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HBase学习的第一天--hbase的简介和搭建

时间：2024-08-12 19:27:21浏览次数：13  
标签：HDFS -- region 列族 HBase 数据 hbase

HBase架构与基础命令

一、了解HBase

1.1 HBase概述

  • HBase是基于Hadoop中HDFS做存储的数据库

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作为元数据的元数据存储和容灾。在2010年5月，成为apache顶级项目

1.2 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。

1.3 HBase与HDFS

在下面的表格中，我们对HDFS与HBase进行比较：

HDFS HBase
HDFS适于存储大容量文件的分布式文件系统。 HBase是建立在HDFS之上的数据库。
HDFS不支持快速单独记录查找。 HBase提供在较大的表快速查找
HDFS提供了高延迟批量处理;没有批处理概念。 HBase提供了数十亿条记录低延迟访问单个行记录（随机存取）。
HDFS提供的数据只能顺序访问。 HBase内部使用哈希表和提供随机接入，并且其存储索引，可将在HDFS文件中的数据进行快速查找。

Hbase--->HashMap

二、HBase相关概念

2.1 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：
image-20220608214455582

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。

列簇：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

2.1.1 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

image-20220608215452989

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。

2.1.2 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]。

  • 注意：行键，列簇，列名都是按照字典序排序的

image-20220608215545217

对于上图这样一个HBase表，其数据坐标举例如下：

键 值
[“201505003”, “Info”, “email”, 1174184619081] “[email protected]”
[“201505003”, “Info”, “email”, 1174184620720] “[email protected]”

2.1.3 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（128M）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。

image-20220608215649244

2.2 稀疏性

3、

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]

三、HBase系统架构

3.1 架构图

image-20220608221621833

3.2 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。
  • HBase HMaster：负责Region的分配及数据库的创建和删除等操作。
  • 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。

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元数据的meta信息

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。

image-20220608221644247

image-20220608221654847

3.3 理解难点

　　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。

四、HBase 2.2.7安装搭建

4.1 hbase下载

官网下载地址：https://www.apache.org/dyn/closer.lua/hbase/1.4.6/hbase-1.4.6-bin.tar.gz

image-20220907193935229

4.2 前期准备（Hadoop,zookeeper,jdk）

启动hadoop

start-all.sh

验证

http://master:50070

启动zookeeper（三台分别启动）

zkServer.sh start

检查状态

zkServer.sh status

4.3 搭建Hbase

1、上传解压

tar -zxvf hbase-1.4.6-bin.tar.gz

2、配置环境变量

export HBASE_HOME=/usr/local/soft/hbase-1.4.6

$HBASE_HOME/bin

source /etc/profile

3、修改hbase-env.sh文件

增加java配置

export JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171

关闭默认zk配置（原本是注释的，放开修改false）

export HBASE_MANAGES_ZK=false

4、修改hbase-site.xml文件

# 增加以下配置
<!--指定 zookeeper 服务器 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>master,node1,node2</value>
</property>

<!--指定 hbase 根路径 -->
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
</property>

<!--将 hbase 设置为分布式部署。 -->
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>

<!-- 避免出现启动错误。 -->
<property>
<name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
<value>false</value>
</property> 

5、修改regionservers文件

如果是伪分布式版本，增加master即可

node1
node2

6、同步到所有节点（如果是伪分布式不需要同步）

scp -r hbase-2.2.7 node1:`pwd`
scp -r hbase-2.2.7 node2:`pwd`

7、启动hbase集群 ， 在master上执行

start-hbase.sh

image-20220608224430921

8、验证hbase

http://master:16010

image-20220608224544266

hbase日志文件所在的目录: /usr/local/soft/hbase-1.7.1/logs

9、关闭集群的命令

stop-hbase.sh

4.4 启动顺序

启动顺序
Hadoop及hbase集群启动顺序 zookeepeer -> hadoop -> hbase

停止顺序
Hadoop及hbase集群关闭顺序 hbase -> hadoop -> zookeepeer

4.5 重置hbase

1、关闭hbase集群
   1)杀死进程
   
   2)stop-hbase.sh
2、删除数据 hdfs
hdfs dfs -rmr /hbase
3、删除元数据 zk
   zkCli.sh
   rmr /hbase
4、重新启动hbase
   start-hbase.sh
时间同步
yum install ntp -y

ntpdate -u time.windows.com

标签：HDFS,--,region,列族,HBase,数据,hbase
From： https://www.cnblogs.com/shmil/p/18355580

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