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1Hbase学习笔记第1章初识Hbase1.1Hbase简介hbase是bigtable的开源clone。是建立的hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(rowkey)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。HBase中的表一般有这样的特点：1大：一个表可以有上亿行，上百万列2面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。3稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀1.2Hbase的逻辑视图逻辑上看，HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(rowfamily)第一个是一个稀疏的表，实际上它是一个虚表，仅是一个概念视图，不是真实的存储形式，它来源于后两个表。而后两个表才是真正的表，物理视图，他们是实际的存储形式，而且它们是按列族进行存储的。表12RowKeyTimeStampColumnFamilycontentsColumnFamilyanchorcom.cnn.=CNNcom.cnn.=CNN.comcom.cnn.=html...com.cnn.=html...com.cnn.=html...表1RowKeyTimeStampColumnFamilyanchorcom.cnn.=CNNcom.cnn.=CNN.com表3RowKeyTimeStampColumnFamilycontents:com.cnn.=html...com.cnn.=html...com.cnn.=html...2.aRowKey与nosql数据库们一样,rowkey是用来检索记录的主键。访问hbasetable中的行，只有三种方式：1.通过单个rowkey访问2.通过rowkey的range3.全表扫描Rowkey行键(Rowkey)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，rowkey保存为字节数组。存储时，数据按照Rowkey的字典序(byteorder)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)注意：字典序对int排序的结果是：“1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99”要保持整形的自然序，行键必须用0作左填充。行的一次读写是原子操作(不论一3次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易的理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。2.b列族hbase表中的每个列，都归属与某个列族。列族是表的chema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。访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。实际应用中，列族上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用：我们允许一些应用可以添加新的基本数据、一些应用可以读取基本数据并创建继承的列族、一些应用则只允许浏览数据（甚至可能因为隐私的原因不能浏览所有数据）。2.c时间戳HBase中通过row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。2.dCell（KeyValue）由{rowkey,column(=+),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。Version:指的是版本类型1.3Hbase物理存储HBase采用Master/Slave（主仆）架构搭建集群，它隶属于Hadoop生态系统，由一下类型节点组成：HMaster节点、HRegionServer节点、ZooKeeper集群，而在底层，它将数据存储于HDFS中，因而涉及到HDFS的NameNode、DataNode等，总体结构如下：4HBaseClient（客户）通过RPC方式和HMaster、HRegionServer通信；一个HRegionServer可以存放1000个HRegion；底层Table数据存储于HDFS中，而HRegion所处理的数据尽量和数据所在的DataNode在一起，实现数据的本地化；数据本地化并不是总能实现，比如在HRegion移动(如因Split)时，需要等下一次Compact才能继续回到本地化。《AnIn-DepthLookAtTheHBaseArchitecture》的架构图：5这个架构图比较清晰的表达了HMaster和NameNode都支持多个热备份，使用ZooKeeper来做协调；ZooKeeper并不是云般神秘，它一般由三台机器组成一个集群，内部使用PAXOS算法支持三台Server中的一台宕机，也有使用五台机器的，此时则可以支持同时两台宕机，既少于半数的宕机，然而随着机器的增加，它的性能也会下降；RegionServer和DataNode一般会放在相同的Server上实现数据的本地化。3.aHregionServer节点主要作用：1.存放和管理本地HRegion。//region[范围]2.读写HDFS，管理Table中的数据。3.Client[客户]直接通过HRegionServer读写数据（从HMaster中获取元数据，找到RowKey所在的HRegion/HRegionServer后）。详细见：HRegionServer详解3.bHmaster节点HMaster没有单点故障问题，可以启动多个HMaster，通过ZooKeeper的MasterElection机制保证同时只有一个HMaster出于Active状态，其他的HMaster则处于热备份状态。一般情况下会启动两个HMaster，非Active的HMaster会定期的和ActiveHMaster通信以获取其最新状态，从而保证它是实时更新的，因而如果启动了多个HMaster反而增加了ActiveHMaster的负担。前文已经介绍过了HMaster的主要用于HRegion的分配和管理，DDL(DataDefinitionLanguage，既Table的新建、删除、修改等)的实现等，既它主要有两方面的职责：1.协调HRegionServer2.启动时HRegion的分配，以及负载均衡和修复时HRegion的重新分配。3.监控集群中所有HRegionServer的状态(通过Heartbeat和监听ZooKeeper中的状态)。Admin职能4.创建、删除、修改Table的定义。63.cZooKeeper节点ZooKeeper集群是协调系统，用于：1.存放整个HBase集群的元数据以及集群的状态信息。2.实现HMaster主从节点的failover【失效备选，当主机失效的时候启用备份机器】。ZooKeeper为HBase集群提供协调服务，它管理着HMaster和HRegionServer的状态(available/alive等)，并且会在它们宕机时通知给HMaster，从而HMaster可以实现HMaster之间的failover，或对宕机的HRegionServer中的HRegion集合的修复(将它们分配给其他的HRegionServer)。ZooKeeper集群本身使用一致性协议(PAXOS协议)保证每个节点状态的一致性。1.4HRegionServer详解HRegionServer一般和DataNode在同一台机器上运行，实现数据的本地性。HRegionServer包含多个HRegion，由WAL(HLog)、BlockCache、MemStore、HFile组成。4.aHregionHBase使用RowKey将表水平切割成多个HRegion，从HMaster的角度，每个HRegion都纪录了它的StartKey和EndKey（第一个HRegion的StartKey为空，最后一个HRegion的EndKey为空），由于RowKey是排序的，因而Client可以通过HMaster快速的定位每个RowKey在哪个HRegion中。HRegion由HMaster分配到相应的HRegionServer中，然后由HRegionServer负责HRegion的启动和管理，和Client的通信，负责数据的读(使用HDFS)。7每个HRegionServer可以同时管理1000个左右的HRegion。1.是一个Table中的一个Region在一个HRegionServer中的表达。一个Table可以有一个或多个Region，他们可以在一个相同的HRegionServer上，也可以分布在不同的HRegionServer上，一个HRegionServer可以有多个HRegion，他们分别属于不同的Table。HRegion由多个Store(HStore)构成，每个HStore对应了一个Table在这个HRegion中的一个ColumnFamily，即每个ColumnFamily就是一个集中的存储单元，因而最好将具有相近IO特性的Column存储在一个ColumnFamily，以实现高效读取(数据局部性原理，可以提高缓存的命中率)。HStore是HBase中存储的核心，它实现了读写HDFS功能，一个HStore由一个MemStore和0个或多个StoreFile组成。1.MemStore是一个写缓存(InMemorySortedBuffer)，所有数据的写在完成WAL日志写后，会写入MemStore中，由MemStore根据一定的算法将数据Flush到地层HDFS文件中(HFile)，通常每个HRegion中的每个ColumnFamily有一个自己的MemStore。2.HFile(StoreFile)用于存储HBase的数据(Cell/KeyValue)。在HFile中的数据是按RowKey、ColumnFamily、Column排序，对相同的Cell(即这三个值都一样)，则按timestamp倒序排列。8虽然上面这张图展现的是最新的HRegionServer的架构(但是并不是那么的精确)，但是我一直比较喜欢看以下这张图，即使它展现的应该是0.94以前的架构。4.bWAL（WriteAheadLog）在早期版本中称为HLog，它是HDFS上的一个文件，如其名字所表示的，所有写操作都会先保证将数据写入这个Log文件后，才会真正更新MemStore，最后写入HFile中。采用这种模式，可以保证HRegionServer宕机后，我们依然可以从该Log文件中读取数据，Replay所有的操作，而不至于数