HBase工作原理

HBase是一个基于Hadoop HDFS的高可靠、高性能的分布式列式数据库,适用于非结构化和半结构化数据存储。其特点包括面向列存储、实时读写、高扩展性和数据多版本。HBase数据模型由行键、列族、列和时间戳组成,数据存储在Region中,由Region Server管理。读写流程中,写操作直接进入MemStore,定期flush成StoreFile,经过Compaction合并,Split处理数据增长。读操作则从BlockCache和MemStore中查找数据。HBase通过ZooKeeper进行集群协调和容错处理,确保数据高可用。

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1 HBase概述

(1)HBase的定义
      HBase:Hadoop Database,是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。利用HBase技术可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。
      ① 高可靠:数据高可靠性:HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;服务高可靠性:HBase利用Zookeeper作为协同服务。
      ② 高性能:传统关系型数据库在上亿条数据中查询时,速度极其慢。相比之下,HBase在上亿行、上百万列、上万个版本的数据上做查询时,速度要远高于传统关系型数据库。
      ③ 面向列:与传统数据库按行存储数据的方式不同,HBase是按列存储数据。
      ④ 可伸缩:HBase的集群节点数量可多可少。
      ⑤ 实时读写:HBase的读写时间是毫秒级的。
(2)HBase与BigTable的对比
      ① HBase是Google BigTable的开源实现,与Google BigTable利用GFS作为其文件存储系统类似,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;
      ② Google运行MapReduce来处理BigTable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;
      ③ Google BigTable利用Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为协同服务。
(3)HBase存储什么格式的数据
      HBase主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)。
(4)HBase与HDFS的对比
在这里插入图片描述
1)相同点:两者都具有良好的容错性和扩展性,都可以扩展到成百上千个节点。
2)HDFS适合的场景:
      ① 不支持数据随机查找;
      ② 不适合增量数据(新增的数据)处理;
      ③ 不支持数据更新。
3)HBase表的特点
      ① 大:一个表可以有数十亿行,上百万列;
      ② 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;
      ③ 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索;
      ④ 稀疏:对于空(null)的列,并不占用存储空间,表可以设计的非常稀疏;
      ⑤ 数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下版本号自动分配,是单元格插入时的时间戳;
      ⑥ 数据类型单一:HBase中数据都是字符串,没有类型。
(5)列存储与行存储
1)传统行式数据库
      ① 数据是按行存储的;
      ② 没有索引的查询使用大量I/O;
      ③ 建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源;
      ④ 面向查询的需求,数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求,即当查询某些列的时候,需要将所有的行加载,数据库会被大量膨胀,才能满足查询要求。
2)列式数据库
      ① 数据时按列存储,每一列单独存放在一块;
      ② 数据即是索

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