Hbase入门简介

<code>HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 FayChang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。</code>

Hbase数据表基本概念介绍

<code>1. 行键Row Key：主键是用来检索记录的主键，访问hbasetable中的行。
2. 列族Column Family：Table在水平方向有一个或者多个ColumnFamily组成，一个ColumnFamily中可以由任意多个Column组成，即ColumnFamily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。
3. 列column：由Hbase中的列族ColumnFamily + 列的名称（cell）组成列。
4. 单元格cell：HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。
5. 版本version：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。
6. Hbase数据表结构:</code>

Hbase入门教程--单节点伪分布式模式的安装与使用

Hbase体系结构

  1. Client

    HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegion Server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。

  2. Zookeeper

    Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer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。

  3. HMaster

    每台HRegionServer都会与HMaster进行通信，HMaster的主要任务就是要告诉每台HRegion Server它要维护哪些HRegion。

    当一台新的HRegionServer登录到HMaster时，HMaster会告诉它等待分配数据。而当一台HRegion死机时，HMaster会把它负责的HRegion标记为未分配，然后再把它们分配到其他的HRegion Server中。

    HBase已经解决了HMaster单点故障问题（SPFO），并且HBase中可以启动多个HMaster，那么它就能够通过Zookeeper来保证系统中总有一个Master在运行。HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作，具体包括：

    （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Region迁移

  4. HRegion

    当表的大小超过设置值得时候，HBase会自动地将表划分为不同的区域，每个区域包含所有行的一个子集。对用户来说，每个表是一堆数据的集合，靠主键来区分。从物理上来说，一张表被拆分成了多块，每一块就是一个HRegion。我们用表名+开始/结束主键来区分每一个HRegion，一个HRegion会保存一个表里面某段连续的数据，从开始主键到结束主键，一张完整的表格是保存在多个HRegion上面。

  5. HRegionServer

    所有的数据库数据一般都是保存在Hadoop分布式文件系统上面的，用户通过一系列HRegion服务器获取这些数据，一台机器上面一般只运行一个HRegionServer，且每一个区段的HRegion也只会被一个HRegion服务器维护.

    HRegion Server主要负责响应用户的IO请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块。HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个ColumnFamily其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。

    HStore存储时HBas存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用户写入数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会flush成一个StoreFile（底层是HFile），当StoreFile文件数增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFile合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立刻返回，保证了HBase IO的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定的阈值后，会触发Split操作，同时，会把当前的Region Split成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到响应的HRegion Server上，使得原先1个Region的压力得以分流道2个Region上。

  6. HBase存储格式

    HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，包括上述提到的两种文件类型：

    （1）HFile HBase中的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做了轻量级的包装，即StoreFile底层就是HFile。

    （2）HLogFile，HBase中WAL（Write Ahead Log）的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File

  7. ROOT表和META表

    用户表的Regions元数据被存储在.META.表中，随着Region的增多，.META.表中的数据也会增大，并分裂成多个Regions。为了定位.META.表中各个Regions的位置，把.META.表中的所有Regions的元数据保存在-ROOT-表中，最后由Zookeeper记录-ROOT-表的位置信息。所有客户端访问用户数据前，需要首先访问Zookeeper获得-ROOT-的位置，然后方位-ROOT-表获得.META.表的位置，最后根据.META.表中的信息确定用户数据存放的位置，-ROOT-表永远不会被分割，它只有一个Region，这样可以保证最多需要三次跳转就可以定位任意一个Region。为了加快访问速度，.META.表的Regions全部保存在内存中，如果.META.表中的每一行在内存中占大约1KB，且每个Region限制为128M，下图中的三层结构可以保存Regions的数目为(128M/1KB)*(128/1KB)=2^34个。

Hbase安装

HBase的安装也有三种模式：单机模式、伪分布模式和完全分布式模式，今天我们来介绍单节点分布式模式的安装过程。前提是Hadoop集群已经安装完毕，并能正确运行。

<code>硬件环境：CentOS 6.5 服务器
软件环境：Java 1.7.0_45、hadoop-2.2、hbase-0.94.20。
1. Hbase下载</code>

下载安装包，解压到合适位置，并将权限分配给hadoop用户（运行hadoop的账户）,将其解压到/usr/local下并重命名为hbase:

sudo cp hbase-0.94.20.tar.gz /usr/local sudo tar -zxf hbase-0.94.20.tar.gz sudo mv hbase-0.94.20 hbase sudo chown -R hadoop:hadoop hbase

<code>2. 配置相关文件
(1) 配置hbase-env.sh，该文件在/usr/local/hbase/conf 设置以下值：</code>

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.6.0_27 #Java安装路径 export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/conf #HBase使用Hadoop文件路径的配置文件 export HBASE_MANAGES_ZK=true #由HBase负责启动和关闭Zookeeper

<code>(2) 配置hbase-site.xml，该文件位于/usr/local/hbase/conf</code>

<property> <name>hbase.master</name> <value>master:6000</value> </property> <property> <name>hbase.master.maxclockskew</name> <value>180000</value> </property> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://master:9000/hbase</value> </property> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>master</value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/home/${user.name}/tmp/zookeeper</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property>

<code>其中，hbase.master是指定运行HMaster的服务器及端口号；hbase.master.maxclockskew是用来防止HBase节点之间时间不一致造成regionserver启动失败，默认值是30000；hbase.rootdir指定HBase的存储目录；hbase.cluster.distributed设置集群处于分布式模式；hbase.zookeeper.quorum设置Zookeeper节点的主机名，它的值个数必须是奇数；hbase.zookeeper.property.dataDir设置Zookeeper的目录，默认为/tmp，dfs.replication设置数据备份数，集群节点小于3时需要修改，本次试验是一个节点，所以修改为1。

(3) 配置regionservers，该文件位于/usr/local/hbase/conf
设置所运行HBase的机器，此文件配置和hadoop中的slaves类似，一行指定一台机器，本次试验仅用一台机器，设置master即可。

(4) 设置HBase环境变量，文件位于/etc/profile
在文件末尾添加：
`export HBASE_HOME=/usr/local/hbase
 export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin`</code>

使环境变量立即生效

source /etc/profile

3. 验证

启动顺序：hadoop->hbase,如果系统中使用了自己安装的zookeeper，则启动顺序是：hadoop->zookeeper->hbase。停止顺序与启动顺序正好相反

(1) 启动hadoop

cd /usr/lcoal/hadoop/ sbin/start-all.sh

<code>(2) 启动Hbase
进入hbase的bin目录，执行 ./start-hbase.sh 

(3) 检测是否启动成功
执行jps</code>

Hbase入门教程--单节点伪分布式模式的安装与使用

<code>(4) 使用Hbase shell 进行测试
进入到hbase的bin目录下，运行./hbase shell，出现如下图所示结果，表示hbase安装成功.</code>

Hbase入门教程--单节点伪分布式模式的安装与使用

<code>尽情使用强大的Hbase吧!!!!!!!!

(5) 在master节点用浏览器访问：http://master:16030可以看到hbase的管理页面</code>