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一、HBase概述

1.概述  

      HBase的技术源自Google的BigTable论文，HBase建立在Hadoop之上，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，用于存储海量的结构化或者半结构化，非结构化的数据（底层是字节数组做存储的），hbase利用Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系统）作为其底层存储，并使用Zookeeper作为协同服务，以实现高可靠性和数据处理的稳定性。HBase适合存储非结构化和半结构化的数据，它不支持传统关系型数据库的复杂查询语言和事务特性，而是基于列的存储模式，允许大数据集的实时随机访问。

2.HBase处理数据形式

虽然Hadoop是一个高容错、高延时的分布式文件系统和高并发的批处理系统，但是它不适用于提供实时计算；

HBase是可以提供实时计算的分布式数据库，数据被保存在HDFS分布式文件系统上，由HDFS保证期高容错性;

但是再生产环境中，HBase是如何基于hadoop提供实时性呢？

HBase上的数据是以StoreFile(HFile)二进制流的形式存储在HDFS上block块儿中；

但是HDFS并不知道的HBase用于存储什么，它只把存储文件认为是二进制文件，也就是说，HBase的存储数据对于HDFS文件系统是透明的。

 

3.HBase与HDFS的对比

4.Hbase数据模型

HBase通过表格的模式存储数据，每个表格由列和行组成，其中，每个列又被划分为若干个列簇（colnum family），请参考下面的图：

  表：HBase的数据同样是用表来组织的，表由行和列组成，列分为若干个列族，行和列的坐标交叉决定了一个单元格。

  行：每个表由若干行组成，每个行有一个行键作为这一行的唯一标识。访问表中的行只有三种方式：通过单个行键进行查询、通过一个行键的区间来访问、全表扫描。

  列簇：一个HBase表被分组成许多“列族”的集合，它是基本的访问控制单元。

  列修饰符（列限定符）：列族里的数据通过列限定符（或列）来定位

  单元格：在HBase表中，通过行、列族和列限定符确定一个“单元格”（cell），单元格中存储的数据没有数据类型，总被视为字节数组byte[]

  时间戳：每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引

5.Hbase数据坐标

HBase中需要根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格(cell)，cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存储，因此，可以视为一个“四维坐标”，即[行键, 列族, 列限定符, 时间戳。

图一： 

 

 

图一其实并不完全准确，下图是较为完整的理解：

图二：

6.HBase区域

HBase自动把表水平划分为区域（Region），每个区域都是有若干连续行构成的，一个区域由所属的表、起始行、终止行（不包括这行）三个要素来表示。

  一开始，一个表只有一个区域，但是随着数据的增加，区域逐渐变大，等到它超出设定的阈值（128M）大小，就会在某行的边界上进行拆分，分成两个大小基本相同的区域。然后随着数据的再增加，区域就不断的增加，如果超出了单台服务器的容量，就可以把一些区域放到其他节点上去，构成一个集群。也就是说：集群中的每个节点（Region Server）管理整个表的若干个区域。所以，我们说：区域是HBase集群上分布数据的最小单位。

图解一：

 

图解二：

二、HBase系统架构

1.架构图

 

2.组件介绍与功能

HBase由三种类型的服务器以主从模式构成：

• Region Server：负责数据的读写服务，用户通过与Region server交互来实现对数据的访问。

• HBase HMaster：负责Region的分配及数据库的创建和删除等操作。

• ZooKeeper：负责维护集群的状态（某台服务器是否在线，服务器之间数据的同步操作及master的选举等）。

HDFS的DataNode负责存储所有Region Server所管理的数据，即HBase中的所有数据都是以HDFS文件的形式存储的。出于使Region server所管理的数据更加本地化的考虑，Region server是根据DataNode分布的。HBase的数据在写入的时候都存储在本地。但当某一个region被移除或被重新分配的时候，就可能产生数据不在本地的情况。这种情况只有在所谓的compaction之后才能解决。

2.1 Client

包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问

2.2 Zookeeper

（1）保证任何时候，集群中只有一个master

（2）是存储所有Region的寻址入口(存储元数据表的元数据信息)

（3）实时监控Region server的上线和下线信息，并实时通知Master

（4）存储HBase的schema和table元数据的meta信息

2.3 Master

（1）为Region server分配region

（2）负责Region server的负载均衡

（3）发现失效的Region server并重新分配其上的region

（4）管理用户对table的增删改操作

2.4 RegionServer

（1）Region server维护region，处理对这些region的IO请求

（2）Region server负责切分在运行过程中变得过大的region　

2.5 HLog（日志文件)：

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是 HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和 region名字外，同时还包括sequence number和timestamp，timestamp是” 写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系 统sequence number。

HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的 KeyValue

2.6 Region

HBase自动把表水平划分成多个区域(region)，每个region会保存一个表里面某段连续的数据；每个表一开始只有一个region，随着数据不断插 入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region（裂变）；

当table中的行不断增多，就会有越来越多的region。这样一张完整的表被保存在多个Regionserver上。

2.7 Memstore 与 storefile

1. 一个region由多个store组成，一个store对应一个CF（列簇）

2. store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入 memstore，当memstore中的数据达到某个阈值，hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile，每次写入形成单独的一个storefile

3. 当storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（minor、 major compaction），在合并过程中会进行版本合并和删除工作 （majar），形成更大的storefile。

4. 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后，会把当前的region 分割为两个，并由hmaster分配到相应的regionserver服务器，实现负载均衡。

5. 客户端检索数据，先在memstore找，找不到再找storefile

6. 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。

7. HRegion由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family。

8. 每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。

如下图：StoreFile 以HFile格式保存在HDFS上