摘要: 今天我们介绍可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群的分布式存储系统——HBase。
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前面的文章我们介绍了HDFS文件系统、Mapreduce计算框架、Zookeeper协作服务今天我们介绍可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群的分布式存储系统——HBase。
HBase
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
本章内容：
1) Hbase简介
2) Hbase数据模型
3) Hbase基础原理
4) Hbase系统架构
5) Hbase基础操作
1. Hbase简介
HBase是Apache Hadoop中的一个子项目，Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元，通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架(算法)对HBase进行操作。
上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统，其中HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
Hbase适用场景：
1) 大数据量存储，大数据量高并发操作
2) 需要对数据随机读写操作
3) 读写访问均是非常简单的操作
Hbase与HDFS对比：
l 两者都具有良好的容错性和扩展性，都可以扩展到成百上千个节点；
l HDFS适合批处理场景，但不支持数据随机查找，不适合增量数据处理，不支持数据更新
2. Hbase数据模型
HBase以表的形式存储数据。表由行和列族组成。列划分为若干个列族(row family)，其逻辑视图如下：
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行健 |
时间戳 |
列族contents |
列族anchor |
列族mime |
|
“com.cnn.www” |
T9 |
Anchor:cnnsi.com=“CNN” |
||
|
T8 |
Anchor:my.look.ca=“CNN.com” |
|||
|
T6 |
Contents:html=“<html>……” |
Mime.type=“text/html” |
||
|
T5 |
Contents:html=“<html>……” |
|||
|
T3 |
Contents:html=“<html>……” |
几个关键概念：
1) 行键(RowKey)
l 行键是字节数组, 任何字符串都可以作为行键；
l 表中的行根据行键进行排序，数据按照Row key的字节序(byte order)排序存储；
l 所有对表的访问都要通过行键 （单个RowKey访问，或RowKey范围访问，或全表扫描)
2) 列族（ColumnFamily）
l CF必须在表定义时给出
l 每个CF可以有一个或多个列成员(ColumnQualifier)，列成员不需要在表定义时给出，新的列族成员可以随后按需、动态加入
l 数据按CF分开存储，HBase所谓的列式存储就是根据CF分开存储（每个CF对应一个Store），这种设计非常适合于数据分析的情形
3) 时间戳（TimeStamp）
l 每个Cell可能又多个版本，它们之间用时间戳区分
4) 单元格（Cell）
l Cell 由行键，列族:限定符，时间戳唯一决定
l Cell中的数据是没有类型的，全部以字节码形式存储
5) 区域(Region）
l HBase自动把表水平（按Row）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；
l 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；
l 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 上。
l Region虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。Region由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family；每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成，StoreFile包含HFile；memStore存储在内存中，StoreFile存储在HDFS上。
3. Hbase架构及基本组件
从上图看到HBase的基本组件：
1) Client：
l 包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问，比如region的位置信息。
2) Master
l 为Region server分配region
l 负责Region server的负载均衡
l 发现失效的Region server并重新分配其上的region
l 管理用户对table的增删改查操作
3) Region Server
l Regionserver维护region，处理对这些region的IO请求
l Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region
4) Zookeeper作用
l 通过选举，保证任何时候，集群中只有一个Master，Master与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册
l 存储所有Region的寻址入口
l 实时监控Region server的上线和下线信息，并实时通知给Master
l 存储HBase的schema和table元数据
l 默认情况下，HBase 管理ZooKeeper 实例，比如， 启动或者停止ZooKeeper
Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障
4. Hbase容错与恢复
每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中（HLog文件格式见后续），HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复
Hbase容错性：
1) Master容错：Zookeeper重新选择一个新的Master
l 无Master过程中，数据读取仍照常进行；
l 无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行；
2) RegionServer容错：定时向Zookeeper汇报心跳，如果一旦时间内未出现心跳，Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上，失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer
3) Zookeeper容错：Zookeeper是一个可靠地服务，一般配置3或5个Zookeeper实例
Region定位流程：
寻找RegionServer过程：ZooKeeper--> -ROOT-(单Region)--> .META.--> 用户表
1) -ROOT-
l 表包含.META.表所在的region列表，该表只会有一个Region；
l Zookeeper中记录了-ROOT-表的location。
2) .META.
l 表包含所有的用户空间region列表，以及RegionServer的服务器地址。
5. Hbase基础操作
1) 进入hbase shell console
|
$HBASE_HOME/bin/hbase shell |
表的管理：
2) 查看有哪些表
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list |
3) 创建表
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# 语法：create <table>, {NAME => <family>, VERSIONS => <VERSIONS>} # 例如：创建表t1，有两个family name：f1，f2，且版本数均为2 > create 't1',{NAME => 'f1', VERSIONS => 2},{NAME => 'f2', VERSIONS => 2} |
4) 删除表
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# 分两步：首先disable，然后drop # 例如：删除表t1 > disable 't1' > drop 't1' |
5) 查看表的结构
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# 语法：describe <table> # 例如：查看表t1的结构 > describe 't1' |
6) 修改表结构
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# 修改表结构必须先disable # 语法：alter 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2', METHOD => 'delete'} # 例如：修改表test1的cf的TTL为180天 > disable 'test1' > alter 'test1',{NAME=>'body',TTL=>'15552000'},{NAME=>'meta', TTL=>'15552000'} > enable 'test1' |
权限管理：
1) 分配权限
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# 语法 : grant <user> <permissions> <table> <column family> <column qualifier> 参数后面用逗号分隔 # 权限用五个字母表示： "RWXCA". # READ('R'), WRITE('W'), EXEC('X'), CREATE('C'), ADMIN('A') # 例如，给用户‘test'分配对表t1有读写的权限， > grant 'test','RW','t1' |
2) 查看权限
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# 语法：user_permission <table> # 例如，查看表t1的权限列表 > user_permission 't1' |
3) 收回权限
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# 与分配权限类似，语法：revoke <user> <table> <column family> <column qualifier> # 例如，收回test用户在表t1上的权限 > revoke 'test','t1' |
表数据的增删改查：
1) 添加数据
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# 语法：put <table>,<rowkey>,<family:column>,<value>,<timestamp> # 例如：给表t1的添加一行记录：rowkey是rowkey001，family name：f1，column name：col1，value：value01，timestamp：系统默认 > put 't1','rowkey001','f1:col1','value01' |
2) 查询数据——查询某行记录
|
# 语法：get <table>,<rowkey>,[<family:column>,....] # 例如：查询表t1，rowkey001中的f1下的col1的值 > get 't1','rowkey001', 'f1:col1' # 或者： > get 't1','rowkey001', {COLUMN=>'f1:col1'} # 查询表t1，rowke002中的f1下的所有列值 hbase(main)> get 't1','rowkey001' |
3) 查询数据——扫描表
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# 语法：scan <table>, {COLUMNS => [ <family:column>,.... ], LIMIT => num} # 另外，还可以添加STARTROW、TIMERANGE和FITLER等高级功能 # 例如：扫描表t1的前5条数据 > scan 't1',{LIMIT=>5} |
4) 查询表中的数据行数
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# 语法：count <table>, {INTERVAL => intervalNum, CACHE => cacheNum} # INTERVAL设置多少行显示一次及对应的rowkey，默认1000；CACHE每次去取的缓存区大小，默认是10，调整该参数可提高查询速度 # 例如，查询表t1中的行数，每100条显示一次，缓存区为500 > count 't1', {INTERVAL => 100, CACHE => 500} |
5) 删除数据——删除行中的某个列值
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# 语法：delete <table>, <rowkey>, <family:column> , <timestamp>,必须指定列名 # 例如：删除表t1，rowkey001中的f1:col1的数据 > delete 't1','rowkey001','f1:col1' |
6) 删除数据——删除行
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# 语法：deleteall <table>, <rowkey>, <family:column> , <timestamp>，可以不指定列名，删除整行数据 # 例如：删除表t1，rowk001的数据 > deleteall 't1','rowkey001' |
7) 删除数据——删除表中的所有数据
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# 语法： truncate <table> # 其具体过程是：disable table -> drop table -> create table # 例如：删除表t1的所有数据 > truncate 't1' |
Region管理：
1) 移动Region
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# 语法：move 'encodeRegionName', 'ServerName' # encodeRegionName指的regioName后面的编码，ServerName指的是master-status的Region Servers列表 # 示例 >move '4343995a58be8e5bbc739', 'db-41.xxx.xxx.org,60020,139' |
2) 开启/关闭region
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# 语法：balance_switch true|false hbase(main)> balance_switch |
3) 手动split
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# 语法：split 'regionName', 'splitKey' |
4) 手动触发major compaction
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#语法： #Compact all regions in a table: > major_compact 't1' #Compact an entire region: > major_compact 'r1' #Compact a single column family within a region: > major_compact 'r1', 'c1' #Compact a single column family within a table: > major_compact 't1', 'c1' |
此时你已经学会了安装hadoop集群，了解了HDFS文件系统，MapReduce计算框架和Zookeeper协作服务（Zookeeper数据模型、访问控制、应用场景），今天学完了HBase，下一篇我们介绍hadoop的数据库工具——Hive。