HBase 1、HBase介绍和工作原理

  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。

1、Hadoop生太圈

  通过Hadoop生态圈,可以看到HBase的身影,可见HBase在Hadoop的生态圈是扮演这一个重要的角色那就是  实时、分布式、高维数据 的数据存储;

2、HBase简介 

  – HBase – 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)

3、HBase数据模型

  以关系型数据的思维下会感觉,上面的表格是一个5列4行的数据表格,但是在HBase中这种理解是错误的,其实在HBase中上面的表格只是一行数据;

  Row Key:

    – 决定一行数据的唯一标识

    – RowKey是按照字典顺序排序的。

    – Row key最多只能存储64k的字节数据。

  Column Family列族(CF1、CF2、CF3) & 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,每个列族中可以存放几千~上千万个列);如 CF1:q1, CF2:qw,

       新的列族成员(列)可以随后按需、动态加入,Family下面可以有多个Qualifier,所以可以简单的理解为,HBase中的列是二级列,

     也就是说Family是第一级列,Qualifier是第二级列。两个是父子关系。

    – 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。

    – 目前为止HBase的列族能能够很好处理最多不超过3个列族。

  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。

  Cell单元格:

    – 由行和列的坐标交叉决定;

    – 单元格是有版本的(由时间戳来作为版本);

    – 单元格的内容是未解析的字节数组(Byte[]),cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。

     • 由{row key,column(=<family> +<qualifier>),version}唯一确定的单元。

 

4、HBase体系架构

  

    Client

     • 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问

    Zookeeper

     • 保证任何时候,集群中只有一个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

    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

    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 

 

     HLog(WAL log):

      – HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File 的Key是 HLogKey对象,HLogKey中记录了写入数据的归属信息,

         除了table和 region名字外,同时还包括sequence number和timestamp,timestamp是” 写入时间”,sequence number的起始值为0,

       或者是最近一次存入文件系 统中sequence number。

      – HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的 KeyValue

    Region

      – HBase自动把表水平划分成多个区域(region),每个region会保存一个表 里面某段连续的数据;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就会等分会 两个新的region(裂变);

      – 当table中的行不断增多,就会有越来越多的region。这样一张完整的表 被保存在多个Regionserver上。

    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。

    

             

posted @ 2016-02-29 22:25  Bodi  阅读(44069)  评论(1编辑  收藏