HBase的概述基本组件和数据常用shell脚本操作

HBase的概述架构及基本组件

概述：

1.HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统之上的表结构系统；
2.HBase是基于Google BigTable模型开发的，典型的key/value系统；
3.主要用于海量结构化非固定模式数据存储；将数据按照表、行和列进行存储。
4.与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

术语缩写：对于一些进程/角色名称，在本文范围内可能通过缩写形式来表述：

Hbase的结构特点

大：一个表可以有数十亿行，上百万列；
无模式：每行都必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；
面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；
稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏；
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；
数据类型单一：Hbase中的数据都是字符串，没有类型。

namespace
在HBase中，namespace命名空间指对一组表的逻辑分组，类似RDBMS中的database，方便对表在业务上划分。Apache HBase从0.98.0, 0.95.2两个版本开始支持namespace级别的授权操作，HBase全局管理员可以创建、修改和回收namespace的授权。

HBase系统默认定义了两个缺省的namespace

• hbase：系统内建表，包括namespace和meta表
• default：用户建表时未指定namespace的表都创建在此

RowKey
由于Hbase只支持3中查询方式：
1、基于Rowkey的单行查询
2、基于Rowkey的范围扫描
3、全表扫描

RowKey用来表示唯一一行记录的主键，HBase的数据是按照RowKey的字典顺序进行全局排序的，所有的查询都只能依赖于这一个排序维度。

rowkey 行键可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，最好是 16。在 HBase 内部，rowkey 保存为字节数组。HBase 会对表中的数据按照 rowkey 排序 (字典顺序)

通过下面一个例子来说明一下”字典排序“的原理：

RowKey {“abc”, “a”, “bdf”, “cdf”, “defg”}按字典排序后的结果为{“a”, “abc”, “bdf”, “cdf”, “defg”}

也就是说，当两个RowKey进行排序时，先对比两个RowKey的第一个字节，如果相同，则对比第二个字节，依此类推…如果在对比到第M个字节时，已经超出了其中一个RowKey的字节长度，那么，短的RowKey要被排在另外一个RowKey的前面

底层使用稀疏矩阵方式存储数据

Region
区别于Cassandra/DynamoDB的”Hash分区”设计，HBase中采用了”Range分区”，将Key的完整区间切割成一个个的”Key Range” ，每一个”Key Range”称之为一个Region。
也可以这么理解：将HBase中拥有数亿行的一个大表，横向切割成一个个”子表“，这一个个”子表“就是Regionl,
Region是HBase中负载均衡的基本单元，当一个Region增长到一定大小以后，会自动分裂成两个。

Region虽然是分布式存储的最小单元，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，StoreFile包含HFile；memStore存储在内存中，StoreFile存储在HDFS上。

Column Family
如果将Region看成是一个表的横向切割，那么，一个Region中的数据列的纵向切割，称之为一个Column Family。每一个列，都必须归属于一个Column Family，这个归属关系是在写数据时指定的，而不是建表时预先定义

Hbase的列族不是越多越好，官方推荐的是列族最好小于或者等于3。我们使用的场景一般是1个列族。

KeyValue
KeyValue的设计不是源自Bigtable，而是要追溯至论文”The log-structured merge-tree(LSM-Tree)”。每一行中的每一列数据，都被包装成独立的拥有特定结构的KeyValue，KeyValue中包含了丰富的自我描述信息,它的结构体如下:

看的出来，KeyValue是支撑”稀疏矩阵”设计的一个关键点：一些Key相同的任意数量的独立KeyValue就可以构成一行数据。但这种设计带来的一个显而易见的缺点：每一个KeyValue所携带的自我描述信息，会带来显著的数据膨胀。

TimeStamp

TimeStamp对Hbase来说至关重要，因为它是实现Hbase多版本的关键。在Hbase中使用不同的timestame来标识相同rowkey行对应的不通版本的数据。
HBase 中通过 rowkey 和 columns 确定的为一个存储单元称为 cell。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：

保存数据的最后 n 个版本

保存最近一段时间内的版本（设置数据的生命周期 TTL）。

用户可以针对每个列簇进行设置。

单元格（Cell）

由{rowkey, column( = + ), 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。

HBase擅长于存储结构简单的海量数据但索引能力有限，而Oracle等传统关系型数据库(RDBMS)能够提供丰富的查询能力，但却疲于应对TB级别的海量数据存储，HBase对传统的RDBMS并不是取代关系，而是一种补充。

HBase架构及基本组件

这部分安装它的业务逻辑模块分隔

**Client **
包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问，比如region的位置信息.是调用服务的主要入口。

HBase Client通过RPC方式和HMaster、HRegionServer通信；在第一次需要进行三次查询获取到映射路径后会缓存到Client方的cache中，避免重复查询。

ZooKeeper集群是协调系统
用于：
1.存放整个 HBase集群的元数据以及集群的状态信息。
2.实现HMaster主从节点的failover。

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。

这个架构图比较清晰的表达了HMaster和NameNode都支持多个热备份，使用ZooKeeper来做协调；ZooKeeper并不是云般神秘，它一般由三台机器组成一个集群，内部使用PAXOS算法支持三台Server中的一台宕机，也有使用五台机器的，此时则可以支持同时两台宕机，既少于半数的宕机，然而随着机器的增加，它的性能也会下降；RegionServer和DataNode一般会放在相同的Server上实现数据的本地化。

-ROOT-表和.META.表
你没看错，这两个表的命名有些特殊仿佛带着个帽子一样，一个是-一个是.号，这就注定了它们的特殊性。
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。

HMaster
1.管理HRegionServer，实现其负载均衡。
2.管理和分配HRegion，比如在HRegion split时分配新的HRegion；在HRegionServer退出时迁移其内的HRegion到其他HRegionServer上，监控集群中所有HRegionServer的状态(通过Heartbeat和监听ZooKeeper中的状态)。
3.实现DDL操作（Data Definition Language，namespace和table的增删改，column familiy的增删改等）。
4.管理namespace和table的元数据（实际存储在HDFS上）。
5.权限控制（ACL）。

HMaster单点故障问题，可以启动多个HMaster，通过ZooKeeper的Master Election机制保证同时只有一个HMaster出于Active状态，其他的HMaster则处于热备份状态。一般情况下会启动两个HMaster，非Active的HMaster会定期的和Active HMaster通信以获取其最新状态，从而保证它是实时更新的，因而如果启动了多个HMaster反而增加了Active HMaster的负担。前文已经介绍过了HMaster的主要用于HRegion的分配和管理，DDL(Data Definition Language，既Table的新建、删除、修改等)的实现等，既它主要有两方面的职责：

RegionServer
1.存放和管理本地HRegion。
2.读写HDFS，管理Table中的数据。
3.Client直接通过HRegionServer读写数据（从HMaster中获取元数据，找到RowKey所在的HRegion/HRegionServer后）

一个HRegionServer可以存放1000个HRegion；底层Table数据存储于HDFS中，而HRegion所处理的数据尽量和数据所在的DataNode在一起，实现数据的本地化；数据本地化并不是总能实现，比如在HRegion移动(如因Split)时，需要等下一次Compact才能继续回到本地化。

HRegion
HBase使用RowKey将表水平切割成多个HRegion，从HMaster的角度，每个HRegion都纪录了它的StartKey和EndKey（第一个HRegion的StartKey为空，最后一个HRegion的EndKey为空），由于RowKey是排序的，因而Client可以通过HMaster快速的定位每个RowKey在哪个HRegion中。HRegion由HMaster分配到相应的HRegionServer中，然后由HRegionServer负责HRegion的启动和管理，和Client的通信，负责数据的读(使用HDFS)。每个HRegionServer可以同时管理1000个左右的HRegion（这个数字怎么来的？没有从代码中看到限制，难道是出于经验？超过1000个会引起性能问题？来回答这个问题：感觉这个1000的数字是从BigTable的论文中来的（5 Implementation节）：Each tablet server manages a set of tablets(typically we have somewhere between ten to a thousand tablets per tablet server)），而每个HRegion他们分别可以属于不同的Table。

HRegion由多个Store(HStore)构成，每个HStore对应了一个Table在这个HRegion中的一个Column Family，即每个Column Family就是一个集中的存储单元，因而最好将具有相近IO特性的Column存储在一个Column Family，以实现高效读取(数据局部性原理，可以提高缓存的命中率)。HStore是HBase中存储的核心，它实现了读写HDFS功能，一个HStore由一个MemStore 和0个或多个StoreFile组成。

(1).MemStore是一个写缓存(In Memory Sorted Buffer)，所有数据的写在完成WAL日志写后，会 写入MemStore中，由MemStore根据一定的算法将数据Flush到地层HDFS文件中(HFile)，通常每个HRegion中的每个 Column Family有一个自己的MemStore。

(2).HFile(StoreFile) 用于存储HBase的数据(Cell/KeyValue)。在HFile中的数据是按RowKey、Column Family、Column排序，对相同的Cell(即这三个值都一样)，则按timestamp倒序排列。

整个查询流程

ZooKeeper–> -ROOT-(单Region)–> .META.–> 用户表

在HBase 0.96以前，HBase有两个特殊的Table：-ROOT-和.META.（如BigTable中的设计）

-ROOT-
表包含.META.表所在的region列表，该表只会有一个Region；
Zookeeper中记录了-ROOT-表的location。

.META.
表包含所有的用户空间和RegionServer的服务器地址映射的region列表，它可以被切分成多个HRegion。

0.从ZooKeeper中读取-ROOT-表所在HRegionServer；
1.然后从该HRegionServer中根据请求的TableName，RowKey读取.META. 表所在HRegionServer；
2.最后从该HRegionServer中读取.META. 表的内容而获取此次请求需要访问的HRegion所在的位置，
3.然后访问该HRegionSever获取请求的数据，1-3这需要三次请求才能找到用户Table所在的位置，然后第四次请求开始获取真正的数据。当然为了提升性能，客户端会缓存-ROOT- Table位置以及-ROOT-/.META. Table的内容。

hbase:meta表
hbase:meta表存储了所有用户HRegion的位置信息，它的RowKey是：tableName,regionStartKey,regionId,replicaId等，它只有info列族，这个列族包含三个列，他们分别是：
info:regioninfo列是RegionInfo的proto格式：regionId,tableName,startKey,endKey,offline,split,replicaId；
info:server格式：HRegionServer对应的server:port；
info:serverstartcode格式是HRegionServer的启动时间戳。

HRegionServer结构
HRegionServer一般和DataNode在同一台机器上运行，实现数据的本地性。
HRegionServer包含多个HRegion，由WAL(HLog)、BlockCache、MemStore、HFile组成。

** WAL**

即Write Ahead Log，在早期版本中称为HLog，它是HDFS上的一个文件，如其名字所表示的，所有写操作都会先保证将数据写入这个Log文件后，才会真正更新MemStore，最后写入HFile中。采用这种模式，可以保证HRegionServer宕机后，我们依然可以从该Log文件中读取数据，Replay所有的操作，而不至于数据丢失。这个Log文件会定期Roll出新的文件而删除旧的文件。HBase 1.0之后，通过HBASE-5699实现了多个WAL并行写(MultiWAL)，该实现采用HDFS的多个管道写，以单个HRegion为单位。关于WAL可以参考Wikipedia的Write-Ahead Logging。

BlockCache

是一个读缓存，即“引用局部性”原理，将数据预读取到内存中，以提升读的性能。
HBase中提供两种BlockCache的实现：on-heap LruBlockCache和BucketCache(通常是off-heap)。
通常BucketCache的性能要差于LruBlockCache，然而由于GC的影响，LruBlockCache的延迟会变的不稳定，而BucketCache由于是自己管理BlockCache，而不需要GC，因而它的延迟通常比较稳定，这也是有些时候需要选用BucketCache的原因。这篇文章BlockCache101对on-heap和off-heap的BlockCache做了详细的比较

更详细的底层结构参考：
HBase容错性和Hbase使用场景、Hbase读写过程详解
https://blog.youkuaiyun.com/qq_37095882/article/details/78129295

HBase容错性

该机制用于数据的容错和恢复：
1.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文件格式见后续），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）。
2.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，
3.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。

Master容错：Zookeeper重新选择一个新的Master
无Master过程中，数据读取仍照常进行；
无master过程中，region切分、负载均衡等无法进行；

RegionServer容错：定时向Zookeeper汇报心跳，如果一旦时间内未出现心跳，Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上，失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer

Zookeeper容错：Zookeeper是一个可靠地服务，一般配置3或5个Zookeeper实例

问题

HBase中的数据为何不直接存放于HDFS之上？

HBase中存储的海量数据记录，通常在几百Bytes到KB级别，如果将这些数据直接存储于HDFS之上，会导致大量的小文件产生，为HDFS的元数据管理节点(NameNode)带来沉重的压力。

文件能否直接存储于HBase里面？

如果是几MB的文件，其实也可以直接存储于HBase里面，我们暂且将这类文件称之为小文件，HBase提供了一个名为MOB的特性来应对这类小文件的存储。但如果是更大的文件，强烈不建议用HBase来存储，关于这里更多的原因，希望你在详细读完本文所有内容之后能够自己解答。

HBase meta Region在哪里提供服务？

HBase是否可以保证单行操作的原子性？

Region中写WAL与写MemStore的顺序是怎样的？

你是否遇到过Region长时间处于RIT的状态？ 你认为旧版本中Assignment Manager的主要问题是什么？

在面对Full GC问题时，你尝试做过哪些优化？

你是否深究过HBase Compaction带来的“写放大”有多严重？

HBase的RPC框架存在什么问题？

原文：https://blog.youkuaiyun.com/yowoyn/article/details/79765132
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

实际操作

创建表 create ‘表名称’, ‘列名称1’,’列名称2’,’列名称N’
添加记录 put ‘表名称’, ‘行名称’, ‘列名称:’, ‘值’
查看记录 get ‘表名称’, ‘行名称’
查看表中的记录总数 count ‘表名称’
删除记录 delete ‘表名’ ,’行名称’ , ‘列名称’
删除一张表 先要屏蔽该表，才能对该表进行删除，第一步 disable ‘表名称’ 第二步 drop ‘表名称’
查看所有记录 scan “表名称”
查看某个表某个列中所有数据 scan “表名称” , [‘列名称:’]
更新记录 就是重写一遍进行覆盖

namespace操作

hbase>create_namespace 'ai_ns'  #创建namespace
hbase>drop_namespace 'ai_ns'  #删
hbase>describe_namespace 'ai_ns'  # 查看namespace 
hbase>create 'ai_ns:testtable', 'fm1'   #在namespace下创建表
hbase>list_namespace_tables 'ai_ns'  #查看namespace下的表

权限

具备Create权限的namespace Admin可以对表创建和删除、生成和恢复快照
具备Admin权限的namespace Admin可以对表splits或major compactions

hbase>grant 'tenant-A' 'W' '@ai_ns'   
hbase>revoke 'tenant-A''@ai_ns'  

创建namespace并授权写操作给用户

hbase>namespace_create 'hbase_perf'  
hbase>grant 'mike', 'W', '@hbase_perf'  

表操作

## 创建表't1'，列簇'f1'、'f2'、'f3'，各项列簇属性使用默认
hbase> create 't1', 'f1', 'f2', 'f3'  
## 创建表't_bamboo'，列簇'f1'，列簇属性（最大版本为1、TTL 时间1000s，启用 blockcache）
hbase> create 't_bamboo', {NAME => 'f1', VERSIONS => 1, TTL => 1000, BLOCKCACHE => true}    
create 't_bamboo',{NAME => 'f1', VERSIONS => 2},{NAME => 'f2', VERSIONS => 2}

alter table
只放入想修改的属性即可，不用把所有属性填进去；
操作之前先 disable 表，以免出现异常；
可新增、删除、修改表的属性；
可新增/删除列簇、修改列簇的属性；
可同时操作多个列簇；

hbase>  desc 't_bamboo'    ## 修改表之前建议先禁用
hbase> alter 't_bamboo', NAME => 'f1', VERSIONS => 5              ## 修改列簇'f1'的最大版本为5
hbase> alter 'ns1:t_bamboo', NAME => 'f1', METHOD => 'delete'     ## 删除表’ns1:t1’的列簇‘f1’
hbase> alter 't_bamboo', {NAME => 'f2', IN_MEMORY => true}, {NAME => 'f4', VERSIONS => 5}      ## 同时修改列簇‘f2’，增加‘f4’
hbase> alter 't_bamboo', 'delete' => 'f1'
hbase> drop 'myHbase' ##删除表，disable 'myHbase'

添加数据

 >create 'user_info',{NAME=>'base_info',VERSIONS=>3 },{NAME=>'extra_info',VERSIONS=>1 } 
 >list

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直接粘贴进去，回车即可全部插入到user_info表中，[以上数据来源于Frankdeng]

查询数据
获取 user 表中 row key 为 user0001 的所有信息

#全表的所有数据
scan 'user_info'
#查询user_info表中列簇为base_info的信息
scan 'user_info', {COLUMNS => 'base_info'}
#表row key为baiyc_20150716_0001的所有数据
get 'user_info', 'baiyc_20150716_0001' 数据
#表row key为baiyc_20150716_0001的，列标示符为base_info:name的数据
get 'user_info', 'baiyc_20150716_0001', 'base_info:name'

删delete
删除user_info表row key为baiyc_20150716_0001，列标示符为base_info:name的数据

delete 'user_info', 'zhangsan_20150701_0008', 'base_info:name'
get 'user_info', 'baiyc_20150716_0001', 'base_info:name' #已经查不到了

额外资料

hadoop
https://www.cnblogs.com/codeOfLife/category/811619.html

CDH 大数据集群集中管理安装工具使用
https://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5294066.htmlhttps://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5294066.html