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18、Hadoop 入门：HBase-入门

分类：大数据框架 标签：Hadoop，MapReduce，HBase，Hive，源码解析，教程，实战，笔记，源码，解析

HBase —— 入门

HBase介绍

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

HBase的架构组件

 

Client

  • 客户端负责发送请求到数据库
  • 客户端的连接方式主要有两种：hbase shell 和 类JDBC
  • 发送的请求也是基本的数据库操作 DDL、DML、DQL
  • client还维护着一些cache来加快hbase的访问，例如Region的位置信息

Zookeeper

  • 保证任何时候集群只有一个master
  • 存储所有Region的寻址入口和所有元数据信息
  • 实时监控Region Server的状态，将其上下线信息汇报给Master
  • 存储Hbase的schema，包括表和列簇

HMaster

  • HBase的主节点，为Region Server分配Region并负责其负载均衡
  • 管理用户的DDL操作，表的元数据存储在Zookeeper中，表的数据存储在HRegionServer上
  • 当HRegionServer下线时，HMaster会将该HRegionServer上的region转移到其他HRegionServer上

HRegionServer

  • HBase具体数据的管理者，维护Master分配给它的region，处理对这些region的IO请求
  • 实时和Master保持通信，汇报当前节点信息
  • 当接收到master创建一张表的命令时，分配一个region对应一张表
  • Region Server 负责切分在运行过程中变得过大的region
  • 当客户端发送DML和DQL操作时，HRegionServer负责和客户端连接
  • 当前Region Server意外关闭，其region会被其他Region Server接手

HRegion

  • HRegion是HBase中分布式存储的最小单元，可存储在不同的HRegionServer中
  • HBase自动把表水平划分为多个region，每个region会保存一个表里某一段连续的数据
  • 开始一张表只有一个region，当region增大一定程度会发生等分裂变。

Store

  • HRegion是表获取和分布的基本元素，由一个或多个Store组成，每个store保存一个列簇
  • store又由一个memstore和零个或多个StoreFile组成
  • HFile是HBase在HDFS中文件的存储格式，包含多层索引，不必为了一部分数据而加载整个文件

Hlog

  • 做任何事情之前先写日志，Hlog实际是一个普通的Hadoop Sequence文件
  • Hlog直接存储在HDFS上，一个HRegionServer只有一个log文件
  • 当memstore达到阈值开始写出日志文件，会在日志文件中设置一个检查点
  • MasterProcWAL：HMaster记录管理操作，WAL记录所有HBase数据改变

HBase的数据模型

**数据类型：**HBase不存在数据类型，唯一的数据类型就是字节

**NameSpace：**命名空间是关系数据库中的概念，实际是表的逻辑分组。HBase有两个特殊的命名空间，default和hbase。

Table：

Row key Time Stamp Column Family1 Column Family2 Column Family3
1 t6 CF2:q1=val1 CF3:q3=val3
2 t3 CF1:q2=val3
t2 CF2:q3=val2

Row Key

  • 一行的唯一标识，是用来检索记录的主键。
  • 行键可以是任意字符串，最长64kb，以字节数组保存
  • 存储是按照行键的字典序（byte order）进行排序。设计时一般将会一起被读取的行放在一起。

Column Family

  • 每一行都有相同的列簇，列簇包含许多列与列的值，每个列簇都有一些存储属性可配置。

  • 例如：可使用存储、压缩类型、存储版本号。

  • 将功能属性相近的放在同一个列簇，而同一个列簇的列会存储在同一个Store中。

  • 列簇一般在创建表的时候就声明，一般不要超过三个。

  • 列簇由多个列组成，表由多个列簇组成。

Column Qualifier

  • 列簇的限定词，可以理解为唯一标识，但是列标识时可改变的，所以每一行可以有不同的列标识。
  • 使用方式必须为，列簇: 列
  • 列可以根据需求动态添加或删除，同一个表中不同行的数据列都可以不同。

Cell

  • cell由row key、column family、column qualifier、version组成
  • cell中数据没有类型，全部由字节存储

Time Stamp

  • HBase中每个cell存储着同一份数据的不同版本。

  • 版本通过时间戳来索引：

  • 时间戳的类型是64位整型

  • 时间戳精确到毫秒，不自行设置默认为系统当前时间

  • 若应用程序想要避免版本冲突，就需要自己生成具有唯一性的时间戳

  • 每个cell中不同版本的数据按照时间倒序排序，最新的排在最前

  • 查询时不指定时间戳，则默认显示最新数据

  • 为了避免数据存在过多版本难以管理，采用保存最后n个版本或保存最后一段时间内的版本的方式。

安装HBase

上传解压安装包

scp hbase压缩包 用户@机器IP:/上传/目录

tar -xzvf hbase压缩包 -C /解压/目录

修改配置文件

修改hbase-env.sh：

cd hbase-2.4.13/conf/
vim hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/JDK安装路径
export HBASE_MANAGES_ZK=false

修改hbase-site.xml：

vim hbase-site.xml


<property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://192.168.19.5:8020/hbase</value>
</property>
<!--false单机模式、true分布式-->
<property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
</property>
<!--zookeeper位置-->
<property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>192.168.19.5:2181</value>
</property>
<!--zookeeper快照存储位置-->
<property>
        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
        <value>/home/sjj/install/apache-zookeeper-3.7.1-bin/data</value>
</property>
<property>
  <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
        <value>false</value>
</property>

配置环境变量

vim /etc/profile

# 配置HBase环境
export HBASE_HOME=/home/sjj/install/hbase-2.4.13
export PATH=$PATH:${HBASE_HOME}/bin:${HBASE_HOME}/sbin

source /etc/profile

复制jar包到lib

cd hbase-2.4.13/lib/client-facing-thirdparty

cp htrace-core4-4.2.0-incubating.jar ../lib

修改regionservers

cd hbase-2.4.13/conf
vim regionservers

你的节点机器

分发HBase包

scp -r hbase包 用户名@机器IP:/分发/目的地

分发完之后记得还要为分发的机器设置环境变量

启动HBase

# 注意要先启动zookeeper
start-dfs.sh

start-hbase.sh

hbase shell