Hbase的使用

制作人:全心全意

Hbase原理

  hbase简介:非关系型数据库-Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库,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。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

  hbase数据模型:

    ROW KEY:主键(只能存储64k的字节数据)按照字典顺序进行排序(数据时有序的)

    Column Family列族 & qualifier列:

      Hbase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表模式(schema)定义的一部分预先给出。如create 'test','course';(test为表名,course为列族)

      列名以列族为前缀,每个“列族”都可以有多个列成员(column);如course:math,course:english, 新的列族成员可以随后按需、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把同一列族里面的数据存储在同一目录下,由几个文件保存。

    Timestamp时间戳:

      在HBase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之间的差异,不同版本的数据按照时间倒序排序,最新的数据版本在最前面。

      时间戳的类型是64位整型

      时间戳可以有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

      时间戳也可以有用户显式赋值,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

    Cell单元格:

      由行和列的坐标交叉决定

      单元格是由版本的(默认是时间戳)

      单元格的内容是未解析的字节数组。cell中的数据是没有类型的,全部都是字节码形式存储。

    HLog(WAL log):容灾

      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中的sequence number。

      HLog SequeceFile的Value是HBase的Key Value对象,即对应HFile中的KeyValue。

 

Hbase体系架构

  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,集群中仅有一个(处于工作状态的)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的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

  Region server:

    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

  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,当增大到一个阈值的时候,region就会等分两个新的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Region server上。

   Memstore与storefile:

    一个region由多个store组成,一个store对应一个CF(列族)

    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

    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

    当一个region所有storefile的大小和数量超过一定阈值后,会把当前的region分割为两个,并由hmaster分配到响应的region server服务器,实现负载均衡

    客户端检索数据,先在memstore找,找不到再找storefile

 

Linux部署Hbase

伪分布式

配置好java的环境变量(JAVA_HOME)

[root@bogon home]# cd /home/
[root@bogon home]# tar xf hbase-2.2.5-bin.tar.gz
[root@bogon home]# cd hbase-2.2.5/

#配置HBASE
[root@bogon hbase-2.2.5]# cd conf/
[root@bogon conf]# vi hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/home/jdk1.8.0_251

[root@bogon conf]# vi hbase-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>file:///tmp/hbase</value>    #配置hbase的存储位置
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>false</value>
  </property>
</configuration>

 

配置环境变量

vi /etc/profile
export HBASE_HOME=/home/hbase-2.2.5
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

  

启动Hbase

[root@bogon conf]# start-hbase.sh

  

 

Hbase的操作命令

进入hbase

hbase shell

  

查看所有表

list

  

查看表的结构

describe '表名'

  

创建表

create '表名','列族1','列族2',...

  

插入数据

put '表名','ROWID','列族:列名','值'

  

查询数据

#扫描表,扫描整个表,数据量过大不建议使用
scan '表名'

#查询数据
get '表名','ROWID'
get '表名','ROWID','列族'
get '表名','ROWID','列族:列名'

 

关闭或开启表

#禁用表
disable '表名'

#开启表
enable'表名'

  

删除表

drop '表名'    #删除表之前一定要禁用表

  

查看namespace

list_namespace

  默认用户创建的数据都是存在的defaultnamespace中的