HBase简介

•  HBase-Hadoop Database,是一个提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
•  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。
•  主要用来存储结构化和半结构化的数据（列存NOSQL数据库）

 HBase数据模型

 ROWKEY

•  决定一行数据
•  按照字典顺序排序
•  ROWKEY只能存储64k的字节数据

Column Family列族和qualifier列

•  HBase中的每个列都归属于某个列，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，每个列族都可以以有多个列成员(column);course:math,course:english，新的列族成员（列）可以随后按需动态加入。
•  权限控制、存储以及调优都是在列族层面进行的。
•  HBase把同一列族里的数据放在同一个目录下，有几个文件保存。

Timestamp时间戳

•  在HBase中每个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。
•  时间戳是64整型
•  时间戳可以由HBase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版本冲突，就必须自己生成具有唯一的时间戳。

cell单元格

•  由行和列的坐标交叉决定
•  单元格都是有版本的
•  单元格的内容都是未解析的字节数组
•  由{ rowkey  ,  column(=<family>+<qualifier>)  ,  version} 唯一确定的单元格。

HLog

•  hbase在写入数据之前会先写入MemStore，成功了再写入HLog，当MemStore的数据丢失的时候，还可以用HLog的数据来进行恢复
•  HLogKey的五要素，region、tableName、log的顺序、写入时间戳、集群id

HBase体系架构

Client

 包含访问HBase的接口并维护cache来加快HBase的访问

Zookeeper

 

•  保证任何时候，集群中只有一个master
•  存储所有region的寻址入口
•  实时监控regionserver的上线和下线信息。并实时通知Master
•  存储HBase的schema和table的元数据

HMaster

 

•  管理HRegionServer，实现其负载均衡。
•  管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegionServer退出时迁移其内的HRegion到其他HRegionServer上。
•  实现DDL操作（Data Definition Language，namespace和table的增删改，column familiy的增删改等）。
•  管理namespace和table的元数据（实际存储在HDFS上）。
•  权限控制（ACL）。

HRegionServer

 

•  存放和管理本地HRegion。
•  读写HDFS，管理Table中的数据。
•  Client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）。
•  负责切分在运行过程中变得过大的region

HRegion

 

•  HBase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)。每个HRegionServer可以同时管理1000个左右的HRegion

Memstore与soterFile(HFile)

 

•  一个regoin由多个store组成，一个store对应一个CF（columnfamily）
•  store包括内存中的memstore和位于磁盘中的storefile，写操作先写进memstore，当memstore中的数据达到某个阀值，HRegionserver会启动flashcache进程写入到storefile，每次写入形成一个单独的storefile。
•  当storefile数量到达一定阀值后，系统会进行合并，在合并过程中会进行版本合并和删除工作，形成更大的storefile
•  当Region所有storefile的大小和超过一定的阀值后，会把当前的Region分割位两个，并有HMaster分配到相应的Regionserver服务器中，实现负责均衡。
•  客户端检索数据先在memstore中找，再到storefile中找。