HBase 总结（五）

一、HBase 是什么？

   可以简单地认为：HBase 是一个构建在HDFS 上的分布式列存储系统；   HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

hbase 与hadoop的关系：

二、HBase 主要用来解决什么问题及其应用场景

   HBase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。hbase的应用场景：    1、数据是非结构化数据，且数据量非常大    2、数据使用场景为低延时    3、需要对数据进行更新与增量操作

三、HBase 与关系数据库的区别

HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下几个方面：（1）数据类型：关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和存储方式，    HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串（2）数据操作：关系数据库中包含了丰富的操作，其中会涉及复杂的多表连接。    HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、    删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系 （3）存储模式：关系数据库是基于行模式存储的。HBase是基于列存储的，    每个列族都由几个文件保存，不同列族的文件是分离的 （4）数据索引：关系数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引，以提高数据访问性能。HBase只有一个索引——行键，通过巧妙的设计，HBase中的所有访问方法，或者通过行键访问，或者通过行键扫描，从而使得整个系统不会慢下来 （5）数据维护：在关系数据库中，更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的旧值，旧值被覆盖后就不会存在。而在HBase中执行更新操作时，并不会删除数据旧的版本，而是生成一个新的版本，旧有的版本仍然保留 相反，HBase和BigTable这些分布式数据库就是为了实现灵活的水平扩展而开发的，能够轻易地通过在集群中增加或者减少硬件数量来实现性能的伸缩

四、HBase 的数据模型

上图一些基本概念的解说：RowKey：类似于关系型数据库里的主键，用来检索记录。在Hbase的内部，行键保存为字节数组，在存取时按字典序排序存储。Column Family：列族，相关列的集合。列的命名与其列族有关，一般以列簇作为前缀。Column：属于某一个column-family，familyName:columnName，每条记录可动态添加Version Number：类型为Long，默认值是系统时间戳，可由用户自定义Value(Cell)：在HBase表中，通过行键、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[]；

为什么说Hbase可以算是一个Key/Value系统呢？

原因如下：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] 这个为key,其所对应的为value;

eg :

五、HBase 的主要功能组件

HBase的实现包括三个主要的功能组件：

  （1）库函数：链接到每个客户端  （2）一个Master主服务器  （3）许多个Region服务器 主服务器Master负责管理和维护HBase表的分区信息，维护Region服务器列表，分配Region，负载均衡 Region服务器负责存储和维护分配给自己的Region，处理来自客户端的读写请求 客户端并不是直接从Master主服务器上读取数据，而是在获得Region的存储位置信息后，直接从Region服务器上读取数据 客户端并不依赖Master，而是通过Zookeeper来获得Region位置信息，  大多数客户端甚至从来不和Master通信，这种设计方式使得Master负载很小  

六、表与Region的关系

  1、 开始只有一个Region，后来随着数据不断变多因而不断分裂成我个Region 

目前每个Region最佳大小建议1GB-2GB（2013年以后的硬件配置）
同一个Region不会被分拆到多个Region服务器（这个设计跟region的定位有关系）

七、-ROOT-表和.META.表结构详解

-ROOT-表和.META.表结构详解

八、Region的定位

 主要运用的是三层定位数据元数据表，又名.META.表，存储了Region和Region服务器的映射关系当HBase表很大时， .META.表也会被分裂成多个Region根数据表，又名-ROOT-表，记录所有元数据的具体位置-ROOT-表只有唯一一个Region，名字是在程序中被写死的Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置

定位详情可见下图：

九、HBase运行机制

1、HBase系统架构

图解说：1. 客户端    客户端包含访问HBase的接口，同时在缓存中维护着已经访问过的Region位置信息，用来加快后续数据访问过程2. Zookeeper服务器    Zookeeper可以帮助选举出一个Master作为集群的总管，并保证在任何时刻总有唯一一个Master在运行，这就避免了Master的“单点失效”问题3. Master    主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作实现不同Region服务器之间的负载均衡在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布4. Region服务器    Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求

2 Region服务器工作原理

a、 用户读写数据过程

用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行；用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中；只有当操作写入Hlog之后，commit()调用才会将其返回给客户端；当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果找不到，再去磁盘上面的StoreFile中寻找。

b、缓存的刷新

系统会周期性地把MemStore缓存里的内容刷写到磁盘的StoreFile文件中，清空缓存，并在Hlog里面写入一个标记；每次刷写都生成一个新的StoreFile文件，因此，每个Store包含多个StoreFile文件；每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件，每次启动都检查该文件，确认最近一次执行缓存刷新操作之后是否发生新的写入操作； 如果发现更新，则先写入MemStore，再刷写到StoreFile，最后删除旧的Hlog文件，开始为用户提供服务。

c、StoreFile的合并

每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度。调用Store.compact()把多个合并成一个。合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并 

3、Store工作原理

Store是Region服务器的核心多个StoreFile合并成一个单个StoreFile过大时，又触发分裂操作，1个父Region被分裂成两个子Region

4、HLog工作原理

分布式环境必须要考虑系统出错。HBase采用HLog保证系统恢复。HBase系统为每个Region服务器配置了一个HLog文件，它是一种预写式日志（Write Ahead Log）。用户更新数据必须首先写入日志后，才能写入MemStore缓存， 并且，直到MemStore缓存内容对应的日志已经写入磁盘，该缓存内容才能被刷写到磁盘。Zookeeper会实时监测每个Region服务器的状态，当某个Region服务器发生故障时，Zookeeper会通知Master。 Master首先会处理该故障Region服务器上面遗留的HLog文件，这个遗留的HLog文件中包含了来自多个Region对象的日志记录。 系统会根据每条日志记录所属的Region对象对HLog数据进行拆分，分别放到相应Region对象的目录下， 然后，再将失效的Region重新分配到可用的Region服务器中，并把与该Region对象相关的HLog日志记录也发送给相应的Region服务器。 Region服务器领取到分配给自己的Region对象以及与之相关的HLog日志记录以后，会重新做一遍日志记录中的各种操作， 把日志记录中的数据写入到MemStore缓存中，然后，刷新到磁盘的StoreFile文件中，完成数据恢复。共用日志优点：提高对表的写操作性能；缺点：恢复时需要分拆日志。

5、常用接口

参考：HBase技术简介