1、hbase概述

10年的蓬安網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。營銷型網(wǎng)站的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整蓬安建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司從事“蓬安網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“蓬安網(wǎng)站推廣”以來，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

1.1 hbase是什么

hbase是基于hdfs進(jìn)行數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)，具有高可靠、高性能、列存儲(chǔ)、可伸縮、實(shí)時(shí)讀寫的NoSql數(shù)據(jù)庫。

hbase可以存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)，并且后期查詢性能很高，可以實(shí)現(xiàn)上億條數(shù)據(jù)的查詢秒級(jí)返回結(jié)果。

1.2 hbase表的特性

1、大

• hbase表可以存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)。

2、無模式

• MySQL表中每一行列的字段是相同，而hbase表中每一行數(shù)據(jù)可以有截然不同的列。

3、面向列

• hbase表中的數(shù)據(jù)可以有很多個(gè)列，后期它就是按照不同的列去存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，寫入到不同的文件中。
• 面向列族進(jìn)行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

4、稀疏

• 在hbase表中為null的列并不占用實(shí)際的存儲(chǔ)空間。

5、數(shù)據(jù)的多版本

• 對(duì)于hbase表中的數(shù)據(jù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)更新的時(shí)候，它并沒有把之前的結(jié)果數(shù)據(jù)直接刪除掉，而是保留數(shù)據(jù)的多個(gè)版本，每一個(gè)數(shù)據(jù)都給一個(gè)版本號(hào)，這個(gè)版本號(hào)就是按照我們插入數(shù)據(jù)的時(shí)間戳去確定。

6、數(shù)據(jù)類型單一

• 無論是什么類型的數(shù)據(jù)，最后都被轉(zhuǎn)換成了字節(jié)數(shù)組存儲(chǔ)在hbase表中

1.3 hbase表的邏輯視圖

2、hbase的集群結(jié)構(gòu)

1、client

• 提供了對(duì)hbase表操作的一些java接口。
• client 維護(hù)著一些 cache 來加快對(duì) hbase 的訪問
• client 會(huì)將查詢過的位置信息保存緩存起來，緩存不會(huì)主動(dòng)失效

2、zookeeper

客戶端操作hbase表數(shù)據(jù)需要一個(gè)zk集群

作用

1、zk保存了hbase集群的元數(shù)據(jù)信息

存儲(chǔ) Hbase 的 schema,包括有哪些 table，每個(gè) table 有哪些 column family

2、zk保存所有hbase表的尋址入口

后期通過客戶端接口去操作hbase數(shù)據(jù)的時(shí)候，需要連接上zk集群
存貯所有 Region 的尋址入口----root 表在哪臺(tái)服務(wù)器上

3、通過引入了zk之后，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)hbase集群高可用

4、zk保存了HMaster和HRegionServer它們的注冊(cè)和心跳信息

后期哪一個(gè)HRegionServer掛掉之后，zk也會(huì)感知到，然后把這個(gè)信息通知給老大HMaster

3、HMaster

它是整個(gè)hbase集群老大

作用

1、它接受客戶端創(chuàng)建表、刪除表的請(qǐng)求。處理 schema 更新請(qǐng)求

2、它會(huì)給HRegionServer分配對(duì)應(yīng)的region，進(jìn)行數(shù)據(jù)的管理

3、它會(huì)把掛掉的HRegionServer所管理的region重新分配給其他的活著的HRegionServer

4、它會(huì)實(shí)現(xiàn)HRegionServer負(fù)載均衡，避免某一個(gè)HRegionServer管理的region過多。

4、HRegionServer

它是整合hbase集群的小弟

作用

1、負(fù)責(zé)管理HMaster老大給它分配的region

2、它會(huì)接受到客戶端的讀寫請(qǐng)求

3、它會(huì)把在運(yùn)行過程中，變得過大的region數(shù)據(jù)進(jìn)行切分

5、Region

它是整個(gè)hbase表中分布式存儲(chǔ)的最小單元

它的數(shù)據(jù)是基于hdfs進(jìn)行存儲(chǔ)

3、hbase集群安裝部署

前提條件

• 先搭建好zk、hadoop集群

1、下載對(duì)應(yīng)的安裝包

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

2、規(guī)劃安裝目錄

• /export/servers

3、上傳安裝包到服務(wù)器中

4、解壓安裝包到指定的規(guī)劃目錄

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

5、重命名解壓目錄

• mv hbase-1.2.1 hbase

6、修改配置文件

需要把hadoop安裝目錄下/etc/hadoop文件夾中

• core-site.xml
• hdfs-site.xml

需要把以上2個(gè)hadoop的配置文件拷貝到hbase安裝目錄下的conf文件夾中

1、vim hbase-env.sh

#配置java環(huán)境變量
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk
#指定hbase集群由外部的zk集群去管理，不在使用自帶的zk集群
export HBASE_MANAGES_ZK=false

2、vim hbase-site.xml

       
    
        hbase.rootdir
hdfs://node1:9000/hbase
    
        
    
hbase.cluster.distributed
        true
    
        
    
        hbase.zookeeper.quorum
node1:2181,node2:2181,node3:2181
    

3、vim regionservers

#指定哪些節(jié)點(diǎn)是HRegionServer
node2
node3

4、vim backup-masters

#指定哪些節(jié)點(diǎn)是備用的Hmaster
node2

7、配置hbase環(huán)境變量

vim /etc/profile

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

8、分發(fā)hbase目錄和環(huán)境變量

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

9、讓所有hbase節(jié)點(diǎn)的環(huán)境變量生效

在所有節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行

• source /etc/profile

4、hbase集群的啟動(dòng)和停止

1、啟動(dòng)hbase集群

先啟動(dòng)zk和hadoop集群

然后通過hbase/bin

start-hbase.sh

• 你在哪里啟動(dòng)這個(gè)腳本，首先在當(dāng)前機(jī)器啟動(dòng)一個(gè)HMaster進(jìn)程（它就是活著的HMaster）
• 通過regionservers文件在對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)來啟動(dòng)HRegionServer
• 通過backup-masters文件在對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)來啟動(dòng)備用的HMaster

2、停止hbase集群

通過hbase/bin

stop-hbase.sh

hbase集群web管理界面

1、啟動(dòng)好hbase集群之后

訪問地址

HMaster主機(jī)名:16010

5、hbase shell 命令行操作

hbase/bin/hbase shell 進(jìn)入到hbase shell客戶端命令操作

1、創(chuàng)建一個(gè)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
類似于mysql表中sql：show tables

3、查看表的描述信息

describe 't_user_info'

4、修改表的屬性

#修改列族的最大版本數(shù)
alter 't_user_info', NAME => 'base_info', VERSIONS => 3

5、添加數(shù)據(jù)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、查詢表的數(shù)據(jù)

//按照條件查詢
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}
//全表查詢
scan 't_user_info'

7、刪除數(shù)據(jù)

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

8、刪除表

disable 't_user_info'
drop 't_user_info'

6、hbase的內(nèi)部原理

• Table 中的所有行都按照 row key 的字典序排列
• Table 在行的方向上分割為多個(gè) Hregion
• region 按大小分割的(默認(rèn) 10G)，每個(gè)表一開始只有一個(gè) region , region 不斷增大，當(dāng)增大到一個(gè)閥值的時(shí)候，Hregion 就會(huì)等分會(huì)兩個(gè)新的 Hregion。當(dāng) table中的行不斷增多，就會(huì)有越來越多Hregion。
• Hregion 是 Hbase 中分布式存儲(chǔ)和負(fù)載均衡的最小單元。最小單元就表示不同的 Hregion可以分布在不同的 HRegion server 上。
• HRegion 雖然是負(fù)載均衡的最小單元，但并不是物理存儲(chǔ)的最小單元。HRegion 由一個(gè)或者多個(gè) Store 組成，每個(gè) store 保存一個(gè) column family。每個(gè) Strore 又由一個(gè) memStore 和 0 至多個(gè) StoreFile 組成。寫操作先寫入 memstore,當(dāng) memstore 中的數(shù)據(jù)量達(dá)到某個(gè)閾值(默認(rèn)128M或1個(gè)小時(shí))，Hregionserver 啟動(dòng)flashcache 進(jìn)程寫入 storefile,每次寫入形成單獨(dú)一個(gè) storefile。
• 當(dāng) storefile 的個(gè)數(shù)超過一定閾值后（默認(rèn)參數(shù) hbase.hstore.blockingStoreFiles=10），多個(gè)storeFile會(huì)進(jìn)行合并，當(dāng)該region的所有store的storefile大小之和，即所有store的大小超過 hbase.hregion.max.filesize=10G 時(shí)，這個(gè) region 會(huì)被拆分會(huì)把當(dāng)前的 region分割成兩個(gè)，并由 Hmaster 分配給相應(yīng)的 region 服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。
• 每個(gè) HRegionServer 中都有一個(gè) HLog 對(duì)象，HLog 是一個(gè)實(shí)現(xiàn) Write Ahead Log 的類，在每次用戶操作寫入 MemStore 的同時(shí)，也會(huì)寫一份數(shù)據(jù)到 HLog 文件中, HLog 文件定期會(huì)滾動(dòng)出新的，并刪除舊的文件（已持久化到 StoreFile 中的數(shù)據(jù)）。當(dāng) HRegionServer 意外終止后，HMaster 會(huì)通過 Zookeeper 感知到，HMaster 首先會(huì)處理遺留的 HLog 文件，將其中不同 Region 的 Log 數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，分別放到相應(yīng) region 的目錄下，然后再將失效的 region 重新分配，領(lǐng)取到這些 region 的 HRegionServer 在 Load Region的過程中，會(huì)發(fā)現(xiàn)有歷史 HLog 需要處理，因此會(huì) Replay HLog 中的數(shù)據(jù)到 MemStore 中，然后 flush 到 StoreFiles，完成數(shù)據(jù)恢復(fù)。

7、hbase的尋址機(jī)制

尋找 RegionServer

• ZooKeeper–> -ROOT-(單 Region)–> .META.–> 用戶表

-ROOT-表

• 表包含.META.表所在的 region 列表，該表只會(huì)有一個(gè) Region；
• root region 永遠(yuǎn)不會(huì)被 split，保證了最多需要三次跳轉(zhuǎn)，就能定位到任意 region 。
• Zookeeper 中記錄了-ROOT-表的 location。

.META.表

• 表包含所有的用戶空間 region 列表，以及 RegionServer 的服務(wù)器地址
• .META.表每行保存一個(gè) region 的位置信息，row key 采用表名+表的最后一行編碼而成。
• 為了加快訪問，.META.表的全部 region 都保存在內(nèi)存中。

聯(lián)系 regionserver 查詢目標(biāo)數(shù)據(jù)

regionserver 定位到目標(biāo)數(shù)據(jù)所在的 region，發(fā)出查詢請(qǐng)求

region 先在 memstore 中查找，命中則返回

如果在 memstore 中找不到，則在 storefile 中掃描（可能會(huì)掃描到很多的 storefile----bloomfilter 布隆過濾器）布隆過濾器可以快速的返回查詢的rowkey是否在這個(gè)storeFile中, 但也有誤差, 如果返回沒有,則一定沒有,如果返回有, 則可能沒有

8、Hbase高級(jí)應(yīng)用

建表

BLOOMFILTER 默認(rèn)是 Row 布隆過濾器

• 對(duì) ROW，行鍵的哈希在每次插入行時(shí)將被添加到布隆。
• 對(duì) ROWCOL，行鍵 + 列族 + 列族修飾的哈希將在每次插入行時(shí)添加到布隆

VSRSIONS 默認(rèn)是 1 數(shù)據(jù)版本

• 如果我們認(rèn)為我們的數(shù)據(jù)沒有這么大的必要保留這么多，隨時(shí)都在更新，而老版本的數(shù)據(jù)對(duì)我們毫無價(jià)值，那將此參數(shù)設(shè)為 1 能節(jié)約 2/3 的空間

COMPRESSION 默認(rèn)值是 NONE 壓縮

• GZIP / LZO / Zippy / Snappy

disable_all ‘toplist.*' disable_all 支持正則表達(dá)式，并列出當(dāng)前匹配的表 drop_all也相同

hbase 表預(yù)分區(qū)----手動(dòng)分區(qū)

一種可以加快批量寫入速度的方法是通過預(yù)先創(chuàng)建一些空的 regions，這樣當(dāng)數(shù)據(jù)寫入 HBase時(shí)，會(huì)按照 region 分區(qū)情況，在集群內(nèi)做數(shù)據(jù)的負(fù)載均衡。減少數(shù)據(jù)達(dá)到 storefile 大小的時(shí)候自動(dòng)分區(qū)的

時(shí)間消耗，并且還有以一個(gè)優(yōu)勢，就是合理設(shè)計(jì) rowkey 能讓各個(gè) region 的并發(fā)請(qǐng)求平均分配(趨于均勻) 使 IO 效率達(dá)到最高，

行鍵設(shè)計(jì)

列族盡量少, 一般2-3個(gè)

rowkey

• 根據(jù)字典序的特性, 將需要批量查詢的數(shù)據(jù)盡可能連續(xù)存放( 矛 )
• 盡可能將查詢條件關(guān)鍵詞拼裝到 rowkey 中，查詢頻率最高的條件盡量往前靠
• rowkey建議越短越好，不要超過 16 個(gè)字節(jié)

盡量減少行鍵和列族的大小在 HBase 中，value 永遠(yuǎn)和它的 key 一起傳輸?shù)?br />HFile中每個(gè)cell都會(huì)存儲(chǔ)rowkey, rowkey過大會(huì)影響存儲(chǔ)效率
MemStore 將緩存部分?jǐn)?shù)據(jù)到內(nèi)存，如果 rowkey 字段過長，內(nèi)存的有效利用率就會(huì)降低，系統(tǒng)不能緩存更多的數(shù)據(jù)，這樣會(huì)降低檢索效率。

建議將 rowkey 的高位作為散列字段，由程序隨機(jī)生成，低位放時(shí)間字段，這樣將提高數(shù)據(jù)均衡分布在每個(gè) RegionServer，以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的幾率。( 盾 )

rowkey矛盾

• HBase 中的行是按照 rowkey 的字典順序排序的，這種設(shè)計(jì)優(yōu)化了 scan 操作，可以將相關(guān)的行以及會(huì)被一起讀取的行存取在臨近位置，便于 scan。然而糟糕的rowkey 設(shè)計(jì)是熱點(diǎn)的源頭。

熱點(diǎn)解決

• 加鹽 在rowkey前加隨機(jī)字符串
• 哈希 哈希會(huì)使同一行永遠(yuǎn)用一個(gè)前綴加鹽
• 反轉(zhuǎn) 反轉(zhuǎn)固定長度或者數(shù)字格式的 rowkey 犧牲了rowkey的有序性
• 時(shí)間戳反轉(zhuǎn)

可以用 Long.Max_Value - timestamp 追加到 key 的末尾，例如 [key][reverse_timestamp] ,[key] 的最新值可以通過 scan [key]獲得[key]的第一條記錄，因?yàn)?HBase 中 rowkey 是有序的，第一條記錄是最后錄入的數(shù)據(jù)。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，謝謝大家對(duì)創(chuàng)新互聯(lián)的支持。如果你想了解更多相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)查看下面相關(guān)鏈接