基础概述
官方文档 https://hbase.apache.org/book.html#quickstart
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。
1.2 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（ColumnFamily）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（多核）
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。
架构
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Master RegionServer上下线的信息
通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址
3）Hmaster（NameNode）
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(DataNode)
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
1.3 HBase中的角色
1.3.1 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
1.3.2 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
1.2.3 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(列簇， Column Family)。
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。
物理存储
- HBase中的存储
一切皆是字节 - HBase的RowKey会按照字节顺序排序，并且添加索引
- HBase会按照row数量自动切割成Region，保持负载均衡与冗余(策略可改，如需调整默认行为请详细阅读官方文档)
在HBase，你存的任何内容都必须转为byte[]字节流进行存储，在Java代码中可以调用hbase-client jar包中的org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes.toBytes()方法将各种基本类型的数据转为byte[]字节流。所以解析数据的压力就放在了客户端。客户端从HBase拿到了字节流，进行相应的解码算法还原为原始数据(比如通过org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes.toInt()将byte[]还原回int)。因此要求存入数据之前用户必须设计好存储内容——HBase根本不关注具体存储内容，都是byte[]，客户端必须自己负责解析内容，因此存储数据之前必须想好你要存什么，以及如何解析。这点和很多常见的RDB有很大的不同。
数据模型
Name Space
命名空间，类似于关系数据库的database概念,默认自带的命名空间default和hbase,hbase存放的Hbase内置的表，default 使用默认使用的命名空间
Region
类似于关系数据库的表的概念。HBase定义表只需要声明列族，不需要申明具体的列。Hbase的字段可以动态按需变化。
Row
每行数据都是由一个RowKey 和多个Column组成，数据是按Rowkey字典顺序存储的
Colum
每个列都由 Column Family列族 和Column Qualifier 列限定符进行限定。限定符不需要预先设定
TimeStamp
时间戳 标示数据的不同版本version，值是写入HBase的时间
Cell
由 {rowkey,column Family:column Qualifier,time Stamp}唯一确定的单元，cell的数据是没有类型的，全部是字节码形式存储。
若有收获，就点个赞吧
0 人点赞
