大数据之HBase基础

  • HBase简介
    1.1. 什么是HBase
    HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
  • HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

    HBase是Google Bigtable的开源实现,但是也有很多不同之处。
    比如:
    Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;
    Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;
    Google Bigtable利用Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。
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    1.2. 与传统数据库的对比
    1、传统数据库遇到的问题:

    1)数据量很大的时候无法存储

    2)没有很好的备份机制

    3)数据达到一定数量开始缓慢,很大的话基本无法支撑

    2、HBase优势:

    1)线性扩展,随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑

    2)数据存储在hdfs上,备份机制健全

    3)通过zookeeper协调查找数据,访问速度块。

    1.3. HBase集群中的角色
    1、一个或者多个主节点,Hmaster

    2、多个从节点,HregionServer

    1. hbase数据模型
      2.1. hbase数据模型

    2.1.1. Row Key
    与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行,只有三种方式:

    1.通过单个row key访问

    2.通过row key的range(正则)

    3.全表扫描

    Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在HBASE内部,row key保存为字节数组。存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时,要充分排序存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)

    2.1.2. Columns Family
    列簇 :HBASE表中的每个列,都归属于某个列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是),必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history,courses:math都属于courses 这个列族。

    2.1.3. Cell
    由{row key, columnFamily, 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。

    关键字:无类型、字节码

    2.1.4. Time Stamp
    HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。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。每个 cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。

    为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担,HBASE提供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本,二是保存最近一段 时间内的版本(比如最近七天)。用户可以针对每个列族进行设置。

    1. hbase命令
      3.1. 命令的进退
      1、hbase提供了一个shell的终端给用户交互

    #$HBASE_HOME/bin/hbase shell

    2、如果退出执行quit命令

    #$HBASE_HOME/bin/hbase shell

    ……

    quit

    3.2. 命令
    名称

    命令表达式

    创建表

    create ‘表名‘, ‘列族名1‘,‘列族名2‘,‘列族名N‘

    查看所有表

    list

    描述表

    describe ‘表名’

    判断表存在

    exists ‘表名‘

    判断是否禁用启用表

    is_enabled ‘表名‘
    is_disabled ‘表名’

    添加记录

    put ‘表名’, ‘rowKey’, ‘列族 : 列‘ , ‘值‘

    查看记录rowkey下的所有数据

    get ‘表名‘ , ‘rowKey‘

    查看表中的记录总数

    count ‘表名‘

    获取某个列族

    get ‘表名‘,‘rowkey‘,‘列族‘

    获取某个列族的某个列

    get ‘表名‘,‘rowkey‘,‘列族:列’

    删除记录

    delete ‘表名’ ,‘行名’ , ‘列族:列‘

    删除整行

    deleteall ‘表名‘,‘rowkey‘

    删除一张表

    先要屏蔽该表,才能对该表进行删除
    第一步 disable ‘表名’ ,第二步 drop ‘表名‘

    清空表

    truncate ‘表名‘

    查看所有记录

    scan "表名"

    查看某个表某个列中所有数据

    scan "表名" , {COLUMNS=>‘列族名:列名‘}

    更新记录

    就是重写一遍,进行覆盖,hbase没有修改,都是追加

    1. hbase依赖zookeeper
      1、 保存Hmaster的地址和backup-master地址

    hmaster:

    a) 管理HregionServer

    b) 做增删改查表的节点

    c) 管理HregionServer中的表分配

    2、 保存表-ROOT-的地址

    hbase默认的根表,检索表。

    3、 HRegionServer列表

    表的增删改查数据。

    和hdfs交互,存取数据。

    1. hbase原理
      5.1. 体系图

    5.1.1. 写流程
    1、 client向hregionserver发送写请求。

    2、 hregionserver将数据写到hlog(write ahead log)。为了数据的持久化和恢复。

    3、 hregionserver将数据写到内存(memstore)

    4、 反馈client写成功。

    5.1.2. 数据flush过程
    1、 当memstore数据达到阈值(默认是64M),将数据刷到硬盘,将内存中的数据删除,同时删除Hlog中的历史数据。

    2、 并将数据存储到hdfs中。

    3、 在hlog中做标记点。

    5.1.3. 数据合并过程
    1、 当数据块达到4块,hmaster将数据块加载到本地,进行合并

    2、 当合并的数据超过256M,进行拆分,将拆分后的region分配给不同的hregionserver管理

    3、 当hregionser宕机后,将hregionserver上的hlog拆分,然后分配给不同的hregionserver加载,修改.META.

    4、 注意:hlog会同步到hdfs

    5.1.4. hbase的读流程
    1、 通过zookeeper和-ROOT- .META.表定位hregionserver。

    2、 数据从内存和硬盘合并后返回给client

    3、 数据块会缓存

    5.1.5. hmaster的职责
    1、管理用户对Table的增、删、改、查操作;

    2、记录region在哪台Hregion server上

    3、在Region Split后,负责新Region的分配;

    4、新机器加入时,管理HRegion Server的负载均衡,调整Region分布

    5、在HRegion Server宕机后,负责失效HRegion Server 上的Regions迁移。

    5.1.6. hregionserver的职责
    HRegion Server主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据,是HBASE中最核心的模块。

    HRegion Server管理了很多table的分区,也就是region。

    5.1.7. client职责
    Client

    HBASE Client使用HBASE的RPC机制与HMaster和RegionServer进行通信

    管理类操作:Client与HMaster进行RPC;

    数据读写类操作:Client与HRegionServer进行RPC。

    原文地址:http://blog.51cto.com/13784648/2128581

    时间: 2024-10-09 20:02:16

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