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本篇内容介绍了“HBase物理结构有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
RowKey第一位 ColumnFamily ColumnQuiauer value(TimeStamps) Cell
管理节点，用于管理HBase中的Table和Region的结构操作，比如用户增、删、修改表的操作。 在HBase集群中，可以启动多个HMaster，但是只能有一个HMaster属于Active的状态，通过ZooKeeper和其它standby状态的HMaster进程完成，一个状态的切换，或者选举。 我们可以使用HMaster的shutdown放关闭整个集群，在关闭整个集群的时候，需要向通知HRegionServer进行关闭，并反馈给HMaster，HMaster才自行关闭。
存放Region的服务器，需要在HMaster进行注册，如此才能在HMaster中对其进行管理，在HBase集群中，可以部署多个HRegionServer
存储的是一张表的一个特定的Region数据，包含了一部分行的所有的列，region通过table和对应行健rowkey来定义，在region级别 添加一个锁的唯一的目的，就是挡在执行其它操作的时候，阻止region被关闭，以及split。每一行的操作，都需要在执行过程中获得一个row所和region的读锁。
存放hbase中数据的一个概念，可以简单的理解为表的一个分区，存放一张表中的一部分数据，当该region中的数据超过一定量的时候，会自动进行分裂， 分裂成两个region(一分为二)，从这个角度上而言，Region是对hbase中表的一个横向的划分。 每一个HRegion有多个HStore组成，每一个HRegion是一张表中所有的列做成部分数据（也就是说部分记录），每一个region都有一个startKey和endKey
一些配置参数说明：
<property> <name>hbase.hregion.max.filesize</name> <value>10737418240</value> <description> Maximum HStoreFile size. If any one of a column families' HStoreFiles has grown to exceed this value, the hosting HRegion is split in two.</description> </property> hregion最大的大小，当一个region中的storeFile增长到10G的时候，split一分为二 手动将一个表今次那个region的切分，使用命令split 'table'/'region', 'splitKey'
假设，我一张表里面有100条记录，我要把它分别存放到10个region里面，又因为存放在hbase里面的数据都是有序的，是能够进行一个高速随机读写的， 也就是说有序能够保证我的快读，就需要能够通过rowkey，快速的定位到当前记录在哪一个region里面，然后当定位到region之后，再去扫描当前region，获取数据， 为了满足于此，我们就对这些region进行划分，编号，也是为了方便管理。这里每一个region的范围：[startKey, endKey),需要注意一定最后一个region的endkey是需要被包含进去的。 region 0 [null, 10) region 1 [10, 20) region 2 [20, 30) region ... ... region 9 [90, null] 将HRegion数据从memstore中手动刷新到磁盘中，使用命令flush 'table'/'region' 手动将一个表今次那个region的切分，使用命令split 'table'/'region', 'splitKey'
每一个HRegion由多一个HStore来组成，一个HStore对应HRegion中的一个列族，一个HStore有一个MemStore和一个系列StoreFiles组成。 HStore级别不会持有锁，以及事务，锁和事务在更高一个级别或者说HRegion持有的， HStore最核心的一个service就是合并memstore刷新到到磁盘里面的storefiles， 把多个storefiles合并成为一个storefile，写到hdfs里面，写到hdfs里面的文件称之为hfile。 在写的过程中，唯一设计到hlog的部分就是关于hlog日志的重建的过程，当hstore将用户提交的数据最终写到了hdfs之后，会反馈给hlog， 将hlog里面冗余的数据删除掉。 hbase.hstore.compactionThreshold=3，当hstore个数超过3个之后就要开启hstore合并的工作 Compaction： minor compaction(小合并): 就是将多个HFile合并成为一个大的HFile，然后对之前的HFile做清除处理。 常见的会在执行删除数据的动作、以及达到hbase.hstore.compactionThreshold触发条件的时候发生， 删除数据：不会立即删除，做一个标记(标记删除)，等到执行合并操作的时候，才进行数据的处理。 major compaction(大合并): 将一个列族中的所有的HFile合并成为一个HFile，然后对之前的HFile做清除处理。 大合并非常消耗性能，非常耗时，不建议操作，当然是直接可以在shell执行操作的。
一些配置属性的说明如下：
<property> <name>hbase.hstore.compactionThreshold</name> <value>3</value> <description> If more than this number of HStoreFiles in any one HStore (one HStoreFile is written per flush of memstore) then a compaction is run to rewrite all HStoreFiles files as one. Larger numbers put off compaction but when it runs, it takes longer to complete. </description> </property> <property> <name>hbase.server.compactchecker.interval.multiplier</name> <value>1000</value> <description>The number that determines how often we scan to see if compaction is necessary. Normally, compactions are done after some events (such as memstore flush), but if region didn't receive a lot of writes for some time, or due to different compaction policies, it may be necessary to check it periodically. The interval between checks is hbase.server.compactchecker.interval.multiplier multiplied by hbase.server.thread.wakefrequency. </description> </property> <property> <name>hbase.hregion.majorcompaction</name> <value>604800000</value> 7天 <description>The time (in miliseconds) between 'major' compactions of all HStoreFiles in a region. Default: Set to 7 days. Major compactions tend to happen exactly when you need them least so enable them such that they run at off-peak for your deploy; or, since this setting is on a periodicity that is unlikely to match your loading, run the compactions via an external invocation out of a cron job or some such.</description> </property> <property> <name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name> <value>10</value> <description> If more than this number of StoreFiles in any one Store (one StoreFile is written per flush of MemStore) then updates are blocked for this HRegion until a compaction is completed, or until hbase.hstore.blockingWaitTime has been exceeded.</description> </property> <property> <name>hbase.hstore.compaction.max</name> <value>10</value> <description>Max number of HStoreFiles to compact per 'minor' compaction. </description> </property>
注意：在memstore写的过程中，必须不能是多线程的(并行)调用的，hstore在调用的过程中必须持有一个读锁和写锁 在写的过程中，预先数据在memstore中进行排序，因为数据最终是有序存放，当memstore中的数据量超过阈值之后就会刷新到磁盘文件storefile中。
配置参数如下：
<property> <name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name> <value>134217728</value> <description> Memstore will be flushed to disk if size of the memstore exceeds this number of bytes. Value is checked by a thread that runs every hbase.server.thread.wakefrequency.</description> </property>
最终保存HStore数据的文件，数据是由MemStore不断向磁盘刷新过程中产生的，当storefile达到一定量的时候，会将这些storefile组成一个storefiles。 这个storefiles有可能持有其他store里面的storefile。
在hdfs上存放数据之前的一个物理结构，用于接收从客户端提交过来的数据。 HFile中的数据都Key-Value键值对儿的方式存储，并且key和value都是字节数组。并且因为数据已经在memstore中排序过了，在hfile中也是有序的。 hfile同时是由一个个的block来组成的，最终k-v实际上是在这一个个的block中的，block的推荐的大小在8k~1M之间，默认大小65536byte-->16kb。 每一个block都有索引，没有hfile有由索引 官方建议： blocksize在8k~1M之间，默认是64k 如果执行顺序读的操作，建议将blocksize调大一点点，这个会影响随机访问的效率 如果执行随机读的操作，建议将blocksize调小一点点，用默认就可以了 在扫描全表数据的时候，一定要指定start key和end key，不然容易操作OOM异常
HRegionServer |---一个HLog |---多个HRegion（一张表对应多个HRegion，是对hbase表的一个横向的划分） |---多个HStore(一个HStore对应一个列族，反之一个列族对应多个HStore，列族是对HBase表的纵向的划分) |--一个MemStore |--多个StoreFile HFile |---多个data block HBase如何做到高速随机读？ rowkey---->region 先到memstore中去找，如果有，则直接取出<rowkey, <cf, <col, <ts, value>>>> 如果没有，则就去在hfile中找，通过索引定位到具体的block，然后遍历该block块，找到相应的数据 -------------------------------------------------------------------------- 把在想memstore写数据的过程中，同时向hlog中写数据的这种解决问题的方式称之为SLM-Tree(Structure Log merge tree) 这种数据结构和B-Tree有些类似，也是引自于Google BigTable
是由于行健相似、连续且数据量过大操作成单region的数据量过大，进而影响读写效率 行健应该尽量的随机、不要出现连续行健。 常见的行健设计就是，比如手机号码倒置+时间戳，比如随机前缀+关系型数据库中的主键（以存放在mr中电信日志案例为例） 因为hbase提供的查询内容非常非常low，但是所有关于hbase的查询只能通过rowkey，所以 在设计行健的时候，应该考虑将尽量多的查询条件放到rowkey中去，形成的行健就成为复合键
cf1----->"maxRowLength" cf2----->"mrl" 建议hbase表是高表，不建议宽表，因为宽表拥有的列族很多，操作并跨越的文件(HFile)就很多，效率会有相应影响， 反之建议使用高表，列族不宜过多。 在设计表的时候，各个列/列族名称不宜过长，因为hbase需要对这些数据在内存中做缓存，做索引，进而影响内存容量， 所以建议不易过长，以便能够在内存中容纳更多的数据。至于阅读性，有项目文档搞定。
/home/uplooking/app/hive/bin/hive --auxpath /home/uplooking/app/hive/lib/hive-hbase-handler-2.1.0.jar,/home/uplooking/app/hive/lib/zookeeper-3.4.6.jar --hiveconf hbase.master=uplooking01:16010 --hiveconf hbase.zookeeper.quorum=uplooking01,uplooking02,uplooking03
创建一张表：
如果hbase中不存在该表我们只能在hive中使用创建内部表的方式，来创建一张表，同会在hbase中也会创建相关的表。
eg. create table h3hb_1( id int, name string, age int )row format delimited fields terminated by ',' stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties ( "hbase.columns.mapping" = ":key,cf:name,cf:age", "hbase.table.name" = "t" ); 在hive中创建了一张表h3hb_1，有三列内容id, name,age,同时映射到hbase中的表t，其中id对应行健 name对应hbase中列族cf中的name，age同理
尝试向表中导入数据，会报下面的错误：
hive (mydb1)> load data local inpath 'stu.txt' into table h3hb_1; FAILED: SemanticException [Error 10101]: A non-native table cannot be used as target for LOAD
所以创建了一张临时表并导入数据：
hive (mydb1)> create temporary table tmp( > id int, > name string, > age int)row format delimited > fields terminated by ','; OK Time taken: 0.104 seconds hive (mydb1)> load data local inpath 'stu.txt' into table tmp; Loading data to table mydb1.tmp OK Time taken: 0.408 seconds
最后通过查询的方式向其插入数据：
hive (mydb1)> insert into h3hb_1 select * from tmp; ... 2018-03-24 01:09:47,267 Stage-0 map = 0%, reduce = 0% 2018-03-24 01:09:59,883 Stage-0 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU ... Time taken: 32.315 seconds
可以看到会启动一个MR的任务。
如果使用上述建表语句创建的时候，则会报错，因为在hbase中已经存在了一张表为t，所以这时只能创建外部表去映射hbase中的一张表。
create external table h3hb_2 (id int, name string, age int )row format delimited fields terminated by ',' stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties ( "hbase.columns.mapping" = ":key,cf:name,cf:age", "hbase.table.name" = "t" );
约定安装到/home/uplooking/app目录下面 解压： [uplooking@uplooking01 ~]$ tar -zxvf soft/phoenix-4.7.0-HBase-1.1-bin.tar.gz -C app/ 重命名 [uplooking@uplooking01 ~]$ mv app/phoenix-4.7.0-HBase-1.1-bin/ app/phoenix 拷贝lib目录下面jar包到regionserver机器的lib($HBASE_HOME/lib)目录 [uplooking@uplooking01 phoenix]$ scp *.jar uplooking@uplooking02:/home/uplooking/app/hbase/lib/ [uplooking@uplooking01 phoenix]$ scp *.jar uplooking@uplooking03:/home/uplooking/app/hbase/lib/ 重启regionserver hbase-daemon.sh stop regionserver hbase-daemon.sh start regionserver 将phoenix中的client拷贝到hbase的client中,重启master p[uplooking@uplooking01 phoenix]$ cp phoenix-4.7.0-HBase-1.1-client.jar /home/uplooking/app/hbase/lib/ hbase-daemon.sh stop master hbase-daemon.sh start master 官网测试案例： http://phoenix.apache.org/Phoenix-in-15-minutes-or-less.html ./psql.py uplooking01:2181 us_population.sql us_population.csv us_population_queries.sql
./sqlline.py uplooking01:2181:/hbase
查询操作：
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> !tables +------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+ | TABLE_CAT | TABLE_SCHEM | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | REMARKS | TYPE_NAME | SELF_REFERENCING_COL_NAME | +------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+ | | SYSTEM | CATALOG | SYSTEM TABLE | | | | | | SYSTEM | FUNCTION | SYSTEM TABLE | | | | | | SYSTEM | SEQUENCE | SYSTEM TABLE | | | | | | SYSTEM | STATS | SYSTEM TABLE | | | | | | | US_POPULATION | TABLE | | | | +------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+ 0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> select * from US_POPULATION; +--------+---------------+-------------+ | STATE | CITY | POPULATION | +--------+---------------+-------------+ | AZ | Phoenix | 1461575 | | CA | Los Angeles | 3844829 | | CA | San Diego | 1255540 | | CA | San Jose | 912332 | | IL | Chicago | 2842518 | | NY | New York | 8143197 | | PA | Philadelphia | 1463281 | | TX | Dallas | 1213825 | | TX | Houston | 2016582 | | TX | San Antonio | 1256509 | +--------+---------------+-------------+ 10 rows selected (0.138 seconds)
创建表与插入数据：
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> create table p1(id integer not null primary key, name varchar(20), age integer); No rows affected (2.351 seconds) 0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> !tables +------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+ | TABLE_CAT | TABLE_SCHEM | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | REMARKS | TYPE_NAME | SELF_REFERENCING_COL_NAME | +------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+ | | SYSTEM | CATALOG | SYSTEM TABLE | | | | | | SYSTEM | FUNCTION | SYSTEM TABLE | | | | | | SYSTEM | SEQUENCE | SYSTEM TABLE | | | | | | SYSTEM | STATS | SYSTEM TABLE | | | | | | | P1 | TABLE | | | | | | | US_POPULATION | TABLE | | | | +------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+ 0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> !describe p1; +------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+--------------+ | TABLE_CAT | TABLE_SCHEM | TABLE_NAME | COLUMN_NAME | DATA_TYPE | TYPE_NAME | COLUMN_SIZE | BUFFER_LENGT | +------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+--------------+ | | | P1 | ID | 4 | INTEGER | null | null | | | | P1 | NAME | 12 | VARCHAR | 20 | null | | | | P1 | AGE | 4 | INTEGER | null | null | +------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+--------------+ 0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> upsert into p1 values(1, 'zhangsan',13); 1 row affected (0.13 seconds) 0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> upsert into p1 values(2, 'lisi',14); 1 row affected (0.019 seconds) 0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> select * from p1; +-----+-----------+------+ | ID | NAME | AGE | +-----+-----------+------+ | 1 | zhangsan | 13 | | 2 | lisi | 14 | +-----+-----------+------+ 2 rows selected (0.066 seconds)
可以看到，我们创建的表p1，在实际创建时，会变成大写的P1，在hbase中查看：
hbase(main):004:0> scan 'P1' ROW COLUMN+CELL \x80\x00\x00\x01 column=0:AGE, timestamp=1521827542938, value=\x80\x00\x00\x0D \x80\x00\x00\x01 column=0:NAME, timestamp=1521827542938, value=zhangsan \x80\x00\x00\x01 column=0:_0, timestamp=1521827542938, value=x \x80\x00\x00\x02 column=0:AGE, timestamp=1521827553065, value=\x80\x00\x00\x0E \x80\x00\x00\x02 column=0:NAME, timestamp=1521827553065, value=lisi \x80\x00\x00\x02 column=0:_0, timestamp=1521827553065, value=x 2 row(s) in 0.0410 seconds
可以看到列族也默认为0，可以尝试下面的方式来创建表：
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> create table "p2"(id varchar(100000) primary key, "cf"."name" varchar(20), "cf"."age" varchar(100));
No rows affected (1.288 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> !tables
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
| TABLE_CAT | TABLE_SCHEM | TABLE_NAME | TABLE_TYPE | REMARKS | TYPE_NAME | SELF_REFERENCING_COL_NAME |
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
| | SYSTEM | CATALOG | SYSTEM TABLE | | | |
| | SYSTEM | FUNCTION | SYSTEM TABLE | | | |
| | SYSTEM | SEQUENCE | SYSTEM TABLE | | | |
| | SYSTEM | STATS | SYSTEM TABLE | | | |
| | | P1 | TABLE | | | |
| | | US_POPULATION | TABLE | | | |
| | | p2 | TABLE | | | |
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> upsert into "p2" values('1','zhangsan','13');
1 row affected (0.061 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> upsert into "p2" values('2','lisi','14');
1 row affected (0.015 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> select * from "p2";
+-----+-----------+------+
| ID | name | age |
+-----+-----------+------+
| 1 | zhangsan | 13 |
| 2 | lisi | 14 |
+-----+-----------+------+
2 rows selected (0.055 seconds)这样创建的表就为小写的了，同时在hbase中查看也可以看到列族：
hbase(main):006:0> scan 'p2' ROW COLUMN+CELL 1 column=cf:_0, timestamp=1521827723448, value=x 1 column=cf:age, timestamp=1521827723448, value=13 1 column=cf:name, timestamp=1521827723448, value=zhangsan 2 column=cf:_0, timestamp=1521827735556, value=x 2 column=cf:age, timestamp=1521827735556, value=14 2 column=cf:name, timestamp=1521827735556, value=lisi 2 row(s) in 0.0390 seconds
java -jar squirrel-sql-3.7-standard.jar
然后就可以进行安装。
使用squirrel-sql添加一个驱动，其属性值可为如下：
Name：hbase Example URL：jdbc:phoenix:uplooking01,uplooking02,uplooking03:2181 Class Name：org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver 驱动可以到phoenix目录下找到：phoenix-4.7.0-HBase-1.1-client.jar，然后添加即可
选择驱动为前面创建的驱动，然后用户名和密码都为uplooking
这样之后就可以像使用navicat管理MySQL数据库一样，比较方便。
“HBase物理结构有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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