Hbase入门详解

1、hbase概述

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1.1 hbase是什么

hbase是基于hdfs进行数据的分布式存储，具有高可靠、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的NoSql数据库。

hbase可以存储海量的数据，并且后期查询性能很高，可以实现上亿条数据的查询秒级返回结果。

1.2 hbase表的特性

1、大

• hbase表可以存储海量的数据。

2、无模式

• MySQL表中每一行列的字段是相同，而hbase表中每一行数据可以有截然不同的列。

3、面向列

• hbase表中的数据可以有很多个列，后期它就是按照不同的列去存储数据，写入到不同的文件中。
• 面向列族进行存储数据。

4、稀疏

• 在hbase表中为null的列并不占用实际的存储空间。

5、数据的多版本

• 对于hbase表中的数据在进行数据更新的时候，它并没有把之前的结果数据直接删除掉，而是保留数据的多个版本，每一个数据都给一个版本号，这个版本号就是按照我们插入数据的时间戳去确定。

6、数据类型单一

• 无论是什么类型的数据，最后都被转换成了字节数组存储在hbase表中

1.3 hbase表的逻辑视图

2、hbase的集群结构

1、client

• 提供了对hbase表操作的一些java接口。
• client 维护着一些 cache 来加快对 hbase 的访问
• client 会将查询过的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效

2、zookeeper

客户端操作hbase表数据需要一个zk集群

作用

1、zk保存了hbase集群的元数据信息

存储 Hbase 的 schema,包括有哪些 table，每个 table 有哪些 column family

2、zk保存所有hbase表的寻址入口

后期通过客户端接口去操作hbase数据的时候，需要连接上zk集群
存贮所有 Region 的寻址入口----root 表在哪台服务器上

3、通过引入了zk之后，实现了整个hbase集群高可用

4、zk保存了HMaster和HRegionServer它们的注册和心跳信息

后期哪一个HRegionServer挂掉之后，zk也会感知到，然后把这个信息通知给老大HMaster

3、HMaster

它是整个hbase集群老大

作用

1、它接受客户端创建表、删除表的请求。处理 schema 更新请求

2、它会给HRegionServer分配对应的region，进行数据的管理

3、它会把挂掉的HRegionServer所管理的region重新分配给其他的活着的HRegionServer

4、它会实现HRegionServer负载均衡，避免某一个HRegionServer管理的region过多。

4、HRegionServer

它是整合hbase集群的小弟

作用

1、负责管理HMaster老大给它分配的region

2、它会接受到客户端的读写请求

3、它会把在运行过程中，变得过大的region数据进行切分

5、Region

它是整个hbase表中分布式存储的最小单元

它的数据是基于hdfs进行存储

3、hbase集群安装部署

前提条件

• 先搭建好zk、hadoop集群

1、下载对应的安装包

• http://archive.apache.org/dist/hbase/1.2.1/hbase-1.2.1-bin.tar.gz
• hbase-1.2.1-bin.tar.gz

2、规划安装目录

• /export/servers

3、上传安装包到服务器中

4、解压安装包到指定的规划目录

• tar -zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz -C /export/servers

5、重命名解压目录

• mv hbase-1.2.1 hbase

6、修改配置文件

需要把hadoop安装目录下/etc/hadoop文件夹中

• core-site.xml
• hdfs-site.xml

需要把以上2个hadoop的配置文件拷贝到hbase安装目录下的conf文件夹中

1、vim hbase-env.sh

#配置java环境变量
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk
#指定hbase集群由外部的zk集群去管理，不在使用自带的zk集群
export HBASE_MANAGES_ZK=false

2、vim hbase-site.xml

       
    
        hbase.rootdir
hdfs://node1:9000/hbase
    
        
    
hbase.cluster.distributed
        true
    
        
    
        hbase.zookeeper.quorum
node1:2181,node2:2181,node3:2181
    

3、vim regionservers

#指定哪些节点是HRegionServer
node2
node3

4、vim backup-masters

#指定哪些节点是备用的Hmaster
node2

7、配置hbase环境变量

vim /etc/profile

export HBASE_HOME=/export/servers/hbase
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

8、分发hbase目录和环境变量

scp -r hbase node2:/export/servers
scp -r hbase node3:/export/servers
scp /etc/profile node2:/etc
scp /etc/profile node3:/etc

9、让所有hbase节点的环境变量生效

在所有节点上执行

• source /etc/profile

4、hbase集群的启动和停止

1、启动hbase集群

先启动zk和hadoop集群

然后通过hbase/bin

start-hbase.sh

• 你在哪里启动这个脚本，首先在当前机器启动一个HMaster进程（它就是活着的HMaster）
• 通过regionservers文件在对应的节点来启动HRegionServer
• 通过backup-masters文件在对应的节点来启动备用的HMaster

2、停止hbase集群

通过hbase/bin

stop-hbase.sh

hbase集群web管理界面

1、启动好hbase集群之后

访问地址

HMaster主机名:16010

5、hbase shell 命令行操作

hbase/bin/hbase shell 进入到hbase shell客户端命令操作

1、创建一个表

create 't_user_info','base_info','extra_info'
create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'}

2、查看有哪些表

list
类似于mysql表中sql：show tables

3、查看表的描述信息

describe 't_user_info'

4、修改表的属性

#修改列族的最大版本数
alter 't_user_info', NAME => 'base_info', VERSIONS => 3

5、添加数据到表中

put 't_user_info','00001','base_info:name','zhangsan'
put 't_user_info','00001','base_info:age','30'
put 't_user_info','00001','base_info:address','beijing'
put 't_user_info','00001','extra_info:school','shanghai'
put 't_user_info','00002','base_info:name','lisi'

6、查询表的数据

//按照条件查询
get 't_user_info','00001'
get 't_user_info','00001', {COLUMN => 'base_info'}
get 't_user_info','00001', {COLUMN => 'base_info:name'}
get 't_user_info','00001',{TIMERANGE => [1544243300660,1544243362660]}
get 't_user_info','00001',{COLUMN => 'base_info:age',VERSIONS =>3}
//全表查询
scan 't_user_info'

7、删除数据

delete 't_user_info','00001','base_info:name'
deleteall 't_user_info','00001'

8、删除表

disable 't_user_info'
drop 't_user_info'

6、hbase的内部原理

• Table 中的所有行都按照 row key 的字典序排列
• Table 在行的方向上分割为多个 Hregion
• region 按大小分割的(默认 10G)，每个表一开始只有一个 region , region 不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion 就会等分会两个新的 Hregion。当 table中的行不断增多，就会有越来越多Hregion。
• 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 虽然是负载均衡的最小单元，但并不是物理存储的最小单元。HRegion 由一个或者多个 Store 组成，每个 store 保存一个 column family。每个 Strore 又由一个 memStore 和 0 至多个 StoreFile 组成。写操作先写入 memstore,当 memstore 中的数据量达到某个阈值(默认128M或1个小时)，Hregionserver 启动flashcache 进程写入 storefile,每次写入形成单独一个 storefile。
• 当 storefile 的个数超过一定阈值后（默认参数 hbase.hstore.blockingStoreFiles=10），多个storeFile会进行合并，当该region的所有store的storefile大小之和，即所有store的大小超过 hbase.hregion.max.filesize=10G 时，这个 region 会被拆分会把当前的 region分割成两个，并由 Hmaster 分配给相应的 region 服务器，实现负载均衡。
• 每个 HRegionServer 中都有一个 HLog 对象，HLog 是一个实现 Write Ahead Log 的类，在每次用户操作写入 MemStore 的同时，也会写一份数据到 HLog 文件中, HLog 文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到 StoreFile 中的数据）。当 HRegionServer 意外终止后，HMaster 会通过 Zookeeper 感知到，HMaster 首先会处理遗留的 HLog 文件，将其中不同 Region 的 Log 数据进行拆分，分别放到相应 region 的目录下，然后再将失效的 region 重新分配，领取到这些 region 的 HRegionServer 在 Load Region的过程中，会发现有历史 HLog 需要处理，因此会 Replay HLog 中的数据到 MemStore 中，然后 flush 到 StoreFiles，完成数据恢复。

7、hbase的寻址机制

寻找 RegionServer

• ZooKeeper–> -ROOT-(单 Region)–> .META.–> 用户表

-ROOT-表

• 表包含.META.表所在的 region 列表，该表只会有一个 Region；
• root region 永远不会被 split，保证了最多需要三次跳转，就能定位到任意 region 。
• Zookeeper 中记录了-ROOT-表的 location。

.META.表

• 表包含所有的用户空间 region 列表，以及 RegionServer 的服务器地址
• .META.表每行保存一个 region 的位置信息，row key 采用表名+表的最后一行编码而成。
• 为了加快访问，.META.表的全部 region 都保存在内存中。

联系 regionserver 查询目标数据

regionserver 定位到目标数据所在的 region，发出查询请求

region 先在 memstore 中查找，命中则返回

如果在 memstore 中找不到，则在 storefile 中扫描（可能会扫描到很多的 storefile----bloomfilter 布隆过滤器）布隆过滤器可以快速的返回查询的rowkey是否在这个storeFile中, 但也有误差, 如果返回没有,则一定没有,如果返回有, 则可能没有

8、Hbase高级应用

建表

BLOOMFILTER 默认是 Row 布隆过滤器

• 对 ROW，行键的哈希在每次插入行时将被添加到布隆。
• 对 ROWCOL，行键 + 列族 + 列族修饰的哈希将在每次插入行时添加到布隆

VSRSIONS 默认是 1 数据版本

• 如果我们认为我们的数据没有这么大的必要保留这么多，随时都在更新，而老版本的数据对我们毫无价值，那将此参数设为 1 能节约 2/3 的空间

COMPRESSION 默认值是 NONE 压缩

• GZIP / LZO / Zippy / Snappy

disable_all ‘toplist.*' disable_all 支持正则表达式，并列出当前匹配的表 drop_all也相同

hbase 表预分区----手动分区

一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的 regions，这样当数据写入 HBase时，会按照 region 分区情况，在集群内做数据的负载均衡。减少数据达到 storefile 大小的时候自动分区的

时间消耗，并且还有以一个优势，就是合理设计 rowkey 能让各个 region 的并发请求平均分配(趋于均匀) 使 IO 效率达到最高，

行键设计

列族尽量少, 一般2-3个

rowkey

• 根据字典序的特性, 将需要批量查询的数据尽可能连续存放( 矛 )
• 尽可能将查询条件关键词拼装到 rowkey 中，查询频率最高的条件尽量往前靠
• rowkey建议越短越好，不要超过 16 个字节

尽量减少行键和列族的大小在 HBase 中，value 永远和它的 key 一起传输的
HFile中每个cell都会存储rowkey, rowkey过大会影响存储效率
MemStore 将缓存部分数据到内存，如果 rowkey 字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率。

建议将 rowkey 的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个 RegionServer，以实现负载均衡的几率。( 盾 )

rowkey矛盾

• HBase 中的行是按照 rowkey 的字典顺序排序的，这种设计优化了 scan 操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于 scan。然而糟糕的rowkey 设计是热点的源头。

热点解决

• 加盐 在rowkey前加随机字符串
• 哈希 哈希会使同一行永远用一个前缀加盐
• 反转 反转固定长度或者数字格式的 rowkey 牺牲了rowkey的有序性
• 时间戳反转

可以用 Long.Max_Value - timestamp 追加到 key 的末尾，例如 [key][reverse_timestamp] ,[key] 的最新值可以通过 scan [key]获得[key]的第一条记录，因为 HBase 中 rowkey 是有序的，第一条记录是最后录入的数据。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对创新互联的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接