HBase是一个在HDFS上开发的面向列的分布式数据库。

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HBase数据库的特点：

  • 列式存储：按列存储
  • 海量存储：无单机存储量限制，分布式存储
  • 极易扩展：自动分区、非常容易根据数据量自动扩展
  • 高并发：支持高并发、随机快速读写
  • 稀疏：支持超宽列、不必每列都包含内容，可以为空值

 

HBase版本选择：

HBase是依赖于Hadoop的，因此需要根据Hadoop的版本来选择对应的HBase版本。

 

HBase的数据模型：

NameSpace（命名空间）：类似于mysql中的库

- Table（表）：类似于mysql中的表

-- Region（分区）： HBase表按rowkey被水平划分为多个分区（可以理解为好多行构成一个分区）

-- ColumnFamily（列簇）：多个列构成一个列簇，列簇中的列存在一起，便于快速检索，经常一起使用的列会设计成一个列簇

--- ColumnFamily（列）：类似于mysql中的列

 --- Row（行）：类似于mysql中的行

 ---- RowKey（行键）：用于唯一标识HBase中表的行

 

它们的关系如下：

NameSpace中有表，表中有分区，有列簇，列簇里有许多列，分区里有许多行，每行有一个行键。

 

HBase架构：

hbase 分布式存储 hbase分布式数据库的特点_Server

HBase中主要分成两种节点，HMaster和HRegionServer

 

HMaster：

负责Region Server的管理，DDL操作等

1.Region Server管理

2.DDL管理 

  • 负责分配region给RegionServer；
  • 在RegionServer启动、恢复和负载均衡的时候负责重新分配region；
  • 监控和管理集群中的Region Server实例（监听来自zookeeper的通知），类似于HDFS中NameNode对DataNode的管理；
  • 负责表的创建、修改和删除接口

 

Zookeeper:

使用Zookeeper作为分布式协调服务来维护集群中服务的状态。为了保证共享状态的一致性，zookeeper的台数必须为三台(含)以上，且为奇数。

  1. HMaster和每个RegionServer定期发送心跳给Zookeeper，用于检查服务器是否可用，并在失效时通知；
  2. 当Active HMaster失效时，通知备用HMaster成为Active HMaster；
  3. 当某个RegionServer失效时，通知HMaster执行恢复任务；
  4. 维护元数据表（META Table）的路径，帮助客户端查找Region。

 

RegionServer:

一个HBase集群中通常包含多个RegionServer,主要负责Region中的数据的读写和管理。

hbase 分布式存储 hbase分布式数据库的特点_数据_02

一个RegionServer中包括几个Region和一个Block Cache还有一个WAL。

Region（分区）：一个分区只能存在一个RegionServer内（当然，副本可以在其他RegionServer存在），一个RegionServer中可以存在多个Region。

MemStore：写缓存，用于存储还未被提交的写入数据。Region中每个列簇都有一个MemStore。

HFile：存储在HDFS上，是HBase数据的存储文件。MemStore中的数据超过一定大小之后就提交到HFile。

Block Cache（块缓存）：缓存那些被经常访问的数据

WAL（Write Ahead Log）：存储未被持久化的新数据，还有一个编辑列表，每个编辑代表一次put或者delete操作，当数据丢失时，可以通过重新执行编辑列表的操作重建数据，主要用于失效情况下数据恢复。

 

HBase读取流程：

  1. 客户端首先根据配置文件中Zookeeper的地址连接Zookeeper，并去读HBase元数据表所在的RegionServer的信息。
  2. 将元数据表在本地缓存，然后在表中确定待检索的rowkey所在的RegionServer信息。
  3. 根据数据所在的RegionServer的访问信息，客户端直接向该RegionServer发送数据读取请求。
  4. RegionServer接收到请求之后，进行复杂的处理之后将结果返回给客户端。

 

HBase写入流程：

  1. 当客户端发出put请求之后，第一步是先把数据写到WAL中，也就是HLog。WAL主要用于数据恢复。
  2. 一旦数据被写入WAL之后，然后数据就更新到MemStore。这时就会给客户端发送Ack确认。
  3. 当MemStore积累到足够的数据时，整个数据集就被写入到一个新的HFile中，这个过程被称为HBase Region Flush。

 

HBase数据恢复：

当Region Server宕机时，该Server所属的region在恢复之前是不可访问的。当Zookeeper失去Region Server的心跳时，它会检测到节点的失效。这时，Zookeeper会通知HMaster，告知该Region Server已失效。

HMaster接到通知之后，会重新分配失效节点中的region给其他可用的Region Server。

为了恢复还未被写入HFile的MemStore中的数据，HMaster将失效节点的WAL分割并分配给相应的新分配的Region Server。新的Region Server读取并顺序执行WAL中的数据操作，以重建MemStore中的数据。

 

Rowkey设计原则：

  1. 长度原则：越短越好，最好是定长
  2. 散列原则：让key显得比较散乱，这样不会出现大多数数据集中在某一RegionServer的情况
  3. 唯一性原则：rowkey的设计必须保证唯一。

 

预分区(pre-splitting)

没有预分区的情况下，HBase默认只有一个region，当数据量增大到一定程度的时候进行split两个region。这样很容易出现数据热点问题，即数据集中在某一个region中，而且split需要消耗大量的io资源。

预分区创建方法：create 't1', 'f1', {SPLITS => ['10', '20', '30', '40']}

如此就根据rowkey的值创建了5个分区，分别是：

region1:  0-10

region2:  10-20

region3:  20-30

region4:  30-40

region5:  40-