HBase--大数据系统的数据库方案

本文主要围绕以下三方面来讨论HBase：是什么、为什么、怎样做。

1. 什么是HBase 

HBase是一个开源的、分布式的、非关系型数据库，其设计思想来源于Google的Big Table。通过集群管理大表(十亿行百万列)，提供随机、实时的读写能力。

 

两个问题需要解释：

1.1 什么是非关系型数据库？

 

    1.2 HBase与HDFS的关系

   HDFS为HBase提供物理存储，可简单将HDFS理解成提供海量存储能力的文件系统(管理集群中的硬盘资源, 提供存储空间和数据间的交互能力)，HBase是将数据结构化存储的方法(提供数据与结构化数据间的封装能力)，具体的数据需要落地在HDFS上。

 

2. 为什么选用HBase

    2.1 海量存储

Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC集群存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。

    2.2 列式存储

这里的列式存储其实说的是列族(ColumnFamily)存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。

下图为HBase的表格结构，"address","info"为列族，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的，如RowKey为"xiaomming"的"town"为空。

 

    2.3 极易扩展

Hbase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于RegionServer对逻辑存储结构Region的扩展，一个是基于HDFS对物理存储空间的扩展。通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升Hbase上层的处理能力，提升Hbsae服务更多Region的能力。

    2.4 高并发

由于Hbase运行在廉价的PC集群上，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，Hbase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。

    2.5 高可用

HBase依赖Zookeeper实现HMaster的高可用：Zookeeper提供Leader Election机制并存储状态信息，在集群中启动多个Master进程，让它们连接到Zookeeper。其中一个Master进程会被选举为leader处于Active状态，其他的Master会被指定为Standby模式。如果当前的leader Master进程挂掉了，会从Standby Master中选举新leader，恢复旧Master的状态提供服务。

RegionServer自动故障转移：一旦RegionServer发生宕机，HBase都会马上检测到这种宕机，并且在检测到宕机之后会将宕机RegionServer上的所有Region重新分配到集群中其他正常RegionServer上去，再根据HLog进行丢失数据恢复，恢复完成之后就可以对外提供服务，整个过程都是自动完成的，并不需要人工介入。

 

3. 怎样使用HBase

如上图所示，HBase的运行时有三个集群：

• Zookeeper集群，负责HBase和HDFS集群的协调服务和配置服务。

• HDFS集群，是一个分布式文件系统，有单一的名字空间。其中的节点有NameNode和DataNode，前者负责存储文件系统的元数据（包括目录名，文件名，等），后则负责存储实际文件的块。

• HBase集群，其中的节点有Master和RegionServer。

    3.1 HBase搭建

搭建集群模式需依赖Zookeeper和HDFS，需要配置运行环境以及Zookeeper与HDFS的节点ip，具体如下  ：

参数文件	配置参数	参考值
.bash_profile	HBASE_HOME	/root/training/hbase-1.3.1
hbase-env.sh	JAVA_HOME	/root/training/jdk1.8.0_144
	HBASE_MANAGES_ZK	true
hbase-site.xml	hbase.rootdir	hdfs://ip:port/hbase
	hbase.cluster.distributed	true
	hbase.zookeeper.quorum	ip
	dfs.replication	2
	hbase.master.maxclockskew	180000
regionservers		ip1 ip2

  3.2 HBase集群中数据的存储

  3.2.1 RegionServer存储的数据

  RegionServer创建Region对象用于存储数据，同时创建一个HLog实例记录更新数据的操作信息，一个RegionServer包含多个Region和一个HLog。

• Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，但并不是存储的最小单元。
  

• Region由一个或者多个Store组成，每个store保存一个columns family，每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile 组成。memStore存储在内存中， StoreFile存储在HDFS上。

Region写数据之前会先检查MemStore：

1. 如果此Region的MemStore已经有缓存已有写入的数据， 则直接返回；

2. 如果没有缓存, 写入HLog(WAL:预写日志)，再写入MemStore，成功后再返回。

3. 当所有之前写入MemStore的数据已经持久化在HDFS，HLog会失效,HLog存在于HDFS之上的文件会删除, HLog的生命周期结束。

 

    3.2.2 Zookeeper存储额数据

Zookeeper保存了HBase集群的信息：

• /hbase/root-region-server ，Root region的位置
  

• /hbase/table/-ROOT-，根元数据信息
  

• /hbase/table/.META.，元数据信息
  

• /hbase/master，当选的Mater
  

• /hbase/backup-masters，备选的Master
  

• /hbase/rs ，RegionServer的信息
  

• /hbase/unassigned，未分配的Region

    3.3 HBase的访问接口    

a. Java编程接口；

b. Hbase的命令行工具，操作指令如下：

 

    3.4 HBase Rowkey的设计

由于HBase是通过Rowkey查询的，一般Rowkey会存比较关键的检索信息。设计Rowkey时，需要根据应用场景合理设计，使数据均匀分布在多个节点提高并发访问效率。HBase中的数据是按照Rowkey的ASCII字典顺序进行全局排序的。Rowkey的设计原则如下：   

• 频繁写的场景，随机Rowkey会获得更好性能；
  

• 频繁读的场景，有序Rowkey效率更高；
  

• 对于时间连续的数据，有序的Rowkey更有利于进行分段查询。

    3.5 Region热点问题

HBase默认建表时有一个Region，这个Region的rowkey是没有边界的，即没有startkey和endkey，在数据写入时，所有数据都会写入这个默认的Region，随着数据量的不断增加，此Region已经不能承受不断增长的数据量，会进行拆分(split)，分成2个Region。在此过程中，会产生两个问题：

1. 数据往一个Region上写，会有写热点问题。Region热点问题是指大量的client直接访问集中在个别RegionServer上，导致单个RegionServer机器自身负载过高，引起性能下降甚至Region不可用。

2. Region split会消耗宝贵的集群I/O资源。

基于此在建表的时候，创建多个空region，并确定每个Region的起始和终止Rowkey，这样只要Rowkey的设计能均匀的命中各个Region，就不会存在热点问题，自然split的几率也会大大降低。当然随着数据量的不断增长，Region最终还是会拆分。像这样预先创建HBase表分区的方式，称之为预分区，HBase支持命令行及JavaAPI定义预分区策略。

    3.6 Region的拆分

如上所述，当Region大小超过设定值时会导致Region的拆分，使HBase拥有良好扩张性。HBase不同版本的默认拆分策略不同，2.0版本默认切分策略依然和待分裂Region所属表在当前RegionServer上的Region个数有关系，如果Region个数等于1，切分阈值为flush size(128M) * 2，否则为MaxRegionFileSize(默认为10G)，个人以为此拆分策略应结合预分区策略使用，针对大表和小表定义合理的分区数。

    

最后提下Phoenix，解决HBase不支持SQL的特点。它作为HBase内嵌的JDBC驱动，Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase扫描，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

转载于:https://www.cnblogs.com/beichenroot/p/10781298.html