HBase图

HBase概述

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，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据（底层是字节数组做存储的）

HBase是Hadoop的生态系统之一，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，会考虑使用HBase。

• HBase可以看做java中的hashMap，根据key找到对应的值（get（））
• 根据字节数组读
• 借助<key,键值对>的方式获取对应的数据值
• 索引
• 数据是有序的

HBase作为Google Bigtable的开源实现，Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统类似，则HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google通过运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，同样，HBase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。在2010年5月，成为apache顶级项目

2.HBase处理数据

虽然Hadoop是一个高容错、高延时的分布式文件系统和高并发的批处理系统，但是它不适用于提供实时计算；

HBase是可以提供实时计算的分布式数据库，数据被保存在HDFS分布式文件系统上，由HDFS保证期高容错性;

但是再生产环境中，HBase是如何基于hadoop提供实时性呢？

HBase上的数据是以StoreFile(HFile)二进制流的形式存储在HDFS上block块儿中；

但是HDFS并不知道的HBase用于存储什么，它只把存储文件认为是二进制文件，也就是说，HBase的存储数据对于HDFS文件系统是透明的。

3.HBase与HDFS

在下面的表格中，我们对HDFS与HBase进行比较：

Hbase--->HashMap

hdfs只是提供存储和副本的作用

HBase相关概念

1.分布式数据库（region）

把数据等分为三个region进行存储，把region进行分片分到不同的副本，读取的时候拼成完整文件读，所以需要记录每个region的开始位置和结束位置

2.列式存储和行式存储

1. 行式存储压缩前重复跳过三次名字进行查询id和age，压缩条件是重复率较高的进行压缩，压缩后至跳过一次姓名，所以加快了速度。
2. HBase中没有库的概念，只有命名空间的概念
3. 每一行都有的唯一标识rowkey
4. 默认时间戳为版本号
5. 每一列都要有（rowkey:列簇:列名:值）

3.稀疏性（图包含在上图的2,3,4三张表中）

HBase中需要根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格，因此，可以视为一个“四维坐标”，即[行键, 列族, 列限定符, 时间戳]

4.数据模型

HBase通过表格的模式存储数据，每个表格由列和行组成，其中，每个列又被划分为若干个列族（colnum family），请参考下面的图：

  表：HBase的数据同样是用表来组织的，表由行和列组成，列分为若干个列族，行和列的坐标交叉决定了一个单元格。

  行：每个表由若干行组成，每个行有一个行键作为这一行的唯一标识。访问表中的行只有三种方式：通过单个行键进行查询、通过一个行键的区间来访问、全表扫描。

  列族：一个HBase表被分组成许多“列族”的集合，它是基本的访问控制单元。

  列修饰符（列限定符）：列族里的数据通过列限定符（或列）来定位

  单元格：在HBase表中，通过行、列族和列限定符确定一个“单元格”（cell），单元格中存储的数据没有数据类型，总被视为字节数组byte[]

  时间戳：每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引

4.1.HBase数据模型

HBase将数据存放在带有标签的表中，表由行和列组成，行和列交叉确定一个单元格，单元格有版本号，版本号自动分配，为数据插入该单元格时的时间戳。单元格的内容没有数据类型，所有数据都被视为未解释的字节数组。

  表格中每一行有一个行键（也是字节数组，任何形式的数据都可以表示成字符串，比如数据结构进行序列化之后），整个表根据行键的字节序来排序，所有对表的访问必须通过行键。

  表中的列又划分为多个列族（column family），同一个列族的所有成员具有相同的前缀，具体的列由列修饰符标识，因此，列族和列修饰符合起来才可以表示某一列，比如：info:format、cotents:image

         在创建一个表的时候，列族必须作为模式定义的一部分预先给出，而列族是支持动态扩展的，也就是列族成员可以随后按需加入。物理上，所有的列族成员一起存放在文件系统上，所以实际上说HBase是面向列的数据库，更准确的应该是面向列族，调优和存储都是在列族这个层次上进行的。一般情况下，同一个列族的成员最后具有相同的访问模式和大小特征。

  总结起来，HBase表和我们熟知的RDBMS的表很像，不同之处在于：行按行键排序，列划分为列族，单元格有版本号，没有数据类型。

4.2.HBase数据坐标

HBase中需要根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格(cell)，cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。，因此，可以视为一个“四维坐标”，即[行键, 列族, 列限定符, 时间戳]。

对于上图这样一个HBase表，其数据坐标举例如下：

4.3.HBase区域

HBase自动把表水平划分为区域（Region），每个区域都是有若干连续行构成的，一个区域由所属的表、起始行、终止行（不包括这行）三个要素来表示。

  一开始，一个表只有一个区域，但是随着数据的增加，区域逐渐变大，等到它超出设定的阈值大小，就会在某行的边界上进行拆分，分成两个大小基本相同的区域。然后随着数据的再增加，区域就不断的增加，如果超出了单台服务器的容量，就可以把一些区域放到其他节点上去，构成一个集群。也就是说：集群中的每个节点（Region Server）管理整个表的若干个区域。所以，我们说：区域是HBase集群上分布数据的最小单位。

HBase系统架构

1、架构图

 2、组件介绍

HBase由三种类型的服务器以主从模式构成：

• Region Server：负责数据的读写服务，用户通过与Region server交互来实现对数据的访问。（读写，查询操作客户端直接与region Server交互）

• HBase HMaster：负责Region的分配及数据库的创建和删除等操作。（主节点）

• ZooKeeper：负责维护集群的状态（某台服务器是否在线，服务器之间数据的同步操作及master的选举等）。

HDFS的DataNode负责存储所有Region Server所管理的数据，即HBase中的所有数据都是以HDFS文件的形式存储的。出于使Region server所管理的数据更加本地化的考虑，Region server是根据DataNode分布的。HBase的数据在写入的时候都存储在本地。但当某一个region被移除或被重新分配的时候，就可能产生数据不在本地的情况。这种情况只有在所谓的compaction之后才能解决。

元数据存储在zooKeeper中

怎么寻找数据？        首先Client与zookeeper建立连接，然后找到元数据的位置，然后找到元数据里需要读取的位置，然后根据region Server中的region找数据。

 当memstore写满了会放在blockcache（缓冲队列）中，然后重新生成memsrore存数据，当blockcache达到阈值时，取出来生成对应storefile（与memstore文件大小一样），到达一定阈值时，一定数量的storefile会进行合并，合并成hfile文件（以二进制方式存储），然后把这个二进制流文件交给他的客户端，放到hdfs中，在hdfs中相当于一个block块，也会有副本

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

（建立心跳机制，监控维护集群健康状态）

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（二进制） 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

1. 一个region由多个store组成，一个store对应一个CF（列簇）

2. 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

3. 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。

4. 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。

5. 客户端检索数据，先在memstore找，找不到再找storefile

6. 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。

7. HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。

8. 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。

3、理解难点（面试题）

　　1、flush刷新在HDFS上呈现究竟是怎么刷新的呢？？
　　　　我们目前刚刚学习的时候，添加数据，都是一条一条的put进去，而我们在put的数据比较少（小于128M）的时候，我们put完去HDFS上并未查看到我们put的文件，这是因为数据
还在内存中，也就是还在memStore中，所以要想在HDFS中查看到，我们必须手动刷新到磁盘中，这是将memStore的数据刷新到StoreFile中去，这样我们在HDFS中就可以查看到了。　　

　　2、为什么Hbase不可以使用像Mysql那样进行查询？？
　　　　首先，我们应该可以感受到，我们在插入的时候，每行数据，有多少列，列名叫什么完全是我们自己定义的，之所以不支持像MySql那样对列进行查询和操作，因为不确定列的个数和名称。

　　3、数据最后存在HDFS上的，HDFS不支持删改，为什么Hbase就可以呢？？
　　　　这里有个思想误区，的确，数据是以HFile形式存在HDFS上的，而且HDFS的确是不支持删改的，但是为什么Hbase就支持呢？首先，这里的删除并不是真正意义上的对数据进行删除，
而是对数据进行打上标记，我们再去查的时，就不会查到这个打过标记的数据，这个数据Hmaster会每隔1小时清理。修改是put两次，Hbase会取最新的数据，过期数据也是这个方式被清理。

Hbase shell

1.Region信息观察

创建表指定命名空间

在创建表的时候可以选择创建到bigdata19这个namespace中，如何实现呢？

使用这种格式即可：‘命名空间名称:表名’

针对default这个命名空间，在使用的时候可以省略不写

create 'bigdata19:t1','info','level'

此时使用list查看所有的表

如果只想查看bigdata19这个命名空间中的表，如何实现呢？

可以使用命令list_namespace_tables

list_namespace_tables 'n1'

查看region中的某列簇数据

hbase hfile -p -f /hbase/data/default/tbl_user/e0fa1f6553292386591dea9288aa20f6/info/b7bb6a6bc04646d7b3ae73c93c389378

1.查看表的所有region

list_regions '表名'

2.强制将表切分出来一个region

split '表名','行键'

但是在页面(master:50070,/hbase/data/default/users)上可以看到三个：过一会会自动的把原来的删除

2.查看某一行在哪个region中

locate_region '表名','行键'

可以hbase hfile -p -f xxxx 查看一下

2、预分region解决热点问题(面试题)

row设计的一个关键点是查询维度

rowkey三大设计原则：

唯一性

长度不宜过长

散列性

 

(在建表的时候根据具体的查询业务 设计rowkey 预拆分)

在默认的拆分策略中 ,region的大小达到一定的阈值以后才会进行拆分,并且拆分的region在同一个regionserver中 ,只有达到负载均衡的时机时才会进行region重分配!并且开始如果有大量的数据进行插入操作,那么并发就会集中在单个RS中, 形成热点问题,（问题：什么是热点问题？）所以如果有并发插入的时候尽量避免热点问题 ,应当预划分 Region的rowkeyRange范围 ,在建表的时候就指定预region范围（怎样解决热点问题？）

好处：不同的数据被不同的region管理，不同的region被不同的regionServer管理

查看命令使用(指定4个切割点，就会有5个region)

help 'create'

create 'tb_split','cf',SPLITS => ['e','h','l','r']

list_regions 'tb_split'

添加数据试试

put 'tb_split','c001','cf:name','first'
put 'tb_split','f001','cf:name','second'
put 'tb_split','z001','cf:name','last'

hbase hfile -p --f xxxx 查看数据

如果没有数据，因为数据还在内存中，需要手动刷新内存到HDFS中，以HFile的形式存储

3、日志查看

演示不启动hdfs 就启动hbase

日志目录：
/usr/local/soft/hbase-1.7.1/logs

start-all.sh发现HMaster没启动，hbase shell客户端也可以正常访问

再启动hbase就好了

4、scan进阶使用

查看所有的命名空间

list_namespace

查看某个命名空间下的所有表

list_namespace_tables 'default'

修改命名空间,设置一个属性

alter_namespace 'bigdata19',{METHOD=>'set','author'=>'abc'}

查看命名空间属性

describe_namespace 'bigdata19'

删除一个属性

alter_namespace 'bigdata19',{METHOD=>'unset', NAME=>'author'}

删除一个命名空间

drop_namespace 'bigdata19'

创建一张表

create 'teacher','cf'

添加数据

put 'teacher','tid0001','cf:tid',1
put 'teacher','tid0002','cf:tid',2
put 'teacher','tid0003','cf:tid',3
put 'teacher','tid0004','cf:tid',4
put 'teacher','tid0005','cf:tid',5
put 'teacher','tid0006','cf:tid',6

显示三行数据

scan 'teacher',{LIMIT=>3}

put 'teacher','tid00001','cf:name','abc'
scan 'teacher',{LIMIT=>3}

从后查三行

scan 'teacher',{LIMIT=>3,REVERSED=>true}

查看包含指定列的行

scan 'teacher',{LIMIT=>3,COLUMNS=>['cf:name']}

简化写法：

scan 'teacher',LIMIT=>3

在已有的值后面追加值

append 'teacher','tid0006','cf:name','123'

5、get进阶使用

简单使用，获取某一行数据

get 'teacher','tid0001'

获取某一行的某个列簇

get 'teacher','tid0001','cf'

获取某一行的某一列（属性 ）

get 'teacher','tid0001','cf:name'

可以新增一个列簇数据测试

查看历史版本

1、修改表可以存储多个版本

alter 'teacher',NAME=>'cf',VERSIONS=>3

2、put四次相同rowkey和列的数据

put 'teacher','tid0001','cf:name','xiao1'
put 'teacher','tid0001','cf:name','xiao2'
put 'teacher','tid0001','cf:name','xiao3'
put 'teacher','tid0001','cf:name','xiao4'

3、查看历史数据，默认是最新的

get 'teacher','tid0001',{COLUMN=>'cf:name',VERSIONS=>2}

修改列簇的过期时间 TTL单位是秒，这个时间是与插入的时间比较，而不是现在开始60s

alter 'teacher',{NAME=>'cf2',TTL=>'60'}

6、插入时间指定时间戳

1641007819000

put 'teacher','tid0007','cf2:job','bigdata19',1654845442790

7、delete(只能删除一个单元格，不能删除列簇)

删除某一列

delete 'teacher','tid0004','cf:tid'

8、deleteall(删除不了某个列簇，但是可以删除多个单元格)

删除一行，如果不指定类簇，删除的是一行中的所有列簇

deleteall 'teacher','tid0006'

删除单元格

deleteall 'teacher','tid0006','cf:name','cf2:job'

9、incr和counter

统计表有多少行(统计的是行键的个数)

count 'teacher'

新建一个自增的一列

incr 'teacher','tid0001','cf:cnt',1

每操作一次，自增1

incr 'teacher','tid0001','cf:cnt',1
incr 'teacher','tid0001','cf:cnt',10
incr 'teacher','tid0001','cf:cnt',100

配合counter取出数据,只能去incr字段

get_counter 'teacher','tid0001','cf:cnt'

10、获取region的分割点，清除数据，快照

获取region的分割点

get_splits 'tb_split'

清除表数据

truncate 'teacher'

拍摄快照

snapshot 'teacher','teacher_20220913'

列出所有快照

list_table_snapshots 'tb_split'

再添加一些数据

put 'tb_split','a001','cf:name','abc'

恢复快照(先禁用)

disable 'tb_split'
restore_snapshot 'tb_split_20220610'
enable 'tb_split'