（NoSQL）。它具有一般的关系型数据Oracle/MySQL的基础功能如：

• 存储数据
• 检索数据
• 查询数据

Hbase能做的什么

Hbase 作为一个非关系型数据库，首先就是对数据的基础的存储，其次是可以提供传统关系型数据库达不到的亿级数据量实时的查询。

• 海量数据的存储
• 海量数据的查询

Hbase在上亿的数据表里能做到秒级别查询（实时查询）

Hbase使用场景

• 交通数据
• 账单数据
• 游戏数据
• 电商交易数据

一切大数据量的，对实时查询依赖高的的场景都能解决。

Hbase在生态圈中的位置

图中可见，Hbase是基于HDFS的，也就是说Hbase的数据是存储在HDFS上面的，它可以很好地继承MapReduce和Hive来进行数据的处理。

Hbase数据存储方式存储

Hbase是非关系型数据库中典型的列式存储数据库

Hbase数据的组成元素

Hbase中数据是以字节数组进行存储，不存在数据类型。默认数据三份（HDFS）并且每条数据有唯一的标识符。

rowkey + columnfamily（列蔟） + column01（列名） + timestamp（时间戳） ： value （值） => cell (单元)

• Row Key: 行键，Table的主键，Table中的记录按照Row Key排序
• Timestamp: 时间戳，每次数据操作对应的时间戳，可以看作是数据的version number
• Column Family：列簇，Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成，一个Column Family中可以由任意多个Column组成，即Column Family支持动态扩展，无需预先定义Column的数量以及类型，所有Column均以二进制格式存储，用户需要自行进行类型转换。

为什么Hbase能这么快呢？

关键点在于表中rowkey的设计。

1、hbase是可划分成多个region。

2、rowkey是排好序了的。

3、数据是按列存储的。

• 首先，能快速找到行所在的region(分区)，假设表有10亿条记录，占空间1TB, 分列成了500个region, 1个region占2个G. 最多读取2G的记录，就能找到对应记录
• 其次，是按列存储的，其实是列族，假设分为3个列族，每个列族就是666M， 如果要查询的东西在其中1个列族上，1个列族包含1个或者多个HStoreFile，假设一个HStoreFile是128M， 该列族包含5个HStoreFile在磁盘上. 剩下的在内存中。
• 再次，是排好序了的，你要的记录有可能在最前面，也有可能在最后面，假设在中间，我们只需遍历2.5个HStoreFile共300M
• 最后，每个HStoreFile(HFile的封装)，是以键值对（key-value）方式存储，只要遍历一个个数据块中的key的位置，并判断符合条件可以了。 一般key是有限的长度，假设跟value是1:19（忽略HFile上其它块），最终只需要15M就可获取的对应的记录，按照磁盘的访问100M/S，只需0.15秒。 加上块缓存机制（LRU原则），会取得更高的效率。

Hbase的数据模型

Hbase架构

图中可见HDFS，Zookeeper。Hbase有多少个RS，其管理的内容都存在ZK的ZNode上面，ZK可以帮助用户找到某张表在哪个RS，做一个检索功能。架构的详细，请往后面看。

Hbase安装部署

• 解压安装，不必多说
• 配置hbase-env.sh 配置JDK

• 配置hbase-site.xml 设置HDFS上hbase数据存储目录，

同时关闭默认ZK管理，由我们启动自己安装的ZK。注释掉就行。

hbase-env.sh

# export HBASE_MANAGES_ZK=true

• 修改 regionservers

* zookeeper
* namenode 

* datanode
* HM

• 访问Web页面 端口号60010

各个目录的含义（官方文档）：

1./.tmp 这个目录用来存储临时文件，当对表进行操作的时候，首先会将表移动到该目录下，然后再进行操作。 
2./WALs WAL意为Write ahead log用来做灾难恢复。被HLog实例管理的WAL文件。 
3./data hbase 的核心目录，系统会预置两个 namespace 即：hbase和default。/data/hbase 存储了存储了 HBase 的 namespace、meta 两个系统级表。namespace 中存储了 HBase 中的所有 namespace 信息，包括预置的hbase 和 default。/data/default/ 存储所有用户数据表/data/default/表名。  

4./hbase.id 存储集群唯一的 cluster id 号，是一个 uuid。 
5./hbase.version 同样也是一个文件，存储集群的版本号，貌似是加密的，看不到，只能通过web-ui 才能正确显示出来。 6./oldWALs 当/WALs 中的HLog文件被持久化到存储文件中，不再需要日志文件时，它们会被移动到/oldWALs目录。

注意 ：如果有需要的话就换hadoop的jar，替换Hadoop的版本。

Hbase Shell使用

• list 查看表
• help ‘’查看帮助细节 help ‘create’
• 创建表 create ‘user’，‘info’
• 描述表 describe ‘user’
• 插数据 put ‘user’,‘1001’,‘info:name’,‘xianglei’ （表名，rowkey，列蔟:列名，值）
• 查看数据（三种方式）
• 依据rowkey查询，最快的
• 从memstore写到storefile flush ‘user’
• 手动compact compact ‘user’

查看数据

get

范围查询（用的最多）

scan ‘user’,{STARTROW=>‘1002’}

全表扫描

scan

删除数据

delete ‘user’,‘1001’,‘info:name’

deleteall ‘user’,‘1001’

删除所有数据

删除表

删除前，必须先disable

表的启用禁用

禁用

启用

Hbase 物理模型

说说Hbase中数据存储的物理模型。数据是怎么在Hbase中存储的。简单来说是按rowkey来进行动态分区（region）存储的。

细节说明：

每个columnfamily存储在HDFS上的一个单独文件中；Key 和 Version number在每个 column family中均由一份；空值不会被保存。

HBase数据写入流程

put —> cell - wal(预写日志) -> hdfs- memstore（溢写）- storefile -> hdfs

细节描述

• Client通过Zookeeper的调度，向RegionServer发出写数据请求，在Region中写数据；
• 数据被写入Region的MemStore，知道MemStore达到预设阀值(即MemStore满)；
• MemStore中的数据被Flush成一个StoreFile；
• 随着StoreFile文件的不断增多，当其数量增长到一定阀值后，触发Compact合并操作，将多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除；
• StoreFiles通过不断的Compact合并操作，逐步形成越来越大的StoreFile；
• 单个StoreFile大小超过一定阀值后，触发Split操作，把当前Region Split成2个新的Region。父Region会下线，新Split出的2个子Region会被HMaster分配到相应的RegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。

可以看出HBase只有增添数据，所有的更新和删除操作都是在后续的Compact历程中举行的，使得用户的写操作只要进入内存就可以立刻返回，实现了HBase I/O的高性能。

HBase数据读取流程

数据读取:先到memstore读（没有溢写到）再到storefile最后合并。

细节描述

• Client访问Zookeeper，获取.META.表信息；
• 从.META.表查找，获取存放目标数据的Region信息，从而找到对应的RegionServer；
• 通过RegionServer获取需要查找的数据；
• RegionServer的内存分为MemStore和BlockCache两部分，MemStore主要用于写数据，BlockCache主要用于读数据。读请求先到MemStore中查数据，查不到就到BlockCache中查，再查不到就会到StoreFile上读，并把读的结果放入BlockCache。

寻址过程：client—>Zookeeper–>.META. 表–>RegionServer—>Region–>User Table—>client

Hbase Region理解

Hbase 架构细节

这张图有一个缺陷就是，Hbase中一个Hlog是管理的一个HRegionServer的，不是一个HRegion。

Hbase读取数据流程说明：

客户端读取数据首先连接ZK，他需要去ZK找到这个表（region）所在的位置。

这里Zk存储了下图内容：

然后去meta表扫描信息，比如找到user的rowkey然后找到他对应的region，得到管理他的regionserver。

Master需要连接ZK是因为他需要知道哪些RS是活着的。

特殊说明：

• 有几个列蔟就有几个Store，Store里面有一个memstore和很多个storeFile。
• Hlog存在的意义是，当集群突然挂掉memstore数据丢失后，当重启机器时Hlog重新读取文件系统的数据，并且恢复回来。

RS->一个RS对应一个目录

meta-region-server

存储meta表对应的region被哪个regionserver管理的信息

HBase新版本中，有了类似于RDBMS中DataBase的概念

命令空间

- 用户自定义的表，默认情况下命名空间

default

- 系统自带的元数据表的命名空间

hbase

总结

Hbase这一块需要学习的内容很多很多。这一节主要就是说说Hbase的一些基础特性，shell，以及Hbase的架构分析。内容虽然看着比较多，但是肯定也不全，暂时就记录这么多，如有需要再去看官方文档。深入学习必不可少。

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關鍵字: HDFS 对应 大数据