hbase 基本介绍,表结构

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库系统,源自Google Bigtable论文。它使用Hadoop HDFS作为存储系统,MapReduce处理海量数据,并利用Zookeeper进行协同服务。本文介绍HBase的基本概念,包括表结构、RowKey、列族、单元Cell和时间戳等核心元素。

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1. 简介

  HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是Google Bigtable的开源实现,它利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为协同服务。

2. HBase的表结构

  HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族/列簇(column family)。

Row Key

column-family1

column-family2

column-family3

column1

column2

column1

column2

column3

column1

key1

t1:abc

t2:gdxdf

 

t4:dfads

t3:hello

t2:world

   

key2

t3:abc

t1:gdxdf

 

t4:dfads

t3:hello

 

t2:dfdsfa

t3:dfdf

 

key3

 

t2:dfadfasd

t1:dfdasddsf

   

t2:dfxxdfasd

t1:taobao.com

  如上图所示,key1,key2,key3是三条记录的唯一的row key值,column-family1,column-family2,column-family3是三个列族,每个列族下又包括几列。比如column-family1这个列族下包括两列,名字是column1和column2,t1:abc,t2:gdxdf是由row key1和column-family1-column1唯一确定的一个单元cell。这个cell中有两个数据,abc和gdxdf。两个值的时间戳不一样,分别是t1,t2, hbase会返回最新时间的值给请求者。

  这些名词的具体含义如下:

  (1) Row Key

  与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问hbase table中的行,只有三种方式:

    (1.1) 通过单个row key访问

    (1.2) 通过row key的range

    (1.3) 全表扫描

  Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在hbase内部,row key保存为字节数组。

  存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时,要充分排序存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)

  注意:

  字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序,行键必须用0作左填充。

  行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。这个设计决策能够使用户很容易的理解程序在对同一个行进行并发更新操作时的行为。

  (2) 列族 column family

  hbase表中的每个列,都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如courses:history , courses:math 都属于 courses 这个列族。

  访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。实际应用中,列族上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用:我们允许一些应用可以添加新的基本数据、一些应用可以读取基本数据并创建继承的列族、一些应用则只允许浏览数据(甚至可能因为隐私的原因不能浏览所有数据)。

  (3) 单元 Cell

  HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。由{row key, column( =<family> + <label>), version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。

  (4) 时间戳 timestamp

  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。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值,此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突,就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。

  为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担,hbase提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本,二是保存最近一段时间内的版本(比如最近七天)。用户可以针对每个列族进行设置。

<think>嗯,用户想了解HBase的表数据结构设计和组成。我之前已经回复过相关内容,现在需要根据用户提供的引用资料来整理答案。首先,我需要确认HBase基本结构,比如逻辑存储结构和数据模型。根据引用[1]和[2],HBase的表由命名空间、行键、列族、列限定符、时间戳和单元格组成。命名空间类似于关系型数据库的数据库,每个命名空间下有多个表,用户通常在default下创建表。 接下来是Region的概念,引用[2]提到Region类似于表,但建表时只需声明列族,不需要具体列,这样支持动态列。这一点很重要,需要强调和关系型数据库的区别。RowKey的设计也很关键,因为数据按RowKey字典顺序存储,影响查询效率,引用[4]提到避免使用时序数据作为行键,这可能涉及设计原则。 列族和列限定符需要分开说明,列族在创建表时定义,而列可以动态添加。时间戳用于版本控制,每个单元格由这四个元素唯一确定,如引用[2]中的Cell结构。另外,引用[5]提到跳跃表在HBase中的应用,可能是在内部数据结构中用于维护有序数据,但用户的问题主要关注表结构,这部分可能不需要深入。 数据压缩和性能优化方面,引用[4]提到使用GZ压缩,可以在列族级别设置。这属于表设计时的物理存储优化,需要包含在组成中。HBase的应用场景如引用[3]所说,大规模数据存储和实时访问,但用户的问题是关于数据结构,可能不需要展开。 总结结构时,需要分点说明逻辑结构和物理结构。逻辑结构包括命名空间、行、列族、列、时间戳和单元格。物理存储涉及Region的分区和压缩算法。此外,设计原则如RowKey设计、列族优化(版本数、压缩、块大小)也需要提到。 可能用户的问题还涉及如何设计高效的表结构,所以需要给出设计要点,比如RowKey的散列避免热点,列族的数量控制,预分区等。同时,示例部分用HBase Shell命令展示创建表的实际例子,帮助理解。 相关问题部分需要考虑用户可能进一步想知道RowKey的设计原则、列族与列的区别、版本控制机制,以及物理存储优化方法。需要确保问题覆盖用户可能的疑问点,并引导深入学习。</think>### HBase表数据结构设计与组成 HBase表结构设计基于其**面向列存储**和**分布式特性**,主要包含以下核心组件和设计原则: --- #### 一、逻辑存储结构 1. **命名空间(Name Space)** 类似关系型数据库的`database`,用于逻辑隔离表资源[^2]。 - 系统自带`hbase`(存储系统表)和`default`(用户默认表) - 示例:`create_namespace 'user_data'` 2. **行(Row)** - 每行数据由**RowKey**唯一标识,按字典序排列[^2] - 查询时必须通过RowKey或范围扫描,设计需考虑**散列性**和**业务查询模式** - 示例:`user001`、`order_20230901` 3. **列族(Column Family)** - 表创建时需预先定义列族(如`info`、`detail`)[^2] - 物理存储单元,**同列族的数据存储在同一个HFile中** - 示例建表语句: ```hbase create 'user_table', {NAME => 'info', VERSIONS => 3}, {NAME => 'detail'} ``` 4. **列限定符(Column Qualifier)** - 动态扩展的列标识,格式为`列族:列名`(如`info:age`)[^2] - 无需预先定义,写入时动态指定 5. **时间戳(TimeStamp)** - 支持多版本数据存储,默认使用写入时间戳[^2] - 可通过`VERSIONS`参数控制保留版本数 6. **单元格(Cell)** - 由`(RowKey, 列族:列名, 时间戳)`唯一确定的数据单元 - 存储二进制字节,无数据类型约束 --- #### 二、物理存储结构 1. **Region分区机制** - 表按RowKey范围横向切分为多个Region,分布在不同RegionServer上 - 自动分裂:当Region大小超过阈值(默认10GB)时触发分裂 2. **Store存储单元** - 每个列族对应一个Store,包含**MemStore(内存缓冲区)**和**HFile(磁盘文件)**[^1] - 数据写入流程:Client → WAL → MemStore → HFile(刷写触发) 3. **数据压缩优化** - 支持GZIP、LZO等压缩算法,在列族级别配置[^4] ```hbase alter 'user_table', {NAME => 'info', COMPRESSION => 'GZ'} ``` --- #### 三、关键设计原则 1. **RowKey设计** - 避免单调递增(防止热点问题),推荐散列前缀(如`MD5(id)[0:3]+id`)[^4] - 示例:`reverse(timestamp)_userid` 2. **列族优化** - 控制列族数量(通常不超过3个),过多会导致IO放大 - 参数调优:`BLOCKSIZE`(64KB/128KB)、`BLOCKCACHE`(读缓存开关) 3. **预分区设计** - 预先定义Region分割点,避免自动分裂导致性能波动 - 示例: ```hbase create 'user_table', 'info', SPLITS => ['1000','2000','3000'] ``` --- #### 四、示例表结构 | RowKey | info:name | info:age | detail:address | detail:last_login | |--------------|-----------|----------|----------------|---------------------| | user_001 | "Alice" | 28 | "Beijing" | 2023-09-01 10:00:00 | | user_002 | "Bob" | 32 | "Shanghai" | 2023-09-01 11:30:00 | ---
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