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一、HBase的介绍

HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统。隶属于Apache基金组织的一个子项目，Apache HBase是基于Google BigTable开源实现的。也就意味着，HBase支持海量数据的存储，而且还是一种NoSQL的一种数据库。

RDBMS（Relational DataBase Management System）关系型数据库它的优点在于:

• 丰富的数据类型
• 丰富的功能
• 事务的支持
• 随机读操作

缺点:

• 不支持海量数据的存储
• 结构单一、不易扩展
• 读写性能较差

NoSQL:非关系型数据库

优点:

• 稀疏性，容易节省存储空间
• 键值对的方式存储
• 海量数据的维护和处理非常轻松，成本低。
• 速度快，效率高。 NoSQL 可以使用硬盘或者随机存储器作为载体，而关系型数据库只能使用硬盘。

缺点:

• 非关系型数据库暂时不提供 SQL 支持，学习和使用成本较高。
• 非关系数据库没有事务处理，无法保证数据的完整性和安全性。适合处理海量数据，但是不一定安全。
• 功能不如关系型数据库丰富

1、面向行和面向列存储的对比

行存储数据

id	name	age	sex
1	jack	20	男
2	tom	29	男

列存储数据

id	1	2	3
name	jack	tom	rose
age	23	19	26

这两种存储的数据都是从上到下，从左到右排列的。

项目	行存储	列存储
优点	写入效率高，提供数据完整性保证	读取过程有冗余，适合数据定长的大数据计算
缺点	数据读取有冗余，影响计算速度	缺乏数据完整性保证，写入效率低
改进	优化的存储格式，保证在内存中快速删除冗余数据	多线程并行读写操作
应用场景	商业领域、互联网	互联网

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多维映射

• NameSpace:命名空间
  • 命名空间，类似于关系型数据库的 DatabBase 概念，每个命名空间下有多个表。HBase
    有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。
• Region
  • 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。
• Row : 行
  • 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。
• Column:列
  • 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。
• TimeStamp:时间戳
  • 用于标识数据的不同版本（version），每条数据写入时，如果不指定时间戳，系统会
    自动为其加上该字段，其值为写入 HBase 的时间。
• Cell : 单元格
  • 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。

2、逻辑模型

HBase是一种类似BigTable的分布式数据库，是一个稀疏的、长期存储的(存储在硬盘上)、多维度的、排序的映射表，表的索引是行键、列关键字和时间戳，HBase中的数据都是字符串。类似于一种Json格式的字符串

行键	时间戳	列族info	列族info2
1001	Timestamp	info1:name=“zhangsan”	info2:name=“lisi”
1002	xxxxxxxxx	info1:age=“23”	info2:age=“29”

3、物理模型

在物理存储方面，仍然是按照列来存储数据的。

行键	时间戳	列	单元格(Value)
1001	t1	info1:name	zhangsan
1001	t2	info1:age	26
1002	t1	info1:name	lisi
1002	t2	info1:age	29

注意:在逻辑模型中有些列是空白的，这样的列实际不会被存储，当请求这些空白的单元格时会返回一个Null值。如果在查询的时候不提供时间戳，那么会返回距离现在最近的时间戳的版本数据，数据的存储按照时间戳来排序。

4、特点

非关系型数据库从严格意义上来说并不是数据库，而是一种数据结构化存储方法的集合。HBase作为一个NoSQL数据库，仅支持单行事务，通过不断增加集群中的节点数据量来增加计算能力，具有以下特点:

• 容量巨大
  • HBase在纵向和横向上支持大数据量存储，一个表中可以有百亿行、百亿列
• 面向列
  • HBase是面向列存储和权限控制，列能够独立检索。
• 稀疏性
  • HBase是基于列存储的，不允许存储为空的列，因此是稀疏的，可以节省存储空间，增加存储量
• 数据多版本
  • 每个单元格中可以有多个版本，默认情况下版本号是数据插入时的时间戳(1970年计算的秒单位)
• 可扩展性
  • HBase的数据存文件储于HDFS上，由于HDFS具有动态增加节点的特性，所以HBase也能够实现集群的扩展。
• 高性能:
  • WAL(Write Ahead Log,预写日志)机制保证了数据写入时因集群故障而导致数据丢失；HBase位于HDFS上，HDFS也有数据备份功能;同时HBase引入Zookeeper避免Master单点故障。
• 数据类型单一:
  • Hbase中的数据都是字符串,没有其他类型

5、系统架构

HBase属于以主从架构，隶属于Hadoop生态系统，由以下组件组成:Client、Zookeeper、HMaster、HRegionServer和HResion。

• Client:

  • 包含访问HBase的接口，使用RPC机制（远程调用）与HMaster和HResionServer进行通信

• Zookeeper:

  • Hbase引入Zookeeper的主要原因就是为了防止单点故障。并起到一个协同服务。

• HMaster

  • HBase中主要服务器，负责集群状态的管理维护。
  • 管理用户对表的增删改查也就是DDL
  • 为HRegionServer分配Region
  • 处理元数据的更新请求

• HRegionServer

  • HRegionServer是集群当中具体对外提供服务的进程，主要负责维护Region的启动和管理，处理用户读写请求（DML操作）。
  • 一个HRegionServer包含多个Region

• HRegion

  • 相对于关系型数据库中的表概念，HBase按照行键会进行表的切割操作，每个Region都记录了行键的起始和结尾。
  • HRegion负责和Client进行通信，实现数据的读写。

HMaster启动步骤:

1. 首先从Zookeeper当中获取唯一代表HMaster的锁
2. 扫描Zookeeper上所有的server的目录，获得当前的HRegionServer的列表
3. 和扫描到的所有HRegionServer进行通信，获得当前已经分配的HRegion和HregionServer的关系
4. 扫描元数据表和Region的集合，计算当前未分配的HRegion，将他们放入到待分配列表中

二、环境搭建

在进入环境搭建的环节，我们首先认识一下HBase的运行环境:

• 独立式
  • 默认情况下使用的就是独立式的HBase。也就意味着HBase不会使用HDFS，而是使用本地的文件系统。
• 分布式
  • 分布式可以分为伪分布式和完全分布式。伪分布式模式的 HBase 就是在单个主机上运行的完全分布式模式。而对于完全分布式需要配置相关的文件。例如:``hbase.cluster.distributed属性设置为true`

1、解压tar包

tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C /usr/local/

重命名hbase

mv hbase-1.3.1/ hbase

2、HBase配置文件

hbase-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
 <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>master,slave1,slave2</value>
    <description>The directory shared by RegionServers.
    </description>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://master:8020/hbase</value>
    <description>The directory shared by RegionServers.
    </description>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
    <description>The mode the cluster will be in. Possible values are
      false: standalone and pseudo-distributed setups with managed ZooKeeper
      true: fully-distributed with unmanaged ZooKeeper Quorum (see hbase-env.sh)
    </description>
  </property>
   <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/usr/local/zookeeper-3.4.5/zkData</value>
    <description>Property from ZooKeeper config zoo.cfg.
    The directory where the snapshot is stored.
    </description>
  </property>  
</configuration>                                                                             

hbase-env.sh

hbase-env.sh 文件中的以下行显示了如何设置JAVA_HOME环境变量（HBase 需要的）并将堆设置为 4 GB（而不是默认值 1 GB）。如果您复制并粘贴此示例，请务必调整JAVA_HOME以适合您的环境。

# The java implementation to use.  Java 1.7+ required.
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_321

# Extra Java CLASSPATH elements.  Optional.
# export HBASE_CLASSPATH=

# The maximum amount of heap to use. Default is left to JVM default. 默认是1G 设置为4G
export HBASE_HEAPSIZE=4G

regionservers

在此文件中列出将运行 RegionServers 的节点,如果要配置本机名称，请将localhost注释掉

#localhost
master
slave1
slave2

3、使用scp发送给其他集群

scp -r /usr/local/hbase/ slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/hbase/ slave2:/usr/local/

4、启动HBase

启动Hadoop集群

cd $HADOOP_HOME
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh

启动Zookeeper

#配置环境变量 直接启动 集群都要启动
zkServer.sh start

启动Hbase

bin/start-hbase.sh #启动
bin/stop-hbase.sh #关闭

启动成功后，http://master:16010访问HBase管理Web界面。

交互式界面

bin/hbase shell
#这里有一个恶心的点就是 光标停留在哪就删除哪 如果需要往前删除需要按住Ctrl键

基本操作

创建表

#可以使用help帮助命令查看
create 'student','info' # 后面的info是列族 可以声明多个列族

#插入数据
put 'student','1001','info:name','zhangsan'
put 'student','1001','info:age',29
#扫描全表查看数据
scan 'student'
#查看表详细信息
describe 'student'