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前言

在我还不了解分布式和大数据的时候已经听说过HBase了，但对它一直都半知不解，这篇文章来讲讲吧。

在真实生活中，最开始听到这个词是我的一场面试，当年我还是个『小垃圾』，现在已经是个『大垃圾』了。

面试官当时给了一个场景题问我，具体的题目我忘得差不多了，大概就是考试与试题的一个场景，问我数据库要如何设计。

我答了关系型数据库的设计方案，他大概说：这个场景比较复杂多变，为什么不考虑一下HBase这种NoSQL的数据库来存储呢?

我就说：“对对对，可以的” (虽然我当时不知道HBase是什么，但是气势一定要有，你们说是不是)

最后面试官还是给我发了offer，但我没去，原因就是离家太远了。

一、介绍HBase

Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.

HBase is a type of "NoSQL" database.

Apache HBase 是 Hadoop 数据库，一个分布式、可伸缩的大数据存储。

HBase是依赖Hadoop的。为什么HBase能存储海量的数据?因为HBase是在HDFS的基础之上构建的，HDFS是分布式文件系统。

二、为什么要用HBase

截至到现在，我已经学了不少的组件了，比如说分布式搜索引擎「Elasticsearch」、分布式文件系统「HDFS」、分布式消息队列「Kafka」、缓存数据库「Redis」等等...

能够处理数据的中间件(系统)，这些中间件基本都会有持久化的功能。为什么?如果某一个时刻挂了，那还在内存但还没处理完的数据不就凉了?

Redis有AOF和RDB、Elasticsearch会把数据写到translog然后结合FileSystemCache将数据刷到磁盘中、Kafka本身就是将数据顺序写到磁盘....

这些中间件会实现持久化(像HDFS和MySQL我们本身就用来存储数据的)，为什么我们还要用HBase呢?

虽然没有什么可比性，但是在学习的时候总会有一个疑问：「既然已学过的系统都有类似的功能了，那为啥我还要去学这个玩意?」

我是这样理解的：

• MySQL?MySQL数据库我们是算用得最多了的吧?但众所周知，MySQL是单机的。MySQL能存储多少数据，取决于那台服务器的硬盘大小。以现在互联网的数据量，很多时候MySQL是没法存储那么多数据的。比如我这边有个系统，一天就能产生1TB的数据，这数据是不可能存MySQL的。(如此大的量数据，我们现在的做法是先写到Kafka，然后落到hive中)
• Kafka?Kafka我们主要用来处理消息的(解耦异步削峰)。数据到Kafka，Kafka会将数据持久化到硬盘中，并且Kafka是分布式的(很方便的扩展)，理论上Kafka可以存储很大的数据。但是Kafka的数据我们不会「单独」取出来。持久化了的数据，最常见的用法就是重新设置offset，做「回溯」操作
• Redis?Redis是缓存数据库，所有的读写都在内存中，速度贼快。AOF/RDB存储的数据都会加载到内存中，Redis不适合存大量的数据(因为内存太贵了!)。
• Elasticsearch?Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，主要用于检索。理论上Elasticsearch也是可以存储海量的数据(毕竟分布式)，我们也可以将数据用『索引』来取出来，似乎已经是非常完美的中间件了。但是如果我们的数据没有经常「检索」的需求，其实不必放到Elasticsearch，数据写入Elasticsearch需要分词，无疑会浪费资源。
• HDFS?显然HDFS是可以存储海量的数据的，它就是为海量数据而生的。它也有明显的缺点：不支持随机修改，查询效率低，对小文件支持不友好。

文中的开头已经说了，HBase是基于HDFS分布式文件系统去构建的。换句话说，HBase的数据其实也是存储在HDFS上的。那肯定有好奇宝宝就会问：HDFS和HBase有啥区别阿?

HDFS是文件系统，而HBase是数据库，其实也没啥可比性。「你可以把HBase当做是MySQL，把HDFS当做是硬盘。HBase只是一个NoSQL数据库，把数据存在HDFS上」。

数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。

扯了这么多，那我们为啥要用HBase呢?HBase在HDFS之上提供了高并发的随机写和支持实时查询，这是HDFS不具备的。

我一直都说在学习某一项技术之前首先要了解它能干什么。如果仅仅看上面的”对比“，我们可以发现HBase可以以低成本来存储海量的数据并且支持高并发随机写和实时查询。

但HBase还有一个特点就是：存储数据的”结构“可以地非常灵活(这个下面会讲到，这里如果没接触过HBase的同学可能不知道什么意思)。

三、入门HBase

听过HBase的同学可能都听过「列式存储」这个词。我最开始的时候觉得HBase很难理解，就因为它这个「列式存储」我一直理解不了它为什么是「列式」的。

在网上也有很多的博客去讲解什么是「列式」存储，它们会举我们现有的数据库，比如MySQL。存储的结构我们很容易看懂，就是一行一行数据嘛。

转换成所谓的列式存储是什么样的呢?

可以很简单的发现，无非就是把每列抽出来，然后关联上Id。这个叫列式存储吗?我在这打个问号。

转换后的数据从我的角度来看，数据还是一行一行的。

这样做有什么好处吗?很明显以前我们一行记录多个属性(列)，有部分的列是空缺的，但是我们还是需要空间去存储。现在把这些列全部拆开，有什么我们就存什么，这样空间就能被我们充分利用。

这种形式的数据更像什么?明显是Key-Value嘛。那我们该怎么理解HBase所谓的列式存储和Key-Value结构呢?

3.1 HBase的数据模型

在看HBase数据模型的时候，其实最好还是不要用「关系型数据库」的知识去理解它。

In HBase, data is stored in tables, which have rows and columns. This is a terminology overlap withrelational databases (RDBMSs), but this is not a helpful analogy.

HBase里边也有表、行和列的概念。

• 表没什么好说的，就是一张表
• 一行数据由一个行键和一个或多个相关的列以及它的值所组成

好了，现在比较抽象了。在HBase里边，定位一行数据会有一个唯一的值，这个叫做行键(RowKey)。而在HBase的列不是我们在关系型数据库所想象中的列。

HBase的列(Column)都得归属到列族(Column Family)中。在HBase中用列修饰符(Column Qualifier)来标识每个列。

在HBase里边，先有列族，后有列。

什么是列族?可以简单理解为：列的属性类别

什么是列修饰符?先有列族后有列，在列族下用列修饰符来标识一列。

还很抽象是不是?来画个图：

我们再放点具体的值去看看，就更加容易看懂了：

这张表我们有两个列族，分别是UserInfo和OrderInfo。在UserInfo下有两个列，分别是UserInfo:name和UserInfo:age，在OrderInfo下有两个列，分别是OrderInfo:orderId和OrderInfo:money。

UserInfo:name的值为：UserInfo:age的值为24。OrderInfo:orderId的值为23333。OrderInfo:money的值为30。这些数据的主键(RowKey)为1

上面的那个图看起来可能不太好懂，我们再画一个我们比较熟悉的：

HBase表的每一行中，列的组成都是灵活的，行与行之间的列不需要相同。如图下：

换句话说：一个列族下可以任意添加列，不受任何限制

数据写到HBase的时候都会被记录一个时间戳，这个时间戳被我们当做一个版本。比如说，我们修改或者删除某一条的时候，本质上是往里边新增一条数据，记录的版本加一了而已。

比如现在我们有一条记录：

现在要把这条记录的值改为40，实际上就是多添加一条记录，在读的时候按照时间戳读最新的记录。在外界「看起来」就是把这条记录改了。

3.2 HBase 的Key-Value

HBase本质上其实就是Key-Value的数据库，那在HBase里边，Key是什么?Value是什么?

我们看一下下面的HBaseKey-Value结构图：

Key由RowKey(行键)+ColumnFamily(列族)+Column Qualifier(列修饰符)+TimeStamp(时间戳--版本)+KeyType(类型)组成，而Value就是实际上的值。

对比上面的例子，其实很好理解，因为我们修改一条数据其实上是在原来的基础上增加一个版本的，那我们要准确定位一条数据，那就得(RowKey+Column+时间戳)。

KeyType是什么?我们上面只说了「修改」的情况，你们有没有想过，如果要删除一条数据怎么做?实际上也是增加一条记录，只不过我们在KeyType里边设置为“Delete”就可以了。

3.3 HBase架构

扯了这么一大堆，已经说了HBase的数据模型和Key-Value了，我们还有一个问题：「为什么经常会有人说HBase是列式存储呢?」

其实HBase更多的是「列族存储」，要谈列族存储，就得先了解了解HBase的架构是怎么样的。

我们先来看看HBase的架构图：

1、Client客户端，它提供了访问HBase的接口，并且维护了对应的cache来加速HBase的访问。

2、Zookeeper存储HBase的元数据(meta表)，无论是读还是写数据，都是去Zookeeper里边拿到meta元数据告诉给客户端去哪台机器读写数据

3、HRegionServer它是处理客户端的读写请求，负责与HDFS底层交互，是真正干活的节点。

总结大致的流程就是：client请求到Zookeeper，然后Zookeeper返回HRegionServer地址给client，client得到Zookeeper返回的地址去请求HRegionServer，HRegionServer读写数据后返回给client。

3.4 HRegionServer内部

我们来看下面的图：

前面也提到了，HBase可以存储海量的数据，HBase是分布式的。所以我们可以断定：HBase一张表的数据会分到多台机器上的。那HBase是怎么切割一张表的数据的呢?用的就是RowKey来切分，其实就是表的横向切割。

说白了就是一个HRegion上，存储HBase表的一部分数据。

HRegion下面有Store，那Store是什么呢?我们前面也说过，一个HBase表首先要定义列族，然后列是在列族之下的，列可以随意添加。

一个列族的数据是存储在一起的，所以一个列族的数据是存储在一个Store里边的。

看到这里，其实我们可以认为HBase是基于列族存储的(毕竟物理存储，一个列族是存储到同一个Store里的)

Store里边有啥?有Mem Store、Store File、HFile，我们再来看看里边都代表啥含义。

HBase在写数据的时候，会先写到Mem Store，当MemStore超过一定阈值，就会将内存中的数据刷写到硬盘上，形成StoreFile，而StoreFile底层是以HFile的格式保存，HFile是HBase中KeyValue数据的存储格式。

所以说：Mem Store我们可以理解为内存 buffer，HFile是HBase实际存储的数据格式，而StoreFile只是HBase里的一个名字。

回到HRegionServer上，我们还漏了一块，就是HLog。

这里其实特别好理解了，我们写数据的时候是先写到内存的，为了防止机器宕机，内存的数据没刷到磁盘中就挂了。我们在写Mem store的时候还会写一份HLog。

这个HLog是顺序写到磁盘的，所以速度还是挺快的(是不是有似曾相似的感觉)...

稍微总结一把：

HRegionServer是真正干活的机器(用于与hdfs交互)，我们HBase表用RowKey来横向切分表

HRegion里边会有多个Store，每个Store其实就是一个列族的数据(所以我们可以说HBase是基于列族存储的)

Store里边有Men Store和StoreFile(HFile)，其实就是先走一层内存，然后再刷到磁盘的结构

3.5 被遗忘的HMaster

我们在上面的图会看到有个Hmaster，它在HBase的架构中承担一种什么样的角色呢?读写请求都没经过Hmaster呀。

那HMaster在HBase里承担什么样的角色呢??

HMaster is the implementation of the Master Server. The Master server is responsible for monitoring all RegionServer instances in the cluster, and is the interface for all metadata changes.

HMaster会处理 HRegion 的分配或转移。如果我们HRegion的数据量太大的话，HMaster会对拆分后的Region重新分配RegionServer。(如果发现失效的HRegion，也会将失效的HRegion分配到正常的HRegionServer中)

HMaster会处理元数据的变更和监控RegionServer的状态。

四、RowKey的设计

到这里，我们已经知道RowKey是什么了。不难理解的是，我们肯定是要保证RowKey是唯一的，毕竟它是行键，有了它我们才可以唯一标识一条数据的。

在HBase里边提供了三种的查询方式：

• 全局扫描
• 根据一个RowKey进行查询
• 根据RowKey过滤的范围查询

4.1 根据一个RowKey查询

首先我们要知道的是RowKey是会按字典序排序的，我们HBase表会用RowKey来横向切分表。

无论是读和写我们都是用RowKey去定位到HRegion，然后找到HRegionServer。这里有一个很关键的问题：那我怎么知道这个RowKey是在这个HRegion上的?

HRegion上有两个很重要的属性：start-key和end-key。

我们在定位HRegionServer的时候，实际上就是定位我们这个RowKey在不在这个HRegion的start-key和end-key范围之内，如果在，说明我们就找到了。

这个时候会带来一个问题：由于我们的RowKey是以字典序排序的，如果我们对RowKey没有做任何处理，那就有可能存在热点数据的问题。

举个例子，现在我们的RowKey如下：

java3y111 
java3y222 
java3y333 
java3y444 
java3y555 
aaa 
bbb 
java3y777 
java3y666 
java3y...

Java3yxxx开头的RowKey很多，而其他的RowKey很少。如果我们有多个HRegion的话，那么存储Java3yxxx的HRegion的数据量是最大的，而分配给其他的HRegion数量是很少的。

关键是我们的查询也几乎都是以java3yxxx的数据去查，这会导致某部分数据会集中在某台HRegionServer上存储以及查询，而其他的HRegionServer却很空闲。

如果是这种情况，我们要做的是什么?对RowKey散列就好了，那分配到HRegion的时候就比较均匀，少了热点的问题。

HBase优化手册：

建表申请时的预分区设置，对于经常使用HBase的小伙伴来说,HBase管理平台里申请HBase表流程必然不陌生了。

'给定split的RowKey组例如:aaaaa,bbbbb,ccccc;或给定例如:startKey=00000000,endKey=xxxxxxxx,regionsNum=x'

第一种方式:

是自己指定RowKey的分割点来划分region个数.比如有一组数据RowKey为[1,2,3,4,5,6,7],此时给定split RowKey是3,6,那么就会划分为[1,3),[3,6),[6,7)的三个初始region了.如果对于RowKey的组成及数据分布非常清楚的话,可以使用这种方式精确预分区.

第二种方式 :

如果只是知道RowKey的组成大致的范围,可以选用这种方式让集群来均衡预分区,设定始末的RowKey,以及根据数据量给定大致的region数,一般建议region数最多不要超过集群的rs节点数,过多region数不但不能增加表访问性能,反而会增加master节点压力.如果给定始末RowKey范围与实际偏差较大的话,还是比较容易产生数据热点问题.

最后:生成RowKey时,尽量进行加盐或者哈希的处理,这样很大程度上可以缓解数据热点问题.

4.2根据RowKey范围查询

上面的情况是针对通过RowKey单个查询的业务的，如果我们是根据RowKey范围查询的，那没必要上面那样做。

HBase将RowKey设计为字典序排序，如果不做限制，那很可能类似的RowKey存储在同一个HRegion中。那我正好有这个场景上的业务，那我查询的时候不是快多了吗?在同一个HRegion就可以拿到我想要的数据了。

举个例子：我们会间隔几秒就采集直播间热度，将这份数据写到HBase中，然后业务方经常要把主播的一段时间内的热度给查询出来。

我设计好的RowKey，将该主播的一段时间内的热度都写到同一个HRegion上，拉取的时候只要访问一个HRegionServer就可以得到全部我想要的数据了，那查询的速度就快很多。

最后

最后再来带着大家回顾一下这篇文章写了什么：

HBase是一个NoSQL数据库，一般我们用它来存储海量的数据(因为它基于HDFS分布式文件系统上构建的)

HBase的一行记录由一个RowKey和一个或多个的列以及它的值所组成。先有列族后有列，列可以随意添加。

HBase的增删改记录都有「版本」，默认以时间戳的方式实现。

RowKey的设计如果没有特殊的业务性，最好设计为散列的，这样避免热点数据分布在同一个HRegionServer中。

HBase的读写都经过Zookeeper去拉取meta数据，定位到对应的HRegion，然后找到HRegionServer

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原文发布时间：2020-06-05
本文作者：大数据架构师
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