写在前面：我是「且听风吟」，目前是某上市游戏公司的大数据开发工程师，热爱大数据开源技术，喜欢分享自己的所学所悟，现阶段正在从头梳理大数据体系的知识，以后将会把时间重点放在Spark和Flink上面。

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博客的名字来源于：且听风吟，静待花开。也符合我对技术的看法，想要真正掌握一门技术就需要厚积薄发的毅力，同时保持乐观的心态。

你只管努力，剩下的交给时间！

文章目录

• 一、前言
• 二、HBase起源
• 三、HBase优点及适用场景
• 四、HBase架构设计
• 五、HBase存储设计
• 5.1、HLog设计
• 5.2、HFile设计
• 六、HBase数据模型
• 七、极速安装配置
• 八、Shell操作
• 8.1、基础操作
• 8.2、表操作
• 九、总结

一、前言

本文HBase版本：2.1.3

HBase是大数据从业者必知必会的技能，我们需要掌握HBase的原理，架构设计，存储设计，优点及适用场景等方方面面。由于它的logo是一个海豚的形象，因此本文深入到HBase的起源开始分析，从0开始带你畅游大数据的海豚湾！

二、HBase起源

了解一个技术之前，我们要知道它是怎么来的，解决了什么问题，然后才会根据咱们自己的业务需要来考虑技术选型。

HBase最早起源于Google公司于2006年发表的BigTable论文，而后经过迅速的发展壮大，在2010年的时候成为了Apache的顶级项目。后来很多大公司都对HBase进行了符合自己业务风格的二次开发，就像flume一样，大部分我们也都能使用。

HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式开源数据库，也就是NoSQL数据库，注意这里的NoSQL是指not only sql的意思。其实在我看来，HBase不能完全称得上分布式数据库，它其实更像是分布式存储系统，有点像HDFS。因为它没有大多数数据库所具有的RDBMS特性，比如没有触发器，不支持列的类型，也不支持高级查询语句。

那它这么菜，是怎么在大数据圈混的风生水起的呢？

咱们接着往下看！

三、HBase优点及适用场景

前面我们了解了HBase的起源，也吐槽了它的一些缺点，那它还这么火，肯定是有原因的。它的优点可以归纳如下：

1. 高可靠，和hadoop HA一样，可以进行自动的故障转移；
2. 高性能，存储数据时可以自动分片，通过Region分散在整个集群里，同时随着行数不断增长，Region也可以自动的切分和再分配；
3. 强读写一致，保证了读写一致，所以适合高速的计算聚合操作；
4. 最初是Hadoop的子项目，因此和HDFS高度集成，自由衔接；
5. 代码写着简单，HBase提供了便捷高效的API，同时目前还有Phoenix助力，可谓如虎添翼；
6. 优化了列查询，提供了块缓存和布隆过滤器，可以更高效的进行列查询。

结合这些HBase的优点，相信大家可以理解为什么我觉得HBase更像是一个分布式存储系统了吧？那它适合的业务场景也显而易见，可以概括如下：

1. 海量数据存储

   作为大数据的海豚湾，HBase有容乃大，它非常适合存储海量数据，比如百亿行的数据。因此在大数据体系里，可以使用HBase存储日志数据，各种组件的日志，业务操作日志等等疯狂往里塞。

2. 实时列查询

   前面我们介绍HBase优点的时候，已经说了HBase对于列查询做了很多优化，因此即使HBase存储着海量数据，你依然可以很快的查询到想要的RowKey对应的数据，因此在实际业务里HBase也经常应用于实时的查询场景。

看到这里更能感受到它的重要性了吧？下面我们接着分析HBase的结构设计。

四、HBase架构设计

从图中可以看出Hbase是由Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS等几个组件组成，下面来介绍一下几个组件的相关功能：

从上面这个图里，我们可以发现HBase是由Client、Zookeeper、HMaster、HRegionServer、HDFS等几个组件组成，那么它们都有什么作用呢？可以概括如下：

1. Client：其实client不仅包含了访问Hbase的接口，还维护了对应的cache来加速Hbase的访问，比如cache的.META.元数据的信息。
2. Zookeeper：在大数据生态里zookeeper是很常见的，它主要作为分布式的协调。在HBase里它主要负责的工作如下：
   1. 保证集群中只有1个master在运行，如果master异常，会通过竞争机制产生新的master来提供服务；
   2. 监控RegionServer的状态，当RegionSevrer有异常的时候，通过回调的形式通知Master RegionServer上下线的信息；
   3. 通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址。
3. HMaster：其实HMaster是Master Server的实现，它主要负责监控集群中的RegionServer实例，并为RegionServer分配Region，同时它还维护整个集群的负载均衡，是所有元数据（metadata）改变的接口。一般在集群里它通常运行在NameNode上，并会运行两个后台线程：
   1. LoadBalancer线程，控制region来平衡集群的负载；
   2. CatalogJanitor线程，周期性的检查hbase:meta表。
4. HRegionServer：其实它就相当于hadoop的DataNode，是RegionServer的实现，用来管理master为其分配的Region，并处理来自客户端的读写请求，负责和底层HDFS交互并存储数据到HDFS，Region变大以后的拆分，以及Storefile的合并工作，集群中RegionServer运行在DataNode上。
5. HDFS：HDFS是HBase运行的底层的文件系统，为HBase提供高可用（Hlog存储在HDFS）的支持，提供元数据和表数据的底层分布式存储服务同时实现了数据多副本，保证了高可靠和高可用性。

了解了HBase的架构设计，那么HBase底层存储是怎么实现的呢？咱们接着往下看。

五、HBase存储设计

咱们分析HBase的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。其实在HBase中，表被分割成很多个更小的块然后分散的存储在不同的服务器上，这些小块叫做Regions，存放Regions的地方叫做RegionServer。Master进程负责处理不同的RegionServer之间的Region的分发，在Hbase实现中HRegionServer和HRegion类代表RegionServer和Region。HRegionServer除了包含一些HRegions之外，还会处理HLog和HFile两种类型的文件用于数据存储。

5.1、HLog设计

HFile是预写日志文件，也称为WAL，是write-ahead log的简称。关于HLog我们知道如下内容就可以了：

1. MasterProcWAL：HMaster记录管理操作，比如解决冲突的服务器，表创建和其它DDLs等操作到它的WAL文件中，这个WALs存储在MasterProcWALs目录下，它不像RegionServer的WALs，HMaster的WAL也支持弹性操作，就是如果Master服务器挂了，其它的Master接管的时候继续操作这个文件。

2. WAL记录所有的Hbase数据改变，如果一个RegionServer在MemStore进行FLush的时候挂掉了，WAL可以保证数据的改变被应用到。如果写WAL失败了，那么修改数据的完整操作就是失败的。

   • 通常情况，每个RegionServer只有一个WAL实例。在2.0之前，WAL的实现叫做HLog

   • WAL位于*/hbase/WALs/*目录下

   • MultiWAL: 如果每个RegionServer只有一个WAL，由于HDFS必须是连续的，导致必须写WAL连续的，然后出现性能问题。MultiWAL可以让RegionServer同时写多个WAL并行的，通过HDFS底层的多管道，最终提升总的吞吐量，但是不会提升单个Region的吞吐量。

3. 启用multiwal的配置代码：

   // 启用multiwal
   <property>
     <name>hbase.wal.provider</name>
     <value>multiwal</value>
   </property>
   

5.2、HFile设计

HFile才是真实的数据存储文件，是Hbase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小，数据量的大小)影响block的大小，在大数据集的情况下，block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。

如果想更深入了解HBase的数据存储流程，我之前写过一篇文章，感兴趣的话可以参考：如何像海豚一样在数据海洋里遨游？｜Hbase数据处理流程详解

六、HBase数据模型

了解了HBase的数据存储，那咱们还要了解一下HBase的数据模型，才能更好的掌握它。

首先我们需要知道如下这些术语的意义：

1. Table：HBase的table是由多个行组成的；
2. Row：一个行在Hbase中由一个或多个有值的列组成。Row按照字母进行排序，因此行健的设计非常重要。这种设计方式可以让有关系的行非常的近，通常行健的设计是网站的域名反转，比如(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)，这样的话所有的Apache的域名就很接近；
3. Column：列由列簇加上列的标识组成，一般是“列簇：列标识”，创建表的时候不用指定列标识；
4. Column Family：列簇在物理上包含了许多的列与列的值，每个列簇都有一些存储的属性可配置。例如是否使用缓存，压缩类型，存储版本数等。在表中，每一行都有相同的列簇，尽管有些列簇什么东西也没有存；
5. Column Qualifier：列簇的限定词，理解为列的唯一标识。但是列标识是可以改变的，因此每一行可能有不同的列标识；
6. Cell：Cell是由row，column family,column qualifier包含时间戳与值组成的，一般表达某个值的版本；
7. Timestamp：时间戳一般写在value的旁边，代表某个值的版本号，默认的时间戳是你写入数据的那一刻，但是你也可以在写入数据的时候指定不同的时间戳

我们还需要知道HBase 是一个稀疏的、分布式、持久、多维、排序的映射，它以行键（row key），列键（column key）和时间戳（timestamp）为索引。

HBase在存储数据的时候，有两个SortedMap，首先按照rowkey进行字典排序，然后再对Column进行字典排序。

其实HBase表设计的好坏关键在于RowKey设计的质量，想要设计出一个尽可能完美的rowkey可以参考之前的一篇文章：大白话彻底搞懂HBase RowKey详细设计，这里我们就不再详细展开了。

好了，下面就开始极速的安装配置，进行HBase的使用吧！

七、极速安装配置

之前和一些大数据部门的同事以及初入大数据的萌新聊过，大家最初学习大数据的时候，最深恶痛绝的就是各个组件的安装配置问题。当初我学大数据那会，几乎每个组件都安装配置5遍以上，虽然安装配置也能学到一些内部的原理，但更多的还是浪费时间。

直到后来我接触了docker，由衷的发出了“人生苦短，我用docker”的感概。docker最大的好处就是可以直接使用前辈大牛们已经搭建好的环境，完美的复制到自己电脑上来，我们还可以加以修改变成自己的。真正的一次搭建，到处运行！好，废话不多说，下面开始授人以渔：

1. 首先你要有个装有dokcer环境的电脑，虽然所有系统都是通用的，但还是推荐windows和macos系统。关于安装docker不再赘述，大家可以根据自己的电脑系统去查一下如何安装，网上这方面资料很多。

2. 执行如下命令查看目前有哪些可用的HBase镜像：

   docker search Hbase
   

   

3. 可以发现第一个用的人最多，我们就用它了，执行如下命令，把这个镜像拉下来：

   docker pull harisekhon/hbase
   

   

4. 现在镜像也有了，直接把这个镜像运行起来就可以了，运行起来之后成为容器，运行命令如下：

   docker run -d --name hbase001 -p 16010:16010 harisekhon/hbase:latest
   

5. 现在镜像已经启动为容器了，我们只要进去这个容器里面就可以玩HBase了，执行如下命令进入HBase容器：

   docker exec -it hbase001 bin/bash
   

6. 进入容器后，执行hbase shell，就可以进入咱们hbase shell界面了：

   hbase shell
   

   
   可以看到，我们安装的正是HBase 2.1.3版本，这时候如果打开浏览器输入你的ip加端口16010，就可以看到如下web页面：
   

那到这里我们对HBase 2.1.3的安装配置就完成了，是不是很快很简单？如果你对这些docker命令不熟，相信我先记住，不管是安装哪个单一组件，都是这几个常用命令就搞定了。如果要安装完整的集群，就是想把整个大数据生态安装进来，网上也有现成的镜像，直接使用docker-compose就可以了。后面如果有时间，建议还没学习docker的朋友先花2天时间把docker搞定，后面再学大数据就事半功倍了。

到这里我们已经安装完成了，下面就开始愉快的玩耍吧～

八、Shell操作

既然是个数据库，那我们就先熟悉它的命令行操作，HBase在自身的/bin/目录下提供了一个命令行工具。

8.1、基础操作

1. 首先进入HBase shell命令后

   ./hbase shell
   

2. 查看帮助信息

   help
   

   

3. 退出hbase shell命令行

   使用exit或者quit
   

   

8.2、表操作

1. 查看当前有哪些表

   list
   

   

2. 新建一个表（注意新建表必须指定表名称和列族名）

   如下命令创建了一个csdn表，列族是ropledata
   create 'csdn','ropledata'
   

   
   注意：只会这个基础的建表语句是远远不够的，我们可以使用前面介绍的帮组命令查看更丰富的建表语法：

   help "create"
   

   

   比如实际生产中，我们创建表的时候需要指定过期时间，还需要指定数据分配到各个region的切分方式，一般使用下面这个命令创建：

   create 'csdn', {NAME =>'ropledata', COMPRESSION => 'SNAPPY',TTL => '1296000'},{SPLITS => ['09_', '18_', '27_', '36_', '45_', '54_', '63_', '72_', '81_', '90_']}
   

   如上这个命令，我们设置了列族为 ropledata的过期时间是1296000秒，也就是15天。

3. 列出表的信息

   list "csdn"
   

   

4. 查看表的详细描述信息

   describe "csdn"
   

   

5. 插入数据

   put 'csdn','001','ropledata:a','1'
   

   

6. 查看表里的数据

   scan 'csdn'
   

   

   注意：只会这个也是远远不够的，通常HBase表数据庞大，这样全局扫描，怕是要写检讨。

   老方法，使用帮助命令查看scan有哪些方法：

   help "scan"
   

   

   这里会发现scan命令还是很丰富的，比如我们有上亿条数据，想要查看前10条，就可以使用：

   scan 'csdn',{LIMIT=>10}
   

   还可以指定起始rowkey来查询：

   scan 'csdn',{STARTROW => '001', STOPROW => '100'}
   

   scan命令是很有趣的，大家有时间可以安装帮助命令的提示逐个玩一下。

7. 查看某个rowkey或者它下面的列族的数据

   get 'csdn','001'
   get 'csdn','002','ropledata:b'
   

   

8. 修改某个列下的数据，其实HBase里修改操作也是用put，当列相同时会把之前列的值给覆盖掉。

   put 'csdn','002','ropledata:b','520'
   

   

9. 统计表一共有多少rowkey，也就是行数

   count 'csdn'
   

   

10. 删除数据

    1. 删除指定rowkey下某列数据

       delete 'csdn','001','ropledata:a'
       

    2. 删除指定rowkey下所有数据

       deleteall 'csdn','001'
       

11. 清空表数据（注意：清空表的操作顺序为先disable，然后再truncate，直接truncate时HBase可以自动先disable）

    truncate 'csdn'
    

12. 删除表

    删除表必须分两步，不然会报错（ERROR: Table student is enabled. Disable it first.），第一步先disable表：

    disable 'csdn'
    

    第二步执行drop命令：

    drop 'csdn'
    

13. 变更表信息用alter，这里就不再赘述了，感兴趣的朋友可以使用help来练习。

提示：清空表的操作顺序为先disable，然后再truncate。

九、总结

本文从HBase的起源入手分析，和大家一起回顾了HBase的原理，架构设计，存储设计，优点及适用场景。并用docker快速构建了一个HBase2.x的环境，然后对hbase shell进行了介绍和操作演示。由于一般企业里不推荐使用原生HBase API写代码（不利于监控），因此一般公司有自己封装的API方法，所以本文不再赘述api的使用了，如果对原生HBase API感兴趣的话，可以去官网学习并使用。

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