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[TOC] # hbase数据库介绍 ## 简介 hbase是bigtable的开源java版本。是**建立在hdfs之上**,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的**数据库系统**。 它介于nosql和RDBMS之间,**仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据**,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 Hbase查询数据功能很简单,不支持join等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务) Hbase中支持的数据类型:`byte[]` 与hadoop一样,Hbase目标主要依靠**横向扩展**,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点: * 大:一个表可以有上十亿行,上百万列 * 无模式: 每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中**不同的行可以有截然不同的列** * 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,**列(族)独立检索** * 稀疏:**对于为空(null)的列,并不占用存储空间**,因此,表可以设计的非常稀疏 * 数据多版本:每个单元的数据可以有多个版本,默认情况下版本号自动分配,是单元插入时的时间戳 * 数据类型单一:Hbase中的数据都是字节数组`byte[]` ## 表结构逻辑视图 HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(column family) ![](https://box.kancloud.cn/b9e7157b414ec1b14bf2045ca8dc0929_911x303.png) ## Row Key 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问hbase table中的行,只有三种方式: 1. 通过单个row key访问 2. 通过row key的range 3. 全表扫描 Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在hbase内部,row key保存为字节数组。 **Hbase会对表中的数据按照rowkey排序(字典顺序)** 存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时,要充分排序存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性) 注意: 字典序对int排序的结果是 1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序,**行键必须用0作左填充**。 行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易的理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。 ## 列族 hbase表中的每个列,都归属与某个列族。列族是表的schema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义。 列名都以列族作为前缀。例如courses:history , courses:math 都属于 courses 这个列族。 访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。 列族越多,在取一行数据时所要参与IO、搜寻的文件就越多,所以,如果没有必要,不要设置太多的列族 ## 时间戳 HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值,此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突,就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。 为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担,hbase提供了两种数据版本回收方式: * 保存数据的最后n个版本 * 保存最近一段时间内的版本(设置数据的生命周期TTL)。 用户可以针对每个列族进行设置。 ## Cell 由`{row key, column( =<family> + <label>), version} `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。 # 集群结构 ![](https://box.kancloud.cn/190a36a919e308b46cc3176f5b6cc074_900x324.png) client: 包含访问hbase的接口,并维护cache来加快对hbase的访问,比如region的位置信息 region: 是hbase中对表进行切割的单元 hmaster: hbase的主节点,负责整个集群的状态感知,负载分配、负责用户表的元数据管理 可以配置多个用来实现HA 为RegionServer分配region 负责RegionServer的负载均衡 发现失效的RegionServer并重新分配其上的region RegionServer: hbase中真正负责管理region的服务器,也就是负责为客户端进行表数据读写的服务器 维护region,处理对这些region的IO请求 RegionServer负责切分在运行过程中变得过大的region zookeeper 整个hbase中的主从节点协调, 主节点之间的选举,集群节点之间的上下线感知……都是通过zookeeper来实现 通过选举,保证任何时候,集群中只有一个hmaster hmaster与RegionServer启动时会向zookeeper注册 存储所有region的寻址入口 实时监控RegionServer的上线和下线信息.并实时通知给hmaster 存储hbase的schema和table元数据 zookeeper引入使得hmaster不再是单点故障