大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—
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经过了一段时间的努力过后，我们学过了Kafka，那么接下来我们继续来进行Hbase的学习。
目录
- 1. 什么是HBase
- 2. HBase定义
- 3. HBase特点
- 4. Hbase的数据模型
- 1. HBase逻辑结构
- 2. HBase物理存储结构
- 3. 数据类型
- 5. HBase架构
- 6. HBase中的角色
- 1 HMaster
- 2 RegionServer
- 3. 其他组件
1. 什么是HBase
HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
官方网站：http://hbase.apache.org
– 2006年Google发表BigTable白皮书
– 2006年开始开发HBase
– 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目
– 2010年HBase成为Apache顶级项目
– 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了。
HBase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。
HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
2. HBase定义
HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。
3. HBase特点
- 1.海量存储
Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。
- 2.列式存储
这里的列式存储其实说的是列族存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。
- 3.极易扩展
Hbase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS）。
通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升Hbase上层的处理能力，提升Hbsae服务更多Region的能力。
备注：RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器，进行存储层扩容，提升Hbase的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。
- 4.高并发
由于目前大部分使用Hbase的架构，都是采用的廉价PC，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，Hbase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。
- 5.稀疏
稀疏主要是针对Hbase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。
4. Hbase的数据模型
逻辑上，HBase的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在一张表中，有行有列。但从HBase的底层物理存储结构（K-V）来看，HBase更像是一个multi-dimensional map。
1. HBase逻辑结构
2. HBase物理存储结构
3. 数据类型
- 1.Name Space
命名空间，类似于关系型数据库的database概念，每个命名空间下有多个表。HBase两个自带的命名空间，分别是hbase和default，hbase中存放的是HBase内置的表，default表是用户默认使用的命名空间。
- 2.Table
类似于关系型数据库的表概念。不同的是，HBase定义表时只需要声明列族即可，不需要声明具体的列。这意味着，往HBase写入数据时，字段可以动态、按需指定。因此，和关系型数据库相比，HBase能够轻松应对字段变更的场景。
- 3.Row
HBase表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column（列）组成，数据是按照RowKey的字典顺序存储的，并且查询数据时只能根据RowKey进行检索，所以RowKey的设计十分重要。
- 4.Column
HBase中的每个列都由Column Family(列族)和Column Qualifier（列限定符）进行限定，例如info：name，info：age。建表时，只需指明列族，而列限定符无需预先定义。
- 5.Time Stamp
用于标识数据的不同版本（version），每条数据写入时，系统会自动为其加上该字段，其值为写入HBase的时间。
- 6.Cell
由{rowkey, column Family：column Qualifier, time Stamp} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
5. HBase架构
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：
- 1.Client
Client包含了访问Hbase的接口，另外Client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
HBase通过Zookeeper来做master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：
通过Zoopkeeper来保证集群中只有1个master在运行，如果master异常，会通过竞争机制产生新的master提供服务
通过Zoopkeeper来监控RegionServer的状态，当RegionSevrer有异常的时候，通过回调的形式通知MasterRegionServer上下线的信息
通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址
- 3.Hmaster
master节点的主要职责如下：
为RegionServer分配Region
维护整个集群的负载均衡
维护集群的元数据信息
发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的RegionServer上
当RegionSever失效的时候，协调对应Hlog的拆分
- 4.HregionServer
HregionServer直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：
管理master为其分配的Region
处理来自客户端的读写请求
负责和底层HDFS的交互，
存储数据到HDFS
负责Region变大以后的拆分
负责Storefile的合并工作
- 5.HDFS
HDFS为Hbase提供最终的底层数据存储服务，同时为HBase提供高可用（Hlog存储在HDFS）的支持，具体功能概括如下：
提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
数据多副本，保证的高可靠和高可用性
6. HBase中的角色
1 HMaster
- 功能
- 1．监控RegionServer
- 2．处理RegionServer故障转移
- 3．处理元数据的变更
- 4．处理region的分配或转移
- 5．在空闲时间进行数据的负载均衡
- 6．通过Zookeeper发布自己的位置给客户端
2 RegionServer
- 功能
- 1．负责存储HBase的实际数据
- 2．处理分配给它的Region
- 3．刷新缓存到HDFS
- 4．维护Hlog
- 5．执行压缩
- 6．负责处理Region分片
3. 其他组件
- 1．Write-Ahead logs
HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
- 2．Region
Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。
- 3．Store
HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。
- 4．MemStore
顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。
- 5．HFile
这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。StoreFile是以Hfile的形式存储在HDFS的。
本次的分享就到这里了,
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