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HBASE的起源

自 1970 年以来，关系数据库用于数据存储和维护有关问题的解决方案。大数据的出现后， 好多公司实现处理大数据并从中受益，并开始选择像 Hadoop 的解决方案。Hadoop 使用分 布式文件系统，用于存储大数据，并使用 MapReduce 来处理。Hadoop 擅长于存储各种格式 的庞大的数据，任意的格式甚至非结构化的处理。

HBASE的定义

HBASE是一种分布式，可扩展，支持海量数据存储的nosql数据库。

HBASE的数据模型

逻辑上，HBASE的逻辑模型和关系型数据库很相似，数据存储在一张表内，有行有列，但对HBASE的底层存储结构（k-v）来看，HBASE更像是一个mutli-dimensional map（多维map）。

HBASE的逻辑结构

逻辑结构

• 首先是row key，相当于数据库的主键，保持唯一。
• 如果我们存储的数据量过大（行多，理解为高表），HBASE就会把一个表切分成若干个Region，Region是HBASE中的最小逻辑存储单位。
• 如果我们存储的单条数据量过长（列多，理解为宽表），HBASE会把邻近的一些列存储为列族（ColumnFamily），列族是HBASE中的最小物理存储单位（HBASE存放在hdfs中的文件就是按照列族来划分）。
• 这样的话，一个Region会被列族切分成很多块，这些块就是store。也就是说Region是由store组成的。

HBASE的物理存储

HBASE的物理存储和一张关系型数据库表差不多，但是很有自己的特点。

物理存储映射

首先，逻辑表会映射成一个有RK(主键),CF(列族),CQ(字段名),TS(时间戳),Type(put或delete)，Value(字段值)。

我们逻辑存入一些数据后，他们会以一种记录的方式生成物理表，物理表中有一些特殊的字段来表明这个字段值。
前面三种字段信息在录入时就已经固定了，会发生更改的是后面三个字段。

例如我们进行一次修改操作，则会添加一行时间戳大于原时间戳的数据，这样hbase在检索的时候，会自动获取CQ对应的TS最大的数据。

删除操作也一样，不过区别是删除操作生成的行中的type是delete，这样hbase会自动忽略他。（这是逻辑删除，非物理删除）

物理删除会发生在分表时，分表时会自动删去无意义的数据。

这种看起来傻乎乎的方式，正式hbase在海量化是已经保持速度的原因。

HBASE的数据模型

• Name Space
  HBASE的内存空间，类似于关系型数据库的database概念，每个命名空间下有多个表，HBASE有两个自带的命名空间，一个就叫hbase，是其内置的命名空间；一个叫做default，是用户默认使用的命名空间。

• Region
  类似于关系型数据库的table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。
  这意味着向HBASE写入数据时，字段可以动态，按需指定。因此，和关系型数据库相比，hbase更灵活，更能对应字段变更的场景。

• Row
  类似于关系型数据库中的行概念。HBASE中的数据由一个RowKey和多个Column组成，数据按照RK的字典顺序排序，并且查询数据时，只能对RK进行检索，所以RK的设计至关重要。

• Column
  类似于关系型数据库中的字段概念。HBASE中的column是由Column Family和Column Qualifier来限定的，在建表时只需要声明列族即可。

• Time Stamp
  时间戳，用来标明这一行数据的版本，如果不指定时间戳，则会按照hbase的时间作为默认值。

• Cell
  是由RK-CF-CQ-TS构成的一个大key值，用来标明value的唯一性。cell是无类型字节码格式。

HBASE的基础架构

结构图

从架构图可以看出来，HBASE是一个master/slaves架构。

角色

角色关系图

外部有三个角色，分别是client，zookeeper还有HMaster。

• client
  负责通过 PRC 连接到集群。Client 与 Hmaster 交互进行管理类的操作，Client 与 HReginServer 交互进行读写操作。

• zookeeper
  1.存放整个 HBase集群的元数据以及集群的状态信息。
  2.实现HMaster主从节点的failover。

• HMaster
  可以启动多个，通过 zookeeper 的Master Election机制保证总有一个Master在运行。它主要是是做一些管理操作，比如：
  1.管理用户对表的增删改查操作
  2.管理 RegionSever 的负载均衡和调整 regins分布。
  3.regins split 之后负责调整新的 region 分布
  4.在 RegionServer 停机之后，负责失效机器上的 Region 迁移。

内部角色是只有一个HRegionServer，他负责管理所有内部的运作。

• HRegionServer
  1.存放和管理本地HRegion。
  2.读写HDFS，管理Table中的数据。
  3.Client直接通过HRegionServer读写数据（从HMaster中获取元数据，找到RowKey所在的HRegion/HRegionServer后）。
  4.一个HRegionServer可以存放1000个HRegion。
  5.底层Table数据存储于HDFS中。
  6.HRegion所处理的数据尽量和数据所在的DataNode在一起，实现数据的本地化。
  7.数据本地化并不是总能实现，比如在HRegion移动(如因Split)时，需要等下一次Compact才能继续回到本地化。

HRS说白了就是用来管理HR的，HR内部发生的操作才是HBASE的核心操作。

• HRegion
  1.每个HRegion对应Table中一个Region，HRegion由多个HStore组成；
  2.HBase使用RowKey将表水平切割成多个HRegion；
  3.从HMaster的角度，每个HRegion都纪录了它的StartKey和EndKey（第一个HRegion的StartKey为空，最后一个HRegion的EndKey为空）；
  4.由于RowKey是排序的，因而Client可以通过HMaster快速的定位每个RowKey在哪个HRegion中；

因为HRegion是由HStore组成的，然后继续套娃。

• HStore
  1.HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
  2.MemStore是Sorted Memory Buffer。
  3.每个HStore对应Table中一个Column Family的存储

MemStore可以理解成是一个缓存区，将写入的数据在完成持久化之前对数据进行排序，sortFile是真正存储在HDFS中的数据文件。

• MemStore
  1.为了解决如何在持久化到HDFS之前完成排序，然后再快速的顺序写入HDFS的这个问题，HBase将最近接收到的数据缓存在内存中(in Memstore)进行排序。
  2.作为一个内存级缓存，缓存最近增加数据。一种显而易见的场合是，新插入数据总是比老数据频繁使用。
  3.在持久化写入之前，在内存中对Rows/Cells可以做某些优化。比如，当数据的version被设为1的时候，对于某些CF的一些数据，Memstore缓存了数个对该Cell的更新，在写入HFile的时候，仅需要保存一个最新的版本就好了，其他的都可以直接抛弃。

• StoreFile
  1.是可读的，一旦创建就没有办法修改了，所以之后进来的数据（不管是新增还是更新数据），都会经历内存到写到一个新的 StoreFile 的过程，但是随着 StoreFile 的数量一致积累到一定阈值，此时会触发Compact 操作，即把所有的小文件（StoreFile）里面的数据根据 row key进行版本合并和删除，生成一个大的 StoreFile。
  2.单个StoreFile 的大小超过一定的阈值，会触发 Split 操作，把当前的 Region 等分成两个 Region。
  3.新的两个 Region 会被Hmaster分配到对应的 HRegionServer 上。
  4.在进行分割或者合并时，才会触发物理上的删除与修改。

我们上面说过，region是由行构成的，所以StoreFile中保存的是一个个的K-V行。

• HFile
  1.HBase的数据以KeyValue(Cell-Value)的形式顺序的存储在HFile中
  2.在MemStore的Flush过程中生成HFile，由于MemStore中存储的Cell遵循相同的排列顺序，因而Flush过程是顺序写
  3.我们知道磁盘的顺序写性能很高，因为不需要不停的移动磁盘指针。

而在底层呢，因为数据存储在HDFS中，底层是由DFS client实现的，文件也被保存为一个个的DataNode。

HBASE表的特点

1、大：一个表可以有上十亿行，上百万列
2、面向列：面向列(族)的存储和权限控制，列(簇)独立检索。
3、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。
4、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

特点 HBASE.png

图片失真，需要原图可以私我。