Hbase的原型是google的BigTable論文,收到了該論文思想的啓發,目前做爲hadoop的子項目來開發維護,用於支持結構化的數據存儲。html
Hbase是一個高可靠性(存儲在hdfs上,有副本機制),高性能,面向列,非關係型的數據庫(相似redis),可伸縮的分佈式存儲系統(由於是存儲在hdfs上),利用hbase技術可在廉價PC server上搭建大規模結構化的數據庫存儲集羣。java
Hbase的目標是存儲並處理大型的數據,更具體來講僅需使用普通的硬件,就可以處理由成千上萬行和列所組成的大型數據。node
Hbase是基於hdfs構建的分佈式存儲框架,可是Hbase在hdfs上實現隨機的讀寫改,解決了hdfs不支持的東西python
A、海量存儲mysql
B、列式存儲web
這裏的列式存儲其實說的是列族存儲,Hbase是根據列族來存儲數據的,列族下面能夠有很是多的列,列族在建立表的時候必須指定redis
Hbase中的列和mysql的列不是一個東西,Hbase的列就是他的數據sql
C、極易擴展shell
Hbase的擴展性主要體如今兩個方面,一個是基於上層的梳理能力的擴展(RegionServer,至關於datanode,處理讀寫請求),一個是基於存儲的擴展(hdfs)數據庫
經過橫向添加RegionServer的機器,進行水平擴展,提高Hbase上層的處理能力,提高Hbase服務更多的Region的能力。
備註:RegionServer的做用是管理Region)(相似mysql中的表的概念),承接客戶端的讀寫請求的訪問,這個後面會詳細的介紹經過橫向添加datanode的機器,進行存儲層的擴容,提高Bhbase的存儲能力和提高後端存儲的讀寫能力
D、稀疏
稀疏主要是針對於hbase列的靈活性,在列族中,你能夠指定任意多的列,在列數據爲空的狀況下,是不會佔用存儲空間的,這裏和mysql等數據庫不同,mysql若是每一個字段沒有值,那這個字段的值爲null,不爲空,且會佔用存儲空間
Hbase的架構示意圖以下
Hbase由HMaster和HRegionServer組成,HMaster的高可用也依賴於zk,相似於hdfs中的Namenode;
HRegionServer至關於hdfs中的datanode,實際處理讀寫請求的節點;
a、Zookeeper
HBase經過zk來作Hmaster的高可用,RegionServer的監控,元數據的入口以及集羣配置的維護等工做,具體工做入下
經過zk來保證集羣中只有一個master在運行,若是master異常,會經過競爭機制產生新的master提供服務
經過zk來監控RegionServer的狀態,當RegionServer有異常的時候,經過回調的形式通知master,RegionServer上下線的信息
經過zk存儲元數據的統一入口地址;
b、HMaster
爲RegionServer分配Region
維護集羣的負載均衡,就是分配Region
維護集羣的元數據信息
發現失效的Region,並將失效的Region分配到正常的RegionServer上
當RegionServer失效的時候,協調對應的Hlog和hdfs的block進行數據恢復
C、HRegionServer
HRegionServer直接對接用戶的讀寫請求,是真正的幹活的節點,他的功能歸納以下
管理master爲其分配的Region
處理來自客戶端的讀寫請求
負責和底層hdfs的交互,存儲數據到hdfs中
負責Region變大後的拆分
負責Storefile的合併工做
D、HDFS
Hdfs爲hbase提供最終的底層數據存儲服務
提供元數據和表數據的底層分佈式存儲服務
數據的多副本,保證高可靠和高可用
E、Hlog
一個HRegionServer中只有一個Hlog,Hlog至關於hdfs中的edits文件,保存Hbase的修改記錄,當對Hbase寫數據的時候,數據不是直接寫進磁盤,他會在內存中保留一段時間(時間i將數據量的閾值能夠設定)。但把數據保存在內存中可能有更高的機率引發數據丟失,爲了解決這個問題,數據會先寫在一個叫作Hlog的文件中,Hlog存儲在磁盤上,也位於hdfs上,而後在寫入內存,因此在系統出現故障或者內存丟失的時候,數據能夠經過這個日誌文件進行重建
F、Region
Region至關於mysql中的表,一個HRegionServer能夠有多個Region,一個HRegionServer會有多個Region;若是表的數據太大,會進行拆分,按照數據量平均切分,全部HBase中的一張表會對應一個或者多個Region,當表的內容很小,一張表就對應一個Region,若是表很大的話,則這個Region會切分,切分Region會同時拆分這個Region的全部Store。
G、Store
Store至關於列族,通俗的講就是列的家族,在hbase中,想建立一個列,必需要指定列族,也就是一個列必須屬於某個列族。一個表中能夠有多個列族,一個store對應一個列族,hbase官方不建議多個列族,一個列族就能夠搞上百個列,足夠用了。可是若是一個HRegion被切分的話,是切分列族,因此就算一個HRegion只有一個列表,切分後一個Region也會對應多個Store,多個strore會被分配到其餘的HRegionServer節點進行存儲
H、MemStore
MemStore就是列族中的數據放在內存中,寫數據來了,會寫到內存中,只要內存寫入成功,則就返回。
I、StoreFile
StoreFile,數據放在內存不安全,並且有大小限制,因此須要把內存中的數據寫到磁盤中,以Hfile的格式存儲在hdfs上。每次memstore刷一次,造成一個storefile,因此storefile會不少,可是很小,由於內存自己就不大,後面storeFile也會合並,可是這個合併也僅僅是一個列族內部的StoreFile進行合併,不會跨列族合併的
J、HFile
這是磁盤上保存的原始數據的實際的物理文件,是實際的存儲文件,storefile是以Hfile的形式存儲在hdfs中
這裏重點說下修改配置文件,前面的就不說了,由於我在實際使用過程當中使用ambari工具來進行安裝
首先修改hbase-env.sh
配置java的環境變量
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java
配置zk,Hbase也是強依賴於zookeeper的,是否要啓用本身的zookeeper。若是用則爲true,若是用外部的zookeeper,則爲false
export HBASE_MANAGES_ZK=false
配置hbase-site.xml
<property> <name>hbase.rootdir</name> <value>/apps/hbase/data</value> </property>
配置hbase是否啓用集羣
<property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property>
設置Hbase的服務的端口號,不是 web的端口號,web的端口號是16010
<property> <name>hbase.master.info.port</name> <value>16010</value> </property>
<property> <name>hbase.master.port</name> <value>16000</value> </property>
配置要鏈接的zk
<property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>abdi1,abdi2,abdi3</value> </property>
Zk存儲數據的父目錄,主要是爲了區分多個hbase集羣
<property> <name>zookeeper.znode.parent</name> <value>/hbase-unsecure</value> </property>
配置regionservers文件
指定RegionServer的節點
因爲hbase是強依賴於hdfs的,須要拷貝hdfs的配置文件到hbase的conf目錄
咱們通常狀況會這樣操做,建立一個軟連接,連接到hdfs的core-site.xml和hdfs-site.xml中,就是讓hbase知道我要鏈接哪一個hadoop集羣
可是在ambari安裝的hbase的配置文件中沒有找到相應的配置,可是在hbase啓動的時候有加載hdfs的環境變量
啓動hbase,能夠看到有Hmaster和HRegionServer的java進程
ambari的web頁面顯示效果以下
注意:Hbase的Master和RegionServer安裝是同樣的,只是看咱們是否要啓動master
Hbase的web頁面,採用16010端口
[root@abdi2 bin]# /usr/hdp/current/hbase-client/bin/hbase shell
hbase(main):003:0> list TABLE 0 row(s) Took 0.2713 seconds => [] hbase(main):004:0>
hbase(main):004:0> create "student","info" Created table student Took 1.3445 seconds => Hbase::Table - student hbase(main):005:0> hbase(main):006:0> list TABLE student 1 row(s) Took 0.0055 seconds => ["student"]
hbase(main):007:0> put "student","1001","info:name","laowang" Took 0.1217 seconds hbase(main):008:0> put "student","1001","info:age","18" Took 0.0038 seconds hbase(main):009:0> put "student","1001","info:sex","male" Took 0.0049 seconds hbase(main):010:0> put "student","1002","info:name","laoluo" Took 0.0036 seconds hbase(main):011:0> put "student","1002","info:age","20" Took 0.0035 seconds
重點關注列族和版本便可,這裏的版本是個數的意思,就一條數據存儲幾個版本
多更新幾回數據
能夠查看到有多個版本,這裏的意思查看3個版本的數據,因此有三條,下面的命令是查看2個版本的數據,因此有兩條
刪除某個Rowkey的指定列,能夠看到其餘列的數據還在,刪除還能夠指定時間戳,該時間戳以前的數據都會被刪除
刪除Rowkey對應的全部數據
統計條數,Rowkey有幾個,條數就有幾條
命令空間,至關於數據庫中的database
全部的表都是命名空間的成員,若是不指定,則默認在default的命名空間中
命名空間能夠設置權限,好比定義訪問控制列表,例如建立表,讀取表,刪除,更新操做,權限用的不多
Shell命令查看namespace、建立namespace
Hbase就是存儲元數據的命名空間,是系統本身用的,不能給用戶使用
在指定命名空間下建表
Rowkey是用來檢索記錄的主鍵,訪問Hbase table中的行,只有三種方式
A、經過單個Rowkey訪問
B、經過Rowkey的range訪問
C、全表掃描
設計Rowkey很是重要也是Hbase裏最重要的一門學問,數據會按照Rowkey的字典序排序進行存儲,因此設計Rowkey要利用這個特性,把常常一塊兒讀取的行存儲在一塊兒,學習Hbase,Rowkey設計是學習的重點
列族,Hbase表中的每一個列,都會屬於某個列族,列族是表的結構的一部分,列族在建表的時候必需要指定。列名都是以列族作爲前綴。
在建立表的時候須要指定列族,列族能夠指定多個
由Rowkey,column Family:column,version惟一肯定的單元,cell中的數據是沒有類型的,所有都是字節的形式存儲
時間戳,每一個cell都保存着同一份數據的多個版本,版本經過時間戳來索引。時間戳能夠由系統生成,也能夠本身指定。每一個cell中,不一樣版本的數據按照時間倒序排列,即最新的數據在最前面
經過時間戳不一樣來肯定版本的
Hbase的寫比讀還快
a、先獲取meta表的位置,也就元數據這張表存儲的位置
b、去meta表所在位置獲取meta表的信息,meta表存儲的內容大體入下
Student 0 ----10000 rs1
Student 100001---20000 rs2
Stff 0---10000 rs3
Stff 10000—200000 rs4
c、而後在去對應的regionserver獲取對應的數據
d、獲取數據,先去內存中獲取,若是內存中沒有,到blockcache中獲取,若是blockcash沒有,則去磁盤獲取,這裏爲何先去內存獲取數據?
e、返回數據的時候,先把數據寫到blockcache中,而後在返回給client
Meta表的位置
Zk上查看meta表的存儲位置
查看meta表的內容
a、client到zk獲取meta表的位置
b、Zk返回meta表的位置
c、Zk去regionserver讀取meta表的內容
d、Regionserver將meta表的內容返回
e、去對應的regionserver開始執行寫操做,先寫Hlog文件,而後寫到memstore,成功後,馬上返回,寫入流程完成
由於先寫到內存中,那麼何時會刷到硬盤中呢
a、Regionserver的使用的總內存達到堆內存的40%
b、知足一個小時的條件,會刷memstore到硬盤中
c、單個region裏的全部的Memstore加起來達到128MB,則會刷memstore到硬盤中
這樣就會有不少小文件刷到hdfs中,可是hdfs不適合存儲不少的小文件
默認是7天作一次合併
超過7天合併storefile文件
超過3個storefile文件,會進行合併
這個是合併一個列族的的storefile,不一樣列族的storefile文件不會進行合併的
Hmaster是Active和standby模式
高可用配置
掃描查看數據
原文出處:https://www.cnblogs.com/bainianminguo/p/12110077.html