Hbase入门详解

发布时间：2020-10-14 04:41:40 作者：QuietHRH
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1、hbase概述

1.1 hbase是什么

hbase是基于hdfs进行数据的分布式存储，具有高可靠、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的nosql数据库。

hbase可以存储海量的数据，并且后期查询性能很高，可以实现上亿条数据的查询秒级返回结果。

1.2 hbase表的特性

1、大

hbase表可以存储海量的数据。

2、无模式

mysql表中每一行列的字段是相同，而hbase表中每一行数据可以有截然不同的列。

3、面向列

hbase表中的数据可以有很多个列，后期它就是按照不同的列去存储数据，写入到不同的文件中。
面向列族进行存储数据。

4、稀疏

在hbase表中为null的列并不占用实际的存储空间。

5、数据的多版本

对于hbase表中的数据在进行数据更新的时候，它并没有把之前的结果数据直接删除掉，而是保留数据的多个版本，每一个数据都给一个版本号，这个版本号就是按照我们插入数据的时间戳去确定。

6、数据类型单一

无论是什么类型的数据，最后都被转换成了字节数组存储在hbase表中

1.3 hbase表的逻辑视图

Hbase入门详解

2、hbase的集群结构

Hbase入门详解

1、client

提供了对hbase表操作的一些java接口。
client 维护着一些 cache 来加快对 hbase 的访问
client 会将查询过的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效

2、zookeeper

客户端操作hbase表数据需要一个zk集群

作用

1、zk保存了hbase集群的元数据信息

存储 Hbase 的 schema,包括有哪些 table，每个 table 有哪些 column family

2、zk保存所有hbase表的寻址入口

后期通过客户端接口去操作hbase数据的时候，需要连接上zk集群
存贮所有 Region 的寻址入口----root 表在哪台服务器上

3、通过引入了zk之后，实现了整个hbase集群高可用

4、zk保存了HMaster和HRegionServer它们的注册和心跳信息

后期哪一个HRegionServer挂掉之后，zk也会感知到，然后把这个信息通知给老大HMaster

3、HMaster

它是整个hbase集群老大

作用

1、它接受客户端创建表、删除表的请求。处理 schema 更新请求

2、它会给HRegionServer分配对应的region，进行数据的管理

3、它会把挂掉的HRegionServer所管理的region重新分配给其他的活着的HRegionServer

4、它会实现HRegionServer负载均衡，避免某一个HRegionServer管理的region过多。

4、HRegionServer

它是整合hbase集群的小弟

作用

1、负责管理HMaster老大给它分配的region

2、它会接受到客户端的读写请求

3、它会把在运行过程中，变得过大的region数据进行切分

5、Region

它是整个hbase表中分布式存储的最小单元

它的数据是基于hdfs进行存储

3、hbase集群安装部署

前提条件

先搭建好zk、hadoop集群

1、下载对应的安装包

http://archive.apache.org/dist/hbase/1.2.1/hbase-1.2.1-bin.tar.gz
hbase-1.2.1-bin.tar.gz

2、规划安装目录

/export/servers

3、上传安装包到服务器中

4、解压安装包到指定的规划目录

tar -zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz -C /export/servers

5、重命名解压目录

mv hbase-1.2.1 hbase

6、修改配置文件

需要把hadoop安装目录下/etc/hadoop文件夹中

core-site.xml
hdfs-site.xml

需要把以上2个hadoop的配置文件拷贝到hbase安装目录下的conf文件夹中

1、vim hbase-env.sh

#配置java环境变量
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk
#指定hbase集群由外部的zk集群去管理，不在使用自带的zk集群
export HBASE_MANAGES_ZK=false

2、vim hbase-site.xml

       <!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://node1:9000/hbase</value>
    </property>
        <!-- 指定hbase是分布式的 -->
    <property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
        <!-- 指定zk的地址，多个用“,”分割 -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
    </property>

3、vim regionservers

#指定哪些节点是HRegionServer
node2
node3

4、vim backup-masters

#指定哪些节点是备用的Hmaster
node2

7、配置hbase环境变量

vim /etc/profile

export HBASE_HOME=/export/servers/hbase
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

8、分发hbase目录和环境变量

scp -r hbase node2:/export/servers
scp -r hbase node3:/export/servers
scp /etc/profile node2:/etc
scp /etc/profile node3:/etc

9、让所有hbase节点的环境变量生效

在所有节点上执行

source /etc/profile

4、hbase集群的启动和停止

1、启动hbase集群

先启动zk和hadoop集群

然后通过hbase/bin

start-hbase.sh

你在哪里启动这个脚本，首先在当前机器启动一个HMaster进程（它就是活着的HMaster）
通过regionservers文件在对应的节点来启动HRegionServer
通过backup-masters文件在对应的节点来启动备用的HMaster

2、停止hbase集群

通过hbase/bin

stop-hbase.sh

hbase集群web管理界面

1、启动好hbase集群之后

访问地址

HMaster主机名:16010

5、hbase shell 命令行操作

hbase/bin/hbase shell 进入到hbase shell客户端命令操作

1、创建一个表

create 't_user_info','base_info','extra_info'
create 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2'}, {NAME => 'f3'}

2、查看有哪些表

list
类似于mysql表中sql：show tables

3、查看表的描述信息

describe 't_user_info'

4、修改表的属性

#修改列族的最大版本数
alter 't_user_info', NAME => 'base_info', VERSIONS => 3

5、添加数据到表中

put 't_user_info','00001','base_info:name','zhangsan'
put 't_user_info','00001','base_info:age','30'
put 't_user_info','00001','base_info:address','beijing'
put 't_user_info','00001','extra_info:school','shanghai'
put 't_user_info','00002','base_info:name','lisi'

6、查询表的数据

//按照条件查询
get 't_user_info','00001'
get 't_user_info','00001', {COLUMN => 'base_info'}
get 't_user_info','00001', {COLUMN => 'base_info:name'}
get 't_user_info','00001',{TIMERANGE => [1544243300660,1544243362660]}
get 't_user_info','00001',{COLUMN => 'base_info:age',VERSIONS =>3}
//全表查询
scan 't_user_info'

7、删除数据

delete 't_user_info','00001','base_info:name'
deleteall 't_user_info','00001'

8、删除表

disable 't_user_info'
drop 't_user_info'

6、hbase的内部原理

Hbase入门详解

Table 中的所有行都按照 row key 的字典序排列
Table 在行的方向上分割为多个 Hregion
region 按大小分割的(默认 10G)，每个表一开始只有一个 region , region 不断增大，当增大到一个阀值的时候，Hregion 就会等分会两个新的 Hregion。当 table中的行不断增多，就会有越来越多Hregion。
Hregion 是 Hbase 中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的 Hregion可以分布在不同的 HRegion server 上。
HRegion 虽然是负载均衡的最小单元，但并不是物理存储的最小单元。HRegion 由一个或者多个 Store 组成，每个 store 保存一个 column family。每个 Strore 又由一个 memStore 和 0 至多个 StoreFile 组成。写操作先写入 memstore,当 memstore 中的数据量达到某个阈值(默认128M或1个小时)，Hregionserver 启动flashcache 进程写入 storefile,每次写入形成单独一个 storefile。
当 storefile 的个数超过一定阈值后（默认参数 hbase.hstore.blockingStoreFiles=10），多个storeFile会进行合并，当该region的所有store的storefile大小之和，即所有store的大小超过 hbase.hregion.max.filesize=10G 时，这个 region 会被拆分会把当前的 region分割成两个，并由 Hmaster 分配给相应的 region 服务器，实现负载均衡。
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。

7、hbase的寻址机制

Hbase入门详解

寻找 RegionServer

ZooKeeper–> -ROOT-(单 Region)–> .META.–> 用户表

-ROOT-表

表包含.META.表所在的 region 列表，该表只会有一个 Region；
root region 永远不会被 split，保证了最多需要三次跳转，就能定位到任意 region 。
Zookeeper 中记录了-ROOT-表的 location。

.META.表

表包含所有的用户空间 region 列表，以及 RegionServer 的服务器地址
.META.表每行保存一个 region 的位置信息，row key 采用表名+表的最后一行编码而成。
为了加快访问，.META.表的全部 region 都保存在内存中。

联系 regionserver 查询目标数据

regionserver 定位到目标数据所在的 region，发出查询请求

region 先在 memstore 中查找，命中则返回

如果在 memstore 中找不到，则在 storefile 中扫描（可能会扫描到很多的 storefile----bloomfilter 布隆过滤器）布隆过滤器可以快速的返回查询的rowkey是否在这个storeFile中, 但也有误差, 如果返回没有,则一定没有,如果返回有, 则可能没有

8、Hbase高级应用

建表

BLOOMFILTER 默认是 Row 布隆过滤器

对 ROW，行键的哈希在每次插入行时将被添加到布隆。
对 ROWCOL，行键 + 列族 + 列族修饰的哈希将在每次插入行时添加到布隆

VSRSIONS 默认是 1 数据版本

如果我们认为我们的数据没有这么大的必要保留这么多，随时都在更新，而老版本的数据对我们毫无价值，那将此参数设为 1 能节约 2/3 的空间

COMPRESSION 默认值是 NONE 压缩

GZIP / LZO / Zippy / Snappy

disable_all ‘toplist.*' disable_all 支持正则表达式，并列出当前匹配的表 drop_all也相同

hbase 表预分区----手动分区

一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的 regions，这样当数据写入 HBase时，会按照 region 分区情况，在集群内做数据的负载均衡。减少数据达到 storefile 大小的时候自动分区的

时间消耗，并且还有以一个优势，就是合理设计 rowkey 能让各个 region 的并发请求平均分配(趋于均匀) 使 IO 效率达到最高，

行键设计

列族尽量少, 一般2-3个

rowkey

根据字典序的特性, 将需要批量查询的数据尽可能连续存放( 矛 )
尽可能将查询条件关键词拼装到 rowkey 中，查询频率最高的条件尽量往前靠
rowkey建议越短越好，不要超过 16 个字节

尽量减少行键和列族的大小在 HBase 中，value 永远和它的 key 一起传输的
HFile中每个cell都会存储rowkey, rowkey过大会影响存储效率
MemStore 将缓存部分数据到内存，如果 rowkey 字段过长，内存的有效利用率就会降低，系统不能缓存更多的数据，这样会降低检索效率。

建议将 rowkey 的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段，这样将提高数据均衡分布在每个 RegionServer，以实现负载均衡的几率。( 盾 )

rowkey矛盾

HBase 中的行是按照 rowkey 的字典顺序排序的，这种设计优化了 scan 操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于 scan。然而糟糕的rowkey 设计是热点的源头。

热点解决

加盐在rowkey前加随机字符串
哈希哈希会使同一行永远用一个前缀加盐
反转反转固定长度或者数字格式的 rowkey 牺牲了rowkey的有序性
时间戳反转

可以用 Long.Max_Value - timestamp 追加到 key 的末尾，例如 [key][reverse_timestamp] ,[key] 的最新值可以通过 scan [key]获得[key]的第一条记录，因为 HBase 中 rowkey 是有序的，第一条记录是最后录入的数据。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对亿速云的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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