hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop 项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

hadoop家族

hadoop家族成员：

Hadoop Common
Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如：配置文件和日志操作等。
Avro
Avro是doug cutting主持的RPC项目，有点类似Google的protobuf和Facebook的thrift。avro用来做以后hadoop的RPC，使hadoop的RPC模块通信速度更快、数据结构更紧凑。
Chukwa
Chukwa是基于Hadoop的大集群监控系统，由yahoo贡献。
HBase
基于Hadoop Distributed File System，是一个开源的，基于列存储模型的分布式数据库。
HDFS
分布式文件系统
Hive
hive类似CloudBase，也是基于hadoop分布式计算平台上的提供data warehouse的sql功能的一套软件。使得存储在hadoop里面的海量数据的汇总，即席查询简单化。hive提供了一套QL的查询语言，以sql为基础，使用起来很方便。
MapReduce
实现了MapReduce编程框架
Pig
Pig是SQL-like语言，是在MapReduce上构建的一种高级查询语言，把一些运算编译进MapReduce模型的Map和Reduce中，并且用户可以定义自己的功能。Yahoo网格运算部门开发的又一个克隆Google的项目Sawzall。
ZooKeeper
Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

hbase系统架构图

架构如下：

Client 
HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信，对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC；对于数据读写类操作，Client与HRegionServer进行RPC
Zookeeper
Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以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，见下文描述
HMaster
HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行，HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作：
1. 管理用户对Table的增、删、改、查操作
2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
3. 在Region Split后，负责新Region的分配
4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer 上的Regions迁移
HRegionServer
HRegionServer主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBase中最核心的模块。
HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象，每个HRegion对应了Table中的一个Region，HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储，可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中，这样最高效。

HStore
HStore存储是HBase存储的核心了，其中由两部分组成，一部分是 MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用户写入的数据首先会放入MemStore，当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile（底层实现是HFile），当StoreFile文件数量增长到一定阈值，会触发Compact合并操作，将多个StoreFiles合并成一个StoreFile，合并过程中会进行版本合并和数据删除，因此可以看出HBase其实只有增加数据，所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的，这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回，保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后，会逐步形成越来越大的StoreFile，当单个StoreFile大小超过一定阈值后，会触发Split操作，同时把当前 Region Split成2个Region，父Region会下线，新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer 上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。

HLog

HBase中WAL（Write Ahead Log） 的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File。
在理解了上述 HStore的基本原理后，还必须了解一下HLog的功能，因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的，但是在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据将会丢失，这就需要引入HLog了。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）。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，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。

HLog数据存储

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是“写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue

HFile数据存储

HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的二进制格式文件，实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile。
首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。Trailer中有指针指向其他数据块的起始点。

File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。

Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点。
Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询。每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏。后面会详细介绍每个KeyValue对的内部构造。
HFile里面的每个KeyValue 对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。开始是两个固定长度的数值，分别表示Key的长度和Value 的长度。紧接着是Key，开始是固定长度的数值，表示RowKey的长度，紧接着是RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是 Family，接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据了。

hbase的逻辑模型

逻辑模型：

下面分别说说几个关键概念：

1）行键(RowKey)

-- 行键是字节数组, 任何字符串都可以作为行键；

-- 表中的行根据行键进行排序，数据按照Row key的字节序(byte order)排序存储；

-- 所有对表的访问都要通过行键 （单个RowKey访问，或RowKey范围访问，或全表扫描)

2）列族（ColumnFamily）

-- CF必须在表定义时给出

-- 每个CF可以有一个或多个列成员(ColumnQualifier)，列成员不需要在表定义时给出，新的列族成员可以随后按需、动态加入

-- 数据按CF分开存储，HBase所谓的列式存储就是根据CF分开存储（每个CF对应一个Store），这种设计非常适合于数据分析的情形

3）时间戳（TimeStamp）

-- 每个Cell可能又多个版本，它们之间用时间戳区分

4）单元格（Cell）

-- Cell 由行键，列族:限定符，时间戳唯一决定

-- Cell中的数据是没有类型的，全部以字节码形式存贮

5）区域(Region）

-- HBase自动把表水平（按Row）划分成多个区域(region)，每个region会保存一个表里面某段连续的数据；

-- 每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region；

-- 当table中的行不断增多，就会有越来越多的region。这样一张完整的表被保存在多个Region 上。

-- HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元表示不同的HRegion可以分布在不同的HRegionServer上。但一个HRegion不会拆分到多个server上。

hbase存储结构

HBase 是基于列的数据库，让我们看一下关系型数据库和hbase数据库存储的对比。

行式存储和列式存储对比：

行式存储

• 数据是按行存储的
• 没有索引的查询使用大量I/O
• 建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源
• 面对查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求

列式存储

数据按列存储——每一列单独存放

数据即是索引

只访问查涉及的列——大量降低系统IO

每一列由一个线索来处理——查询的并发处理

数据类型一致，数据特征相似——高效压缩

关系型数据库到hbase数据存储的变迁

传统关系型数据库(mysql，oracle)数据存储方式主要如下：

上图是个很典型的数据储存方式，我把每条记录分成3部分:主键、记录属性、索引字段。我们会对索引字段建立索引，达到二级索引的效果。

但是随着业务的发展，查询条件越来越复杂，需要更多的索引字段，且很多值都不存在，如下图：

上图是6个索引字段，实际情况可能是上百个甚至更多，并且还需要根据多个索引字段刷选。查询性能越来越低，甚至无法满足查询要求。关系型数据里的局限也开始显现，于是很多人开始接触NoSQL。

列族数据库很强大，很多人就想把数据从mysql迁到hbase，存储的方式还是跟上图一样，主键为rowkey。其他各个字段的数据，存 储一个列族下的不同列。但是想对索引字段查询就没有办法，目前还没有比较好的基于bigtable的二级索引方案，所以无法对索引字段做查询。

这时候其实可以转换下思维，可以把数据倒过来，如下图：

把各个索引字段的值作为rowkey，然后把记录的主键和属性值按照一定顺序存在对应rowkey的value里。上图只有一个列族，是最简单的方式。 Value里的记录可以设置成定长的byte[]，多个记录集合通过移位快速查询到。

但是上面只适合单个索引字段的查询。如果要同时对多个索引字段查询，上图的方式需要求取出所有value值，比如查询“浙江”and“手机”，需要取出两个value，再解析出各自的主键求交。如果每条记录的属性有上百个，对性能影响很大。

接下来的变化是解决多索引字段查询的问题。我们将主键字段和属性字段分开存储，储存在不同的列族下，多索引查询只需要取出列族1下的数据，再去最小集合的列族2里取得想要的值。储存如下图：

列族数据库数据文件是按照列族分的。在取数据时，都会把一个列族的所有列数据都取出来，事实上我们并不需要把记录明细取出来，所以把这部分数据放到了另一个列族下。

接下来是对列族2扩展，列族2储存更多的列，用来做各种刷选、计算处理。如下图：

hbase的ROOT和META表

相关内容可以参考：

http://greatwqs.iteye.com/blog/1838904

hbase适合

1、高速插入