HBaes 部署

HBaes介绍

HBase简介

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，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。
大：上亿行、百万列
面向列：面向列（簇）的存储和权限控制，列（簇）独立检索
稀疏：对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表的设计的非常的稀疏

HBase的角色

HMaster

功能：
(1) 监控RegionServer
(2) 处理RegionServer故障转移
(3) 处理元数据的变更
(4) 处理region的分配或移除
(5) 在空闲时间进行数据的负载均衡
(6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端

HRegionServer

功能：
(1) 负责存储HBase的实际数据
(2) 处理分配给它的Region
(3) 刷新缓存到HDFS
(4) 维护HLog
(5) 执行压缩
(6) 负责处理Region分片

组件：
Write-Ahead logs
HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值
可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建

HFile
这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。

Store
HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列簇。

MemStore
顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。

Region
Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。

HBase的架构

一个RegionServer可以包含多个HRegion，每个RegionServer维护一个HLog，和多个HFiles以及其对应的MemStore。RegionServer运行于DataNode上，数量可以与DatNode数量一致，请参考如下架构图：

HBase数据模型

确定一个单元格的位置（cell），需要如下四个
rowkey + Colume Family + Colume + timestamp(版本version)，数据有版本的概念，即一个单元格可能有多个值，但是只有最新得一个对外显示。

• 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region
• -ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个region
• Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
• Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作，不过client端会做cache缓存，注意：在0.96版本后，Hbase移除了-ROOT-表
  
  Row Key: 行键，Table的主键，Table中的记录默认按照Row Key升序排序

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

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。

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：.

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

HRegionServer
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Column Family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。

MemStore & StoreFiles

HStore存储是HBase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，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile），当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles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在后续的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即返回，保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前Region Split成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。

HLog

每个HRegionServer中都有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件中，HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知到，HMaster首先会处理遗留的 HLog文件，将其中不同Region的Log数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。

文件类型

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，即StoreFile底层就是HFile

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

Zookeeper中hbase的节点的存储信息：
rs：regionserver节点信息
table-lock：hbase的除meta以外的所有表
Table：hbase的所有的表

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HBase部署与使用

部署

Zookeeper正常部署

首先保证Zookeeper集群的正常部署，并启动之：
opt/module/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start

Hadoop正常部署

Hadoop集群的正常部署并启动：
/opt/module/hadoop-2.8.4/sbin/start-dfs.sh
/opt/module/hadoop-2.8.4/sbin/start-yarn.sh

HBase的解压

解压HBase到指定目录：
tar -zxf /opt/software/hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C /opt/module/

HBase的配置文件

需要修改HBase对应的配置文件。

hbase-env.sh修改内容：

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121
export HBASE_MANAGES_ZK=false
尖叫提示：如果使用的是JDK8以上版本，注释掉hbase-env.sh的45-47行，不然会报警告

<property>  
		<name>hbase.rootdir</name>  
		<value>hdfs://bigdata111:9000/hbase</value>  
	</property>


	<property>
		<name>hbase.cluster.distributed</name>
		<value>true</value>
	</property>


	<property>
		<name>hbase.master.port</name>
		<value>16000</value>
	</property>


	<property>  
		<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
		<value>bigdata111:2181,bigdata112:2181,bigdata113:2181</value>
	</property>


	<property>  
		<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
	 <value>/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData</value>
	</property>

<property>
<name>hbase.master.maxclockskew</name>
<value>180000</value>
</property>

regionservers：

bigdata111
bigdata112
bigdata113

配置环境变量

vi /etc/profile
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-1.3.1
export PATH=$HBAS{E}_{H}OME/bin:$PATH
source /etc/profile

HBase远程scp到其他集群

scp -r /opt/module/hbase-1.3.1/ root@bigdata112:/opt/module/
scp -r /opt/module/hbase-1.3.1/ root@bigdata113:/opt/module/

HBase服务的启动

启动方式1：
bin/hbase-daemon.sh start master
bin/hbase-daemon.sh start regionserver

尖叫提示：如果集群之间的节点时间不同步，会导致regionserver无法启动，抛出ClockOutOfSyncException异常。

启动方式2：
bin/start-hbase.sh
对应的停止服务：
bin/stop-hbase.sh

查看Hbse页面

启动成功后，可以通过“host:port”的方式来访问HBase管理页面，例如：

http://bigdata111:16010