分布式数据库HBase入门指南

目录

概述

HBase 的主要特点包括:

HBase 的典型应用场景包括:

访问接口

1. Java API:

2. REST API:

3. Thrift API:

4. 其他访问接口:

HBase 数据模型

概述

该模型具有以下特点:

1. 面向列:

2. 多维:

3. 稀疏:

数据存储:

数据访问:

HBase 的数据模型具有以下优点:

HBase 的数据模型也存在一些缺点:

相关概念

1. 行键(Row Key)

2. 列族(Column Family)

3. 列限定符(Column Qualifier)

4. 单元格(Cell)

数据坐标

概念视图

矩阵表示示例

优点

缺点

物理视图

存储结构

数据存储方式

数据访问

性能优化

面向列的存储

HBase 的实现原理

功能组件

1. ZooKeeper:

2. Master 服务器:

3. Region 服务器:

4. HLog:

5. MemStore:

6. StoreFile:

表和 Region

Region

表与 Region 的关系

Region 的定位

元数据信息

Region 定位的优化

HBase 的运行机制

HBase 系统架构

1. ZooKeeper:

2. Master 服务器:

3. Region 服务器:

4. HLog:

5. MemStore:

6. StoreFile:

Region 服务器的工作原理

工作流程

MemStore 和 StoreFile

Store 的工作原理

Store 的职责

Store 的工作流程

MemStore 和 StoreFile

HLog 的工作原理

HLog 的作用

HLog 的工作流程

HLog 的特性

编程实践

常用的 Shell 命令

表管理

数据操作

其他命令

示例

常用的 Java API 及应用实例

1. HBaseAdmin:用于管理 HBase 表

2. HTable:用于访问 HBase 表中的数据

3. Put:用于向 HBase 表中插入数据

4. Get:用于从 HBase 表中读取数据

5. Scan:用于扫描 HBase 表中的数据

总结


概述

        HBase 是一个开源的、分布式的、面向列的 NoSQL 数据库,它是 Apache 软件基金会的 Hadoop 项目的一部分。HBase 旨在为海量结构化、弱结构化和非结构化数据提供高可靠性、高性能、可扩展的存储服务。它借鉴了 Google Bigtable 的设计理念,并进行了扩展,使其更加适用于大规模数据存储和处理场景。

HBase 的主要特点包括:

  • 分布式: HBase 将数据分布存储在多个节点上,能够有效利用集群资源,提高数据处理能力。
  • 面向列: HBase 采用面向列的存储模型,每个列族可以独立扩展,这使得 HBase 非常适合存储稀疏数据。
  • 高可靠性: HBase 采用多副本机制来保证数据的可靠性,即使部分节点故障,数据也不会丢失。
  • 高性能: HBase 采用高效的存储和索引机制,能够提供快速的数据读写操作。
  • 可扩展性: HBase 可以通过添加节点来进行水平扩展,以满足不断增长的数据存储需求。

HBase 的典型应用场景包括:

  • 日志分析: HBase 可以高效地存储和分析海量日志数据。
  • 社交网络数据存储: HBase 可以存储和管理社交网络中的人际关系、用户信息等数据。
  • 物联网数据存储: HBase 可以存储和管理来自物联网设备的传感器数据。
  • 实时数据处理: HBase 可以支持实时的数据读写操作,适用于实时数据处理场景。

访问接口

        HBase 提供多种访问接口,包括 Java API、REST API、Thrift API 等。用户可以通过这些接口来访问和操作 HBase 中的数据。其中,Java API 是最常用的接口,它提供了对 HBase 各种功能的全面支持。

1. Java API:

  • 简介: Java API 是 HBase 最常用的访问接口,它提供了对 HBase 各种功能的全面支持,包括数据的插入、查询、删除、更新等操作。
  • 优点: 功能全面、性能优异、与 Hadoop 生态系统紧密集成。
  • 缺点: 使用较为复杂,需要一定的 Java 开发经验。
  • 适用场景: 需要对 HBase 进行深入操作,追求高性能和大数据量处理的场景。

2. REST API:

  • 简介: REST API 是一种基于 HTTP 协议的 RESTful 风格的访问接口,易于使用,无需额外的客户端库支持。
  • 优点: 使用简单,无需 Java 开发经验,支持跨语言调用。
  • 缺点: 功能相对有限,性能略逊于 Java API。
  • 适用场景: 对 HBase 操作要求不复杂,需要跨语言调用的场景。

3. Thrift API:

  • 简介: Thrift API 是一种跨语言的 RPC 框架,支持多种编程语言,如 Java、C++、Python 等。
  • 优点: 跨语言支持好,代码生成效率高。
  • 缺点: 相对较新的接口,社区活跃度略低。
  • 适用场景: 需要跨语言访问 HBase 的场景。

4. 其他访问接口:

        除了上述三种主要的访问接口之外,HBase 还提供了 Avro API、Phoenix API 等其他访问接口,满足不同用户的多样化需求。

HBase 数据模型

概述

        HBase 的数据模型是一种面向列的存储模型,它将数据存储在一个大型的多维稀疏矩阵中。矩阵的行对应于 HBase 中的行键(row key),列对应于列族(column family)和列限定符(column qualifier)的组合,矩阵的每个元素对应于一个单元格(cell)。

该模型具有以下特点:
1. 面向列:
  • HBase 中的数据按列组织,每个列族可以独立扩展,这使得 HBase 非常适合存储稀疏数据。
  • 列族中可以包含多个列,每个列都有一个唯一的列限定符来标识。
  • 列限定符可以用来对列进行进一步的组织和分组。
2. 多维:
  • HBase 的数据模型是多维的,除了行和列之外,HBase 还支持时间戳。
  • 时间戳用于标识每个单元格数据的版本,可以用来查询数据的历史记录。
3. 稀疏:
  • HBase 的数据模型是稀疏的,这意味着并非每个行和列都需要存储数据。
  • 只有实际存储了数据的行和列才会被保存,这可以节省存储空间。
数据存储:
  • 在 HBase 中,数据存储在单元格中。
  • 每个单元格由行键、列族、列限定符和时间戳以及数据值组成。
  • 行键是唯一标识一行数据的键,它通常由用户自定义。
  • 列族用于组织相关的数据,它类似于关系数据库中的表。
  • 列限定符用于进一步标识列,它类似于关系数据库中的列名。
  • 时间戳用于标识数据的版本,它可以用来查询数据的历史记录。
  • 数据值是存储在单元格中的实际数据,它可以是任意类型的字符串。
数据访问:
  • HBase 提供多种数据访问方式,包括 Java API、REST API、Thrift API 等。
  • 用户可以通过这些接口来访问和操作 HBase 中的数据。
  • HBase 的数据访问模式主要包括以下几种:
    • 获取: 根据行键和列限定符来获取单元格中的数据。
    • 扫描: 扫描一列或多个列中的所有数据。
    • 过滤: 根据条件来过滤数据。
    • 更新: 更新单元格中的数据。
    • 删除: 删除单元格中的数据。
HBase 的数据模型具有以下优点:
  • 灵活性: HBase 的数据模型非常灵活,可以存储各种类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。
  • 可扩展性: HBase 的数据模型可以水平扩展,以满足不断增长的数据存储需求。
  • 高性能: HBase 的数据模型提供了高性能的数据读写操作。
HBase 的数据模型也存在一些缺点:
  • 复杂性: HBase 的数据模型比传统的关系数据库模型要复杂一些。
  • 一致性: HBase 的数据模型在一定程度上牺牲了一致性,以换取更高的性能。

相关概念

HBase 是一种面向列的 NoSQL 数据库,其数据模型由以下几个重要的概念组成:

1. 行键(Row Key)
  • 行键是 HBase 表中的主键,用于唯一标识每一行数据。
  • 行键必须是唯一的,并且可以由用户自定义。
  • 行键通常由字符串或数字组成,并且可以包含多个分隔符来组织数据。
  • 行键在 HBase 中至关重要,它决定了数据的存储方式和访问方式。
2. 列族(Column Family)
  • 列族是一组相关列的集合,用于对列进行分类和管理。
  • 列族类似于关系数据库中的表,可以包含多个列。
  • 列族名称必须是唯一的,并且可以由用户自定义。
  • 列族可以提高数据组织性和查询效率。
3. 列限定符(Column Qualifier)
  • 列限定符用于唯一标识列族中的每一列。
  • 列限定符可以由用户自定义,并且可以包含多个分隔符来组织数据。
  • 列限定符可以用来进一步组织和分组列族中的列。
4. 单元格(Cell)
  • 单元格是 HBase 数据模型中最基本的存储单元,它包含一个值和多个版本。
  • 每个单元格由行键、列族、列限定符和时间戳以及数据值组成。
  • 时间戳用于标识每个单元格数据的版本,可以用来查询数据的历史记录。
  • 数据值是存储在单元格中的实际数据,它可以是任意类型的字符串。

        行键、列族和列限定符共同构成了 HBase 数据模型的索引。 行键用于标识行,列族用于标识列组,列限定符用于标识列。这三个概念使得 HBase 能够高效地存储和检索大规模的数据。

注:

  • 行键的选择对于 HBase 的性能至关重要,建议用户选择能够均匀分布数据的行键。
  • 列族可以根据需要进行动态添加和删除。
  • 列限定符可以重复使用,只要它们属于不同的列族。
  • HBase 还支持版本控制,用户可以查询和恢复数据的历史版本。

数据坐标

        在 HBase 中,每个数据单元格都有一个唯一的坐标,称为 数据坐标。数据坐标由以下四个部分组成:

  1. 行键(Row Key):行键是唯一标识一行数据的键,也是表中的主键。它必须是唯一的,并且可以由用户自定义。行键在 HBase 中至关重要,它决定了数据的存储方式和访问方式。

  2. 列族(Column Family):列族是一组相关列的集合,用于对列进行分类和管理。列族名称必须是唯一的,并且可以由用户自定义。列族可以提高数据组织性和查询效率。

  3. 列限定符(Column Qualifier):列限定符用于唯一标识列族中的每一列。列限定符可以由用户自定义,并且可以包含多个分隔符来组织数据。列限定符可以用来进一步组织和分组列族中的列。

  4. 时间戳(Timestamp):时间戳用于标识每个单元格数据的版本,可以用来查询数据的历史记录。时间戳是一个 64 位的整数,表示从 Unix 纪元(1970-01-01 00:00:00 UTC)开始的毫秒数。

数据坐标示例:

<row key>1234567890</row key>
<column family>info</column family>
<column qualifier>name</column qualifier>
<timestamp>1652751932000</timestamp>
<value>Zhang San</value>

在这个例子中,数据坐标为:

  • 行键:1234567890
  • 列族:info
  • 列限定符:name
  • 时间戳:1652751932000

该数据坐标表示表中 info 列族中的 name 列的最新版本,其值为 Zhang San

数据坐标的作用:

数据坐标在 HBase 中起着至关重要的作用,它具有以下功能:

  • 唯一标识数据: 数据坐标是唯一标识数据单元格的依据,可以确保数据的唯一性。
  • 组织数据: 数据坐标可以用来组织和管理数据,例如按行键、列族或时间戳进行排序和过滤。
  • 版本控制: 时间戳用于标识数据版本,可以用来查询和恢复数据的历史记录。

概念视图

从概念上讲,HBase 的数据模型可以看作是一个大型的多维稀疏矩阵,其中:

  • 对应于 HBase 表中的 行键
  • 对应于 HBase 表中的 列族列限定符 的组合。
  • 元素 对应于 HBase 表中的 单元格
  • 对应于单元格中的 数据值

稀疏性 体现在并非所有行和列都需要存储数据,只有实际存储了数据的行和列才会被保存。

多维性 体现在除了行和列之外,HBase 还支持 时间戳。时间戳用于标识每个单元格数据的版本,可以用来查询数据的历史记录。

矩阵表示示例

假设有一个名为 user_info 的 HBase 表,该表包含以下列:

  • user_id:行键,表示用户的唯一标识。
  • name:列族 info 中的列,表示用户的姓名。
  • age:列族 info 中的列,表示用户的年龄。
  • create_time:时间戳,表示用户记录的创建时间。

那么,该表可以表示为以下多维稀疏矩阵:

user_idname (info)age (info)create_time
10001张三301652751932000
10002李四251652751932001
10003王五321652751932002
............

drive_spreadsheet导出到 Google 表格

在这个矩阵中,只有实际存储了数据的行和列才会显示。例如,用户 10004 的数据可能尚未存储,因此该行不会出现在矩阵中。

优点

HBase 的多维稀疏矩阵数据模型具有以下优点:

  • 灵活性: 可以存储各种类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。
  • 可扩展性: 可以水平扩展以满足不断增长的数据存储需求。
  • 高性能: 提供高性能的数据读写操作。
缺点

HBase 的多维稀疏矩阵数据模型也存在一些缺点:

  • 复杂性: 比传统的关系数据库模型要复杂一些。
  • 一致性: 在一定程度上牺牲了一致性,以换取更高的性能。

物理视图

        在物理上,HBase 将数据存储在分布式文件系统(如 HDFS)中,并使用 Key-Value 对的形式存储数据。

存储结构

HBase 的物理存储结构主要包括以下几个部分:

  • HRegion: 是 HBase 中存储数据的基本单元,对应于一个表中的一段行数据。
  • StoreFile: 是 HBase 中存储数据的物理文件,每个 HRegion 由多个 StoreFile 组成。
  • HFile: 是 StoreFile 中存储数据的基本单元,由多个块(Block)组成。
  • Block: 是 HFile 中存储数据的最小单元,大小通常为 64KB。
数据存储方式

HBase 将数据存储在 Key-Value 对的形式中,其中:

  • Key: 由行键、列族、列限定符和时间戳组成,用于唯一标识一个数据单元。
  • Value: 是数据单元的实际值,可以是任意类型的字符串。

HBase 的数据存储方式具有以下特点:

  • 面向列: 数据按列存储,每个列族可以独立扩展。
  • 稀疏: 只有实际存储了数据的行和列才会被保存。
  • 版本化: 支持多版本控制,可以查询和恢复数据的历史记录。
数据访问

        HBase 提供多种数据访问方式,包括 Java API、REST API、Thrift API 等。用户可以通过这些接口来访问和操作 HBase 中的数据。

HBase 的数据访问方式主要包括以下几种:

  • 获取: 根据行键和列限定符来获取单元格中的数据。
  • 扫描: 扫描一列或多个列中的所有数据。
  • 过滤: 根据条件来过滤数据。
  • 更新: 更新单元格中的数据。
  • 删除: 删除单元格中的数据。
性能优化

HBase 采用了多种技术来优化性能,包括:

  • 缓存: 将经常访问的数据缓存到内存中。
  • 压缩: 对数据进行压缩以节省存储空间。
  • 批量处理: 批量处理数据以提高效率。

面向列的存储

        HBase 是一种面向列的 NoSQL 数据库,与传统的关系型数据库(RDBMS)相比,它具有以下面向列存储的优势:

1. 高效存储稀疏数据:

  • 在关系型数据库中,数据通常按行存储,即使某一行中只有部分列有数据,也需要为所有列分配存储空间。这对于稀疏数据来说非常浪费存储空间。
  • 而在 HBase 中,数据按列存储,每个列族可以独立扩展。这意味着只有实际存储了数据的列才会占用存储空间,对于稀疏数据来说可以大大节省存储空间。

2. 高效读取数据:

  • 在关系型数据库中,查询数据时通常需要读取整行数据,即使只需要其中的一列或几列数据。这对于大规模数据来说效率低下。
  • 而在 HBase 中,查询数据时只需要读取所需的列,可以大大提高查询效率。

3. 高效写入数据:

  • 在关系型数据库中,更新数据通常需要更新整行数据,即使只需要更新其中的一列或几列数据。这对于高并发场景来说效率低下。
  • 而在 HBase 中,更新数据只需要更新所需的列,可以大大提高写入效率。

4. 易于扩展:

  • 关系型数据库通常采用垂直扩展的方式来扩展,即通过增加硬件资源来提高性能。这种方式的扩展成本高,且扩展能力有限。
  • 而 HBase 采用分布式架构,可以水平扩展,即通过增加节点来提高性能。这种方式的扩展成本低,且扩展能力强。

5. 高可用性:

  • 关系型数据库通常采用单主或主从复制的方式来保证数据高可用性。这种方式的可用性受限于主节点,如果主节点出现故障,则会影响数据库的可用性。
  • 而 HBase 采用分布式架构,每个节点都存储部分数据,并且支持自动故障转移。这意味着即使某个节点出现故障,也不会影响数据库的可用性。

总而言之,HBase 面向列存储的优势使其非常适合于存储和处理海量

HBase 的实现原理

功能组件

        HBase 是一种分布式、可扩展、高可靠的 NoSQL 数据库,它主要由以下几个功能组件组成:

1. ZooKeeper:
  • ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,用于维护 HBase 集群的元数据信息,并协调集群中的各个节点。
  • 具体来说,ZooKeeper 存储以下信息:
    • HBase 集群的拓扑结构,包括所有 Region 服务器的地址和状态。
    • 表的元数据,包括表的名称、列族、列限定符等信息。
    • Region 的分配情况,即每个 Region 存储在哪个 Region 服务器上。
  • ZooKeeper 使用一种称为 Zab 的分布式一致性协议来确保元数据的强一致性。
2. Master 服务器:
  • Master 服务器是 HBase 集群的中心管理节点,负责管理和监控整个 HBase 集群。
  • Master 服务器的主要职责包括:
    • 负责分配 Region 到 Region 服务器上。
    • 负责处理表和 Region 的创建、删除、修改等操作。
    • 负责监控 Region 服务器的状态,并及时处理故障。
    • 负责进行负载均衡,以确保每个 Region 服务器的负载均匀分布。
3. Region 服务器:
  • Region 服务器是 HBase 集群中的存储节点,负责管理和存储数据,并处理来自客户端的读写请求。
  • 每个 Region 服务器存储一个或多个 Region,每个 Region 存储一个表中的一段行数据。
  • Region 服务器的主要职责包括:
    • 负责存储和管理分配给它的 Region。
    • 处理来自客户端的读写请求,并将数据存入或取出 Region。
    • 负责将数据更新写入 HLog。
    • 负责与 Master 服务器通信,汇报 Region 的状态和负载情况。
4. HLog:
  • HLog 是 HBase 的WAL(Write Ahead Log)日志,用于记录对数据的修改,以便在发生故障时进行恢复。
  • HLog 是一个分布式的、可复制的日志,每个 Region 服务器都维护一个自己的 HLog。
  • 当客户端向 Region 服务器发送写请求时,Region 服务器首先将数据更新写入内存中的 MemStore,然后将更新操作记录到 HLog 中,最后才将数据持久化到 StoreFile 中。
  • 如果 Region 服务器发生故障,则可以从 HLog 中恢复数据。
5. MemStore:
  • MemStore 是 HBase 的内存缓存,用于缓存 Region 中的数据,以提高读写性能。
  • MemStore 是一个基于 LSM(Log-Structured Merge)的缓存,将数据存储在内存中,并定期将数据持久化到 StoreFile 中。
  • 当客户端向 Region 服务器发送读请求时,Region 服务器首先会尝试从 MemStore 中读取数据,如果 MemStore 中没有数据,则会从 StoreFile 中读取数据。
  • MemStore 的使用可以显著提高 HBase 的读写性能,特别是对于热点数据来说。
6. StoreFile:
  • StoreFile 是 HBase 的文件存储格式,用于将数据存储在磁盘上,并提供数据压缩和索引功能。
  • StoreFile 是一个基于 HFile 的文件格式,HFile 是一个高效的压缩文件格式。
  • StoreFile 中的数据存储在多个块(Block)中,每个块的大小通常为 64KB。
  • StoreFile 支持数据压缩和索引,可以提高数据存储效率和查询效率。

表和 Region

        表是 HBase 中的基本数据组织单位,用于存储一组相关的数据。每个表都有一个唯一的名称,并且可以包含多个列族(Column Family)。

        表的概念类似于关系型数据库中的表,但 HBase 的表具有以下特点:

  • 面向列: HBase 的表是面向列的,这意味着数据按列存储,而不是按行存储。这使得 HBase 非常适合于存储和处理稀疏数据。
  • 可扩展: HBase 的表可以水平扩展,即通过增加 Region 服务器来增加表的存储容量。
  • 高可用性: HBase 的表是高可用的,即使某个 Region 服务器发生故障,也不会影响表的可用性。
Region

        Region 是 HBase 中数据管理的基本单位,它代表了表中的一段连续的行键范围。每个 Region 都存储在一个 Region 服务器上,并由以下几个部分组成:

  • Store: 每个 Region 中包含一个或多个 Store,每个 Store 存储一个列族中的数据。
  • MemStore: MemStore 是一个内存缓存,用于缓存 Region 中的数据,以提高读写性能。
  • StoreFile: StoreFile 是一个文件存储格式,用于将数据存储在磁盘上。
  • HLog: HLog 是一个 WAL(Write Ahead Log)日志,用于记录对数据的修改,以便在发生故障时进行恢复。

        Region 的概念类似于关系型数据库中的分区,但 HBase 的 Region 具有以下特点:

  • 自动拆分: HBase 会自动拆分 Region,以确保每个 Region 的大小均匀。
  • 负载均衡: HBase 会自动进行负载均衡,以确保每个 Region 服务器的负载均匀分布。
  • 故障转移: HBase 会自动进行故障转移,以确保在 Region 服务器发生故障时数据仍然可用。
表与 Region 的关系

        表与 Region 之间的关系可以概括为以下几点:

  • 一个表可以包含多个 Region。
  • 每个 Region 都属于一个表。
  • 一个 Region 存储了表中的一段连续的行键范围。
  • HBase 会自动管理 Region 的拆分和合并,以确保表的数据均匀分布在各个 Region 服务器上。

Region 的定位

        当客户端需要访问某个行键的数据时,HBase 会首先根据行键定位到对应的 Region,然后再从 Region 服务器中获取数据。Region 的定位过程主要分为以下几个步骤:

  1. 客户端向 RegionLocator 请求 Region 信息: 客户端会首先向 RegionLocator 请求目标行键所在的 Region 信息。RegionLocator 是 HBase 中的一个类,用于定位 Region。
  2. RegionLocator 查询 ZooKeeper: RegionLocator 会从 ZooKeeper 中查询元数据信息,以定位目标行键所在的 Region。ZooKeeper 是一个分布式的协调服务,用于存储 HBase 的元数据信息。
  3. ZooKeeper 返回 Region 信息: ZooKeeper 会返回目标行键所在的 Region 的地址和端口号。
  4. 客户端连接 Region 服务器: 客户端会根据 ZooKeeper 返回的信息连接到目标行键所在的 Region 服务器。
  5. 客户端获取数据: 客户端会向 Region 服务器发送请求,获取目标行键的数据。
元数据信息

HBase 的元数据信息存储在 ZooKeeper 中,主要包括以下几类:

  • 表信息: 包括表的名称、列族、列限定符等信息。
  • Region 信息: 包括 Region 的名称、起始行键、结束行键、Region 服务器地址等信息。
  • Namespace 信息: 包括命名空间的名称、表信息等信息。
Region 定位的优化

为了提高 Region 定位的效率,HBase 采用了以下几种优化策略:

  • 缓存: RegionLocator 会缓存最近访问过的 Region 信息,以避免每次都需要查询 ZooKeeper。
  • 本地缓存: Region 服务器会缓存自己管理的 Region 信息,以避免每次都需要查询 ZooKeeper。
  • 预分区: 用户可以预先将表划分为多个 Region,以减少 Region 定位的开销。

HBase 的运行机制

HBase 系统架构

        HBase 采用主从架构,由 Master 服务器和多个 Region 服务器组成。Master 服务器负责管理和监控整个集群,Region 服务器负责存储和处理数据。如下图所示:

1. ZooKeeper:
  • ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,用于维护 HBase 集群的元数据信息,并协调集群中的各个节点。
  • 具体来说,ZooKeeper 存储以下信息:
    • HBase 集群的拓扑结构,包括所有 Region 服务器的地址和状态。
    • 表的元数据,包括表的名称、列族、列限定符等信息。
    • Region 的分配情况,即每个 Region 存储在哪个 Region 服务器上。
  • ZooKeeper 使用一种称为 Zab 的分布式一致性协议来确保元数据的强一致性。
2. Master 服务器:
  • Master 服务器是 HBase 集群的中心管理节点,负责管理和监控整个 HBase 集群。
  • Master 服务器的主要职责包括:
    • 负责分配 Region 到 Region 服务器上。
    • 负责处理表和 Region 的创建、删除、修改等操作。
    • 负责监控 Region 服务器的状态,并及时处理故障。
    • 负责进行负载均衡,以确保每个 Region 服务器的负载均匀分布。
3. Region 服务器:
  • Region 服务器是 HBase 集群中的存储节点,负责管理和存储数据,并处理来自客户端的读写请求。
  • 每个 Region 服务器存储一个或多个 Region,每个 Region 存储一个表中的一段行数据。
  • Region 服务器的主要职责包括:
    • 负责存储和管理分配给它的 Region。
    • 处理来自客户端的读写请求,并将数据存入或取出 Region。
    • 负责将数据更新写入 HLog。
    • 负责与 Master 服务器通信,汇报 Region 的状态和负载情况。
4. HLog:
  • HLog 是 HBase 的WAL(Write Ahead Log)日志,用于记录对数据的修改,以便在发生故障时进行恢复。
  • HLog 是一个分布式的、可复制的日志,每个 Region 服务器都维护一个自己的 HLog。
  • 当客户端向 Region 服务器发送写请求时,Region 服务器首先将数据更新写入内存中的 MemStore,然后将更新操作记录到 HLog 中,最后才将数据持久化到 StoreFile 中。
  • 如果 Region 服务器发生故障,则可以从 HLog 中恢复数据。
5. MemStore:
  • MemStore 是 HBase 的内存缓存,用于缓存 Region 中的数据,以提高读写性能。
  • MemStore 是一个基于 LSM(Log-Structured Merge)的缓存,将数据存储在内存中,并定期将数据持久化到 StoreFile 中。
  • 当客户端向 Region 服务器发送读请求时,Region 服务器首先会尝试从 MemStore 中读取数据,如果 MemStore 中没有数据,则会从 StoreFile 中读取数据。
  • MemStore 的使用可以显著提高 HBase 的读写性能,特别是对于热点数据来说。
6. StoreFile:
  • StoreFile 是 HBase 的文件存储格式,用于将数据存储在磁盘上,并提供数据压缩和索引功能。
  • StoreFile 是一个基于 HFile 的文件格式,HFile 是一个高效的压缩文件格式。
  • StoreFile 中的数据存储在多个块(Block)中,每个块的大小通常为 64KB。
  • StoreFile 支持数据压缩和索引,可以提高数据存储效率和查询效率。

Region 服务器的工作原理

工作流程

        当客户端向 HBase 集群发送读写请求时,Region 服务器的工作流程如下:

  1. 客户端向 RegionLocator 请求 Region 信息: 客户端会首先向 RegionLocator 请求目标行键所在的 Region 信息。RegionLocator 是 HBase 中的一个类,用于定位 Region。
  2. RegionLocator 查询 ZooKeeper: RegionLocator 会从 ZooKeeper 中查询元数据信息,以定位目标行键所在的 Region。ZooKeeper 是一个分布式的协调服务,用于存储 HBase 的元数据信息。
  3. ZooKeeper 返回 Region 信息: ZooKeeper 会返回目标行键所在的 Region 的地址和端口号。
  4. 客户端连接 Region 服务器: 客户端会根据 ZooKeeper 返回的信息连接到目标行键所在的 Region 服务器。
  5. 客户端发送请求: 客户端向 Region 服务器发送读写请求,请求中包含目标行键和列限定符等信息。
  6. Region 服务器定位 Region: Region 服务器根据请求中的行键定位到对应的 Region。
  7. Region 服务器处理请求: Region 服务器从 MemStore 或 StoreFile 中获取数据,并根据请求的操作类型进行处理。
  8. Region 服务器返回结果: Region 服务器将处理结果返回给客户端。
MemStore 和 StoreFile

        MemStore 是 HBase 的内存缓存,用于缓存 Region 中的数据,以提高读写性能。StoreFile 是 HBase 的文件存储格式,用于将数据存储在磁盘上。

  • MemStore: MemStore 是一个基于 LSM(Log-Structured Merge)的缓存,将数据存储在内存中,并定期将数据持久化到 StoreFile 中。当客户端向 Region 服务器发送读请求时,Region 服务器首先会尝试从 MemStore 中读取数据,如果 MemStore 中没有数据,则会从 StoreFile 中读取数据。MemStore 的使用可以显著提高 HBase 的读写性能,特别是对于热点数据来说。
  • StoreFile: StoreFile 是一个基于 HFile 的文件格式,HFile 是一个高效的压缩文件格式。StoreFile 中的数据存储在多个块(Block)中,每个块的大小通常为 64KB。StoreFile 支持数据压缩和索引,可以提高数据存储效率和查询效率。

Store 的工作原理

        Store 是 HBase Region 服务器中的一个重要组件,它负责管理和存储一个列族中的数据。每个 Region 可以包含多个 Store,每个 Store 对应于一个列族。Store 将数据存储在内存中的 MemStore 和磁盘上的 StoreFile 中。

Store 的职责

Store 的主要职责包括:

  • 存储列族数据: Store 负责存储一个列族中的所有数据,包括行键、列限定符和数据值。
  • 维护 MemStore: Store 维护一个 MemStore,用于缓存列族数据。MemStore 是一个基于 LSM(Log-Structured Merge)的缓存,将数据存储在内存中,并定期将数据持久化到 StoreFile 中。
  • 管理 StoreFile: Store 负责管理 StoreFile,StoreFile 是 HBase 的文件存储格式,用于将数据存储在磁盘上。StoreFile 支持数据压缩和索引,可以提高数据存储效率和查询效率。
  • 处理数据请求: Store 会处理来自客户端的读写请求,并将数据从 MemStore 或 StoreFile 中获取,并返回给客户端。
Store 的工作流程

Store 的工作流程主要包括以下几个步骤:

  1. 客户端发送请求: 客户端向 Region 服务器发送读写请求,请求中包含目标行键、列限定符和数据值等信息。
  2. Region 服务器定位 Region 和 Store: Region 服务器根据请求中的行键定位到对应的 Region,并根据请求中的列限定符定位到对应的 Store。
  3. Store 处理请求:
    • 读请求: 如果是读请求,Store 会首先尝试从 MemStore 中读取数据,如果 MemStore 中没有数据,则会从 StoreFile 中读取数据。
    • 写请求: 如果是写请求,Store 会将数据写入 MemStore 中。当 MemStore 达到一定大小时,就会将数据刷写到 StoreFile 中。
MemStore 和 StoreFile

MemStore 和 StoreFile 是 Store 存储数据的主要方式。

  • MemStore: MemStore 是一个基于 LSM(Log-Structured Merge)的缓存,将数据存储在内存中,并定期将数据持久化到 StoreFile 中。MemStore 的使用可以显著提高 HBase 的读写性能,特别是对于热点数据来说。
  • StoreFile: StoreFile 是一个基于 HFile 的文件格式,HFile 是一个高效的压缩文件格式。StoreFile 中的数据存储在多个块(Block)中,每个块的大小通常为 64KB。StoreFile 支持数据压缩和索引,可以提高数据存储效率和查询效率。

HLog 的工作原理

        HLog(Write Ahead Log)是 HBase Region 服务器中的一个重要组件,它用于记录对数据的修改。当客户端向 Region 服务器发送写请求时,Region 服务器首先将数据写入 HLog 中,然后再写入 MemStore 中。HLog 可以保证数据的持久性和原子性,并在发生故障时用于数据恢复。

HLog 的作用

HLog 的主要作用包括:

  • 保证数据的持久性: HLog 首先将数据写入 HLog 中,然后再写入 MemStore 中。即使 MemStore 发生故障,数据也不会丢失。
  • 保证数据的原子性: HLog 中的数据以顺序写入,并使用 WAL(Write Ahead Log)机制来保证数据的原子性。即使 Region 服务器在写入 HLog 的过程中发生故障,也不会导致数据不一致。
  • 支持数据恢复: HLog 可以用于在 Region 服务器发生故障时恢复数据。
HLog 的工作流程

HLog 的工作流程主要包括以下几个步骤:

  1. 客户端发送写请求: 客户端向 Region 服务器发送写请求,请求中包含目标行键、列限定符和数据值等信息。
  2. Region 服务器定位 Region 和 Store: Region 服务器根据请求中的行键定位到对应的 Region,并根据请求中的列限定符定位到对应的 Store。
  3. Store 将数据写入 HLog: Store 将数据写入 HLog 中。HLog 中的数据以顺序写入,并使用 WAL(Write Ahead Log)机制来保证数据的原子性。
  4. Store 将数据写入 MemStore: Store 将数据写入 MemStore 中。MemStore 是一个基于 LSM(Log-Structured Merge)的缓存,将数据存储在内存中,并定期将数据持久化到 StoreFile 中。
HLog 的特性

HLog 的主要特性包括:

  • 顺序写入: HLog 中的数据以顺序写入,这可以保证数据的原子性。
  • WAL 机制: HLog 使用 WAL(Write Ahead Log)机制来保证数据的原子性。WAL 机制要求数据必须先写入日志,然后再写入内存或磁盘。这样,即使在写入过程中发生故障,也可以从日志中恢复数据。
  • 可持久化: HLog 中的数据可以持久化到磁盘上,这可以保证数据的安全性。

编程实践

常用的 Shell 命令

        HBase 提供了一个 Shell 命令行工具,用于管理和操作 HBase 集群。该工具提供了丰富的命令,可以用来执行各种操作,例如创建表、管理数据、监控集群等。以下是一些常用的 HBase Shell 命令:

表管理
  • create: 创建一个新的表。 语法:create 'table_name' 'column_family1' [GC-params] [column_family2] [GC-params] ... 例如:create 'test_table' 'cf1' 'cf2' MEMSTORE_SIZE=1024M MEMSTORE_INDEX_SIZE=256M

  • list: 列出所有表。 语法:list

  • describe: 显示一个表的详细信息。 语法:describe 'table_name' 例如:describe 'test_table'

  • disable: 禁用一个表。 语法:disable 'table_name'

  • enable: 启用一个表。 语法:enable 'table_name'

  • drop: 删除一个表。 语法:drop 'table_name'

数据操作
  • put: 向表中插入数据。 语法:put 'table_name' 'rowkey' 'column_family:column' 'value' 例如:put 'test_table' 'row1' 'cf1:col1' 'value1' 'cf2:col2' 'value2'

  • get: 从表中读取数据。 语法:get 'table_name' 'rowkey' [column_family:column] 例如:get 'test_table' 'row1' 'cf1:col1' 'cf2:col2'

  • scan: 扫描表中的所有数据。 语法:scan 'table_name' [STARTROW [STOPROW]] [STARTCOLUMN [STOPCOLUMN]] [FILTER expression] 例如:scan 'test_table' 'row1' 'row10' 'cf1' 'cf2'

  • delete: 删除表中的数据。 语法:delete 'table_name' 'rowkey' [column_family:column] [timestamp] 例如:delete 'test_table' 'row1' 'cf1:col1' 1595469383000

其他命令
  • status: 查看 HBase 集群的状态。 语法:status

  • version: 查看 HBase 的版本信息。 语法:version

  • help: 查看 HBase Shell 命令的帮助信息。 语法:help [command]

示例

以下是一些使用 HBase Shell 命令的示例:

  • 创建一个名为 test_table 的表,其中包含两个列族 cf1cf2
create 'test_table' 'cf1' 'cf2' MEMSTORE_SIZE=1024M MEMSTORE_INDEX_SIZE=256M
  • 向表 test_table 中插入一行数据:
put 'test_table' 'row1' 'cf1:col1' 'value1' 'cf2:col2' 'value2'
  • 从表 test_table 中读取一行数据:
get 'test_table' 'row1' 'cf1:col1' 'cf2:col2'
  • 扫描表 test_table 中的所有数据:
scan 'test_table' 'row1' 'row10' 'cf1' 'cf2'
  • 删除表 test_tablerow1 行的 cf1:col1 列数据:
delete 'test_table' 'row1' 'cf1:col1'

常用的 Java API 及应用实例

        HBase 提供了 Java API 来方便开发者访问和操作 HBase 集群中的数据。常用的 Java API 类和方法包括:

1. HBaseAdmin:用于管理 HBase 表
  • createTable(TableName tableName, HTableDescriptor tableDescriptor):创建一张新的 HBase 表。
  • deleteTable(TableName tableName):删除一张现有的 HBase 表。
  • modifyTable(TableName tableName, HTableDescriptor tableDescriptor):修改一张现有的 HBase 表的表定义。
  • isTableAvailable(TableName tableName):检查一张 HBase 表是否存在。
2. HTable:用于访问 HBase 表中的数据
  • put(byte[] row, byte[] family, byte[] qualifier, byte[] value):向 HBase 表中插入一行数据。
  • get(byte[] row, byte[] family, byte[] qualifier):从 HBase 表中读取一行数据。
  • delete(byte[] row, byte[] family, byte[] qualifier, long timestamp):从 HBase 表中删除一行数据。
  • scan(Scan scan):扫描 HBase 表中的数据。
3. Put:用于向 HBase 表中插入数据
  • addColumn(byte[] family, byte[] qualifier, byte[] value):向 Put 对象中添加一列数据。
  • setTimestamp(long timestamp):设置 Put 对象中数据的版本时间戳。
4. Get:用于从 HBase 表中读取数据
  • setRow(byte[] row):设置 Get 对象中要读取的行键。
  • addColumn(byte[] family, byte[] qualifier):指定要读取的列。
  • setTimestamp(long timestamp):指定要读取的数据的版本时间戳。
5. Scan:用于扫描 HBase 表中的数据
  • setStartRow(byte[] startRow):设置扫描的起始行键。
  • setStopRow(byte[] stopRow):设置扫描的结束行键。
  • addScanFilter(Filter filter):向 Scan 对象中添加过滤器,用于过滤扫描结果。

示例:向 HBase 表中插入数据

以下是一个使用 Java API 向 HBase 表 test_table 中插入数据的示例代码:

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;

public class HBaseDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建 HBase 配置对象
        Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();

        // 创建 HTable 对象
        HTable table = new HTable(configuration, TableName.valueOf("test_table"));

        // 创建 Put 对象
        Put put = new Put(Bytes.toBytes("row1"));

        // 向 Put 对象中添加数据
        put.addColumn(Bytes.toBytes("cf1"), Bytes.toBytes("col1"), Bytes.toBytes("value1"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("cf2"), Bytes.toBytes("col2"), Bytes.toBytes("value2"));

        // 向 HBase 表中插入数据
        table.put(put);

        // 关闭 HTable 连接
        table.close();
    }
}

总结

        HBase 是一个分布式、面向列的开源非关系型数据库,它非常适合于存储和处理大规模数据。本文介绍了 HBase 的概述、访问接口、数据模型、实现原理和运行机制,并提供了常见的 Shell 命令和 Java API 示例。希望通过本文的介绍,可以帮助读者更好地了解和使用 HBase 这个强大的分布式数据库。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/639676.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Java入门基础学习笔记47——ArrayList

什么是集合呢&#xff1f; 集合是一种容器&#xff0c;用来装数据的&#xff0c;类似数组。 有数组&#xff0c;为什么还要学习集合呢&#xff1f; 数组定义完成并启动后&#xff0c;长度就固定了。 而集合是大小可变&#xff0c;开发中用的最多的。 集合的特点&#xff1a;大…

WSL调用docker

WSL&#xff08;windows subsystem linux&#xff09;是window系统的原生linux子系统&#xff0c;用于代码开发很方便。 希望在wsl里面运行docker&#xff0c;首先要安装docker在WSL中使用&#xff0c;大部分人的第一想法肯定是用以下命令行安装&#xff08;个人不推荐&#x…

Log360:护航安全,远离暗网风险

暗网有时候就像是一个神秘的地下世界&#xff0c;是互联网的隐蔽角落&#xff0c;没有任何规则。这是一个被盗数据交易、网络犯罪分子策划下一步攻击的地方。但仅仅因为它黑暗&#xff0c;不意味着你要对潜在的威胁视而不见。 暗网 这就是ManageEngine Log360的用武之地&…

Wireshark 4.2.5:发现 QUIC 和 VXLAN 协议的新功能

Wireshark 是一种先进且广泛使用的网络协议分析仪&#xff0c;最近发布了新版本 4.2.5&#xff0c;它提供了许多新功能和改进。 Wireshark 4.2.5 发行说明 什么是 Wireshark&#xff1f; Wireshark 是世界上最流行的网络协议分析器。它用于故障排除、分析、开发和教育。 Wiresh…

小短片创作-组装场景(一)

1、项目基础设置 通过第三人称模板&#xff0c;创建1个项目 1.自动曝光&#xff1a;关闭&#xff0c;因为要做专业的小短片&#xff0c;曝光需要手动控制。 2.扩展自动曝光中的默认亮度范围&#xff1a;启用 3.全局光照系统&#xff1a;选择屏幕空间光照&#xff08;SSGI&am…

react antd中transfer穿梭框组件中清除搜索框内容

如图&#xff1a;需要清除search搜索框内容 antd的transfer穿梭框组件未提供入口修改input框的值。 2种方法修改。 1、直接操作dom元素设置值&#xff08;不推荐&#xff09; useEffect(() > {const searchInput document.querySelector(.ant-transfer-list-search input)…

【ai】chatgpt的plugin已经废弃

发现找不到按钮,原来是要申请: https://openai.com/index/chatgpt-plugins/ 发现申请已经跳转了,好像是废弃了? 不接受新插件了,但是openai的api 是可以继续用的。 https://openai.com/waitlist/plugins/We are no longer accepting new Plugins, builders can now create…

数据意外删除?安卓手机数据恢复教程来帮你解救

手机不仅仅是一个通讯工具&#xff0c;更是我们记录生活、工作、学习等各种信息的重要载体&#xff0c;无论是拍照、录音、录像&#xff0c;还是文字记录&#xff0c;手机都能轻松完成。可有时候我们会不小心删除一些重要的数据&#xff0c;这时候我们该怎么办呢&#xff1f;别…

plsql 学习

过程化编程语言 赋值&#xff1a;&#xff1a; ||&#xff1a;连接符号 dbms_output.put_line() :输出的语句 var_name ACCOUNTLIBRARY.USERNAME%type; 变量名&#xff1b;某个表的数据类型&#xff1b;赋值给变量名 用下面的方法更好用 异常exception 循…

Windows 7 SP1 安装VMtools -- 安装失败的解决方法

VMware安装Win7 SP1可以参考这篇文章&#xff1a;https://blog.csdn.net/2301_77225571/article/details/139121179?spm1001.2014.3001.5501 1.下载补丁 https://www.catalog.update.microsoft.com/search.aspx?qkb4474419 2.本机远控Win7 【Win】【R】&#xff0c;输入cmd…

2024年甘肃特岗教师招聘报名流程,速速查收哦!

2024年甘肃特岗教师招聘报名流程&#xff0c;速速查收哦&#xff01;

基于灰狼优化算法优化支持向量机(GWO-SVM)时序预测

代码原理及流程 基于灰狼优化算法优化支持向量机&#xff08;GWO-SVM&#xff09;的时序预测代码的原理和流程如下&#xff1a; 1. **数据准备**&#xff1a;准备时序预测的数据集&#xff0c;将数据集按照时间顺序划分为训练集和测试集。 2. **初始化灰狼群体和SVM模型参数…

架构二。。

1、CAP 只能3选2 1&#xff09;一致性&#xff08;Consistency&#xff09; 客户每次读都是返回最新的写操作结果 2&#xff09;可用性&#xff08;Availability&#xff09; 非故障节点在合理的时间内返回合理的响应 3&#xff09;分区容忍性&#xff08;Partition Tolerance…

代码随想录学习Day 36

46.携带研究材料 题目链接 讲解链接 动规五部曲&#xff1a; 1.dp数组及其下标含义&#xff1a;dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取&#xff0c;放进容量为j的背包&#xff0c;价值总和最大是多少。如图所示&#xff1a; 2.确定递推公式&#xff1a; 从物品i是否放进…

MobaXterm:Network error: Connection refused

问题描述 使用MobaXterm连接服务器或者虚拟机里面的操作系统显示“Network error: Connection refused” 因为服务器或者虚拟机里面的操作系统没安装 ssh 解决方法 安装ssh sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install ssh重启 ssh service ssh resta…

Docker配置国内镜像源

添加Docker国内镜像源 在/etc/docker/daemon.json文件中添加以下内容&#xff1a; {"registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://registry.docker-cn.com"] }重启docker s…

UTONMOS:元宇宙超越现实的游戏新境界

当现实世界的边界被逐渐突破&#xff0c;元宇宙游戏如同一扇通往奇幻世界的大门&#xff0c;缓缓向我们敞开。 元宇宙游戏&#xff0c;是数字世界与现实世界的完美融合&#xff0c;它为我们带来了前所未有的游戏体验。在这个虚拟的宇宙中&#xff0c;你可以自由翱翔&#xff0…

kafka集群跨区域跨集群同步方案MirrorMaker1 —— 筑梦之路

MirrorMaker原理架构 数据流向 上图也是一种比较常见的用法&#xff0c;这里作为记录。下面介绍一则实战案例。 网络架构 配置日志采集器filebeat 配置从哪里采集日志 输出到kafka集群 配置MirrorMaker消费者 参数说明&#xff1a; bootstrap.servers 指定消费哪个kafka的数…

CDR报错“Unable to load VGCore.dll. Error Code:126”的修复教程

在使用CorelDRAW软件时&#xff0c;有时我们可能会遇到“Unable to load VGCore.dll. Error Code :126”错误提示。这个错误通常表示CorelDRAW无法加载VGCore.dll文件&#xff0c;导致软件无法正常运行。为了解决这个问题&#xff0c;本文将介绍5种修复方法&#xff0c;帮助大家…

元器件基础学习笔记——电感的分类及主要参数

一、电感的分类 电感器是一种电子元件&#xff0c;它能够将电能转化为磁能并储存起来。电感器的分类方法有很多&#xff0c;可以根据用途、形状、结构等不同的标准进行划分。 分类依据类型备注电感值固定电感固定线圈可变电感改变磁芯的饱和度用途高频电感绕线型&#xff0c;积…