【资源】hbase中文文档
http://abloz.com/hbase/book.html
【简介】
（1）：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，一个结构化数据的[分布式存储系统]”。
（2）：HBase – Hadoop Database，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。
（3）：HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；HBase利用Zookeeper作为协同服务
（4）：HBase位于结构化存储层，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。
（5）：此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
架构.png
【优缺点】
Hbase的优点：
1 列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据,节省存储空间.
2 Hbase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability.
3 Hbase可以提供高并发读写操作的支持
Hbase的缺点：
1 不能支持条件查询，只支持按照Row key来查询.
2 暂时不能支持Master server的故障切换,当Master宕机后,整个存储系统就会挂掉.
【访问接口】
- Native Java API，最常规和高效的访问方式，适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据
- HBase Shell，HBase的命令行工具，最简单的接口，适合HBase管理使用
- Thrift Gateway，利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言，适合其他异构系统在线访问HBase表数据
- REST Gateway，支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制
- Pig，可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据，适合做数据统计
- Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase
【数据模型】
HBase不是一个关系型数据库，它需要不同的方法定义你的数据模型，HBase实际上定义了一个四维数据模型，下面就是每一维度的定义：
Table & Column Family
1：Row Key: 行键，Table的主键，Table中的记录默认按照Row Key升序排序
2：Timestamp:时间戳，每次数据操作对应的时间戳，可以看作是数据的version number
3：Column Family：列簇，Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成，一个Column Family中可以由任意多个Column组成，即Column Family支持动态扩展，无需预先定义Column的数量以及类型，所有Column均以二进制格式存储，用户需要自行进行类型转换。
组成.png
Table & Region
当Table随着记录数不断增加而变大后，会逐渐分裂成多份splits，成为regions.
一个region由[startkey,endkey)表示，不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理：
-ROOT- && .META. Table
HBase中有两张特殊的Table，-ROOT-和.META.
.META.：记录了用户表的Region信息，.META.可以有多个regoin
-ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个region
2016-12-22_112517.png
【其他】
1>MapReduce on HBase
在HBase系统上运行批处理运算，最方便和实用的模型依然是MapReduce
HBase Table和Region的关系，比较类似HDFS File和Block的关系，HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API
2>HBase系统架构
ClientHBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC；
对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC
3>Zookeeper
Zookeeper中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到Zookeeper中，
使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外，Zookeeper也避免了HMaster的单点问题
4>HMaster
HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行
HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：
1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作
2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
3. 在Region Split后，负责新Region的分配
4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移
5>HRegionServer
HRegionServer主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块。
【存储格式】
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括上述提出的两种文件类型：
1. HFile， HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装
2. HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File
HFile:
首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。
Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制
HLogFile:
HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息
【伪分布式搭建】
1:上传并解压tar文件
tar -xzvf hbase-0.96.tar.gz
cp -r /usr/local
2:修改配置文件（/conf/hbase-env.sh、/conf/hbase-site.xml）
hbase-env.sh中配置JAVA_HOME
export=/usr/local/java
hbase-site.xml中配置hbase的数据存储地址
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>file:/usr/local/hbase-0.96/hbData</value>
</property>
</configuration>
3：启动
./ start-hbase.sh
hbase-env配置.png
hbase-site配置.png
2016-12-22_124420.png
【hbase-shell简单操作】
启动之后：
./hbase
./hbase shell 进入shell操作界面
help 查看帮助
帮助内容主要看
dml（数据操纵语言 [ SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE]） 、
ddl（数据定义语言）[ CREATE、ALTER、DROP]
例如要查看ddl中的建表语句create的帮助
help 'create'
help 'put'
... ...
【实例操作】
1:在hbase中新建一张people表，表有两个列族（info，data）
create 'people' , {NAME => 'info'，VERSIONS => 3},{NAME => 'data' , VERSIONS => 1}
2:查看所有表
list
3:查看表结构
describe 'people'
4:添加数据（给info列族）
put 'people','rk0001','info:name','xiaoqiang'
5:查看数据
sacn 'people'
create.png
list.png
put.png
scan.png
同上表对应的数据库结构简图
24710352727457924.jpg
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