阿里云大规模结构化云存储HBase架构解析
HBase简介与原理详细讲解
HBase的设计初衷之一就是用来存储互联网持续更新的网页副本，该功能在互联网服 务的其它领域也同样适用。例如，由于HBase能完成从个人之间的通信信息存储到通 信信息分析等多种任务，因而成为了Facebook、Twitter和StumbleUpon等多家社交网 络公司的关键基础设施，在这一领域，HBase拥有众多的应用场景——抓取增量数据， 内容服务，信息交换。
此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计变得 非常简单；Sqoop则为HBase提供了方便的传统关系数据库数据导入功能，使得传统 数据库数据向HBase中迁移变得非常方便。 HBase的设计目的是处理非常庞大的表，甚至能使用普通的计算机处理超过10亿行的、 由数百万列元素组成的数据表的数据。
HBase使用场景和成功案例——抓取增量数据
HBase会抓取来自各种数据源的增量数据，这种数据源可能是网页爬虫，也可能是记 录用户看了什么广告和看了多长时间广告的广告效果数据，还可能是记录各种参数 的时间序列数据。 下面介绍HBase在该领域的几个成功案例：
1. 抓取监控指标：OpenTSDB 服务数百万用户的Web产品的后台基础设施一般都有数百或数千台服务器，这些服 务器承担了各种功能，包括服务流量、抓取日志、存储数据和处理数据等。为了保 证产品正常运行，监控这些服务器及其上面运行的软件的健康状态是至关重要的。 而对整个环境进行大规模监控，需要能够采集和存储来自不同数据源的各种监控指 标的监控系统，针对此问题，每个公司都有自己的解决方案，一些公司使用商业工 具来收集和展示监控指标，而另外一些公司则使用开源框架。 StumbleUpon创建了一个开源框架OpenTSDB，它是Open Time Series DataBase（开放 时间序列数据库——按照时间收集监控指标一般被称为时间序列数据，即按照时间 顺序收集和记录的数据）的缩写。OpenTSDB收集服务器的各种监控指标，并使用 HBase作为核心平台来存储和检索所收集的监控指标。StumbleUpon创建OpenTSDB是 为了拥有一个可扩展的监控数据收集系统，一方面，该框架能够存储和检索监控指 标数据并保存很长时间；另一方面，如果需要增加功能，该框架也可以添加各种新 的监控指标。StumbleUpon使用OpenTSDB监控所有基础设施和软件，也包括HBase集 群自身。
hbase逻辑结构
hbase逻辑结构HBase是一个分布式、可扩展的面向列的NoSQL数据库，它以Hadoop 的HDFS为底层存储，适用于大规模数据存储和实时查询。
HBase的逻辑结构由表、行、列和单元格组成。
1. 表（Table）：HBase中的数据是以表的形式进行组织和存储的。
每个表都有一个唯一的名称，并被分割成若干个区域（Region），每个区域包含一部分行的数据。
表由列族（Column Family）组成，列族是逻辑上的概念，用于将相关的列进行分组。
表可以通过行键（Row Key）来进行访问和操作。
2. 行（Row）：HBase的行是以行键进行唯一标识的，行键是一个可变长度的字节数组。
行中的数据以列族和列限定符（Column Qualifier）进行组织，可以有一个或多个列族。
行是按字典顺序存储的，因此查询时按行键的范围进行检索会更高效。
3. 列（Column）：HBase的列是由列族和列限定符组成的。
列限定符是列族中的具体列的名字，它是一个可变长度的字节数组。
每个列可以包含多个版本（version）的数据，每个版本都有一个时间戳，可以通过时间戳来获取历史版本的数据。
4. 单元格（Cell）：HBase中的单元格是行、列和时间戳的组合，它包含了一个特定的数据值。
单元格的数据值可以是任何类型的字节数组，因此HBase中的数据是以无模式（Schema-less）存储的。
HBase的逻辑结构与传统关系型数据库有所不同，它以键值对的方式存储数据，将表按行进行分割存储，并使用列族对列进行分组。
这种方式使得HBase在存储和查询大规模数据时更为高效和可扩展。
在HBase中，数据是按照顺序进行存储的，因此它适合于按行键范围进行检索的场景，能够提供快速的查询性能。
此外，HBase还支持自动分区和负载均衡，能够自动调整数据的分布，提高数据的可靠性和可用性。
总结起来，HBase的逻辑结构包括表、行、列和单元格，它以键值对的方式存储数据，并使用列族对列进行分组。
hbase概述
hbase概述HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式非关系型数据库。
它是以Google的Bigtable为基础实现的，旨在为大规模分布式系统提供高可靠性、高性能的数据存储和处理能力。
HBase的设计目标是适用于海量数据环境下的随机实时读写，并能够容忍硬件故障。
HBase的特点和优势主要包括以下几个方面：1.分布式架构：HBase使用分布式架构来存储数据，数据可以水平扩展到数千台机器上。
它采用了Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)作为底层存储，可以自动在集群中多节点上复制数据，实现分布式存储和高可靠性。
2.高可扩展性：由于HBase采用分布式架构，可以通过简单地增加集群中的机器来扩展系统的容量和性能。
通过添加更多的Region Server节点，HBase能够支持PB级别的数据规模。
3.列式存储：HBase将数据以列式存储在磁盘上，相比传统的行式数据库，这种存储方式在某些场景下可以提供更好的查询性能。
此外，HBase还支持列族的概念，可以将相关的列进行组织，提高查询效率。
4.高性能读写：HBase支持高性能的读写操作，可以满足实时查询和更新的需求。
HBase的数据模型和存储方式使得它在随机读写方面表现出色，适合处理大量的随机访问操作。
5.强一致性：HBase提供强一致性的数据一致性模型，即读取操作总是可以看到最新的数据。
这种特性使得HBase适用于许多需要数据一致性的应用场景，如金融、电信等领域。
6.数据复制和容错：HBase采用副本机制来实现数据的复制和容错。
可以将数据副本存储在不同的Region Server上，以提高系统的容错能力和可靠性。
当某个副本节点发生故障时，可以自动切换到其他副本节点进行读写操作。
7.可伸缩的数据模型：HBase数据模型是非常灵活和可伸缩的，可以存储具有不同结构的数据。
HBase支持动态添加和删除列族，以及在行级别上进行事务处理。
阐述hbase的基本特点和概念。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库存储系统，具有高可靠性、高性能和可伸缩性，它可以处理分布在数千台通用服务器上的PB级的海量数据。
以下是HBase的基本特点和概念：1.高可靠性：HBase使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其文件存储系统，具有高可靠性。
它利用Zookeeper作为协同服务，确保在系统出现故障时，数据不会丢失。
2.高性能：HBase具有高性能，可以在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。
它使用Hadoop MapReduce来处理海量数据，确保数据能够快速地被访问和处理。
3.面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它以列族的形式存储数据，而不是以行的形式存储。
这使得HBase非常适合于处理大型数据集，因为它可以更快地访问和过滤数据。
4.可伸缩性：HBase可以轻松地扩展到数千台服务器，使其能够处理PB级别的数据。
这使得HBase成为处理大规模数据的理想选择。
5.适合非结构化数据存储：HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型。
它适合于存储非结构化数据，如文本、图像或音频等。
6.主从架构：HBase是主从架构，其中HMaster作为主节点，HRegionServer作为从节点。
HMaster负责协调和分配任务给各个HRegionServer，而HRegionServer则负责处理和存储数据。
7.多版本数据：HBase为null的记录不会被存储，同时它也支持多版本号数据。
这使得HBase可以方便地存储变动历史记录，比如用户的Address变更。
总的来说，HBase是一个非常强大和灵活的数据库系统，适用于处理大规模的非结构化数据。
hbase架构与原理
将一个数据表按Key值范围横向划分为一个个 的子表，实现分布式存储。
这个子表，在HBase中被称作“Region”。
每一个Region都关联一个Key值范围，即一个 使用StartKey和EndKey描述的区间。事实上，每 一个Region仅仅记录StartKey就可以了，因为它 的EndKey就是下一个Region的StartKey。
RegionServer是HBase的数据服务进程。负责处理 用户数据的读写请求。 Region被交由RegionServer管理。实际上，所有 用户数据的读写请求，都是和RegionServer上的 Region进行交互。 Region可以在RegionServer之间发生转移。
思考：
一个Region包含了一个Startkey和EndKey范围； 一条用户数据KeyValue必然属于一个唯一的Region； Region由RegionServer来管理，那么，这个路由信 息保存在哪里呢？ Region如何才可以转移？由谁负责转移？
Row011 Row012
……….. Row020
Row021 Row022
……….. Row030
Row031 ……….. ……….. ………..
Region-1
StartKey,EndKey
Region-2
StartKey,EndKey
Region-3
StartKey,EndKey
Region-4
HBase介绍
前言
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式 数据库，设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据 时的局限性。
本章主要介绍HBase的应用场景、功能与架构、关键流程、 常用命令和参数。
HBase架构简介
HBase架构简介一、概览图1图1指出了在HBase中其实有两种文件，一种是write-ahead log，而另一种则是真正存储数据的地方。
而这些文件都被HRegionServers来处理。
从图中可以看出，文件最后在HDFS中存在不同的block中。
基本的通信流程是这样的：当一个client需要查询某一特点的row时，它会先连到Zookeeper（事实上是ZK管理的集群），并且从zookeeper获取持有-ROOT-的region的server name，有了这个信息以后，我们就可以去寻找包含刚刚我们查询的row的.META.的region的server name。
这些信息都会被客户端缓存下来。
最后，我们可以通过.META.找到持有我们所查询的rowkey的region。
一旦获取了这个row在哪个region中，这个信息也会被客户端缓存下来，所以下次再访问的时候，就可以直接访问那个region了。
过了一段时间后，客户端就会搜集到相当全面的信息：查询某row时应到哪个region去找，从而不需要去查询.META.了。
当HBase启动时，HMaster负责向各个RS分配region，其中当然也包括了-ROOT-和.META.某RS打开一个Region，这时会创建一个相应的HRegion对象，当HRegion打开时，它会为每一个HColumnFamily创建一个Store，每一个Store 都会有一个或者多个StoreFile的实例，它是对真正的存储文件HFile的轻量级封装。
每一个Store都会有一个MemStore，并且整个RS会共享一个HLog实例。
二、写当一个client向RS发起一个HTable.put(Put)的请求时，第一步先把数据写入write-ahead-log(WAL),被HLog所表示，这个WAL是一个标准的Hadoo SequenceFile，当Server挂掉以后再重启，WAL可以继续将未被持久化的数据持久化。
HBase技术原理介绍及案例分析
? 海? 量量数据需要存储 ? ?非结构化数据 ? ?高可展性 ? 灵活数据模型 ? 在线存储与离线计算结合
SQL 模型
图模 型
时序模 型
时空 模型
百万 列列
万亿?行行
~10 亿 QPS
?小对象 存储
?高可展 ~10PB
稀疏 表
读写 毫秒
动态 列列
LSM
分布式 架构
?高压 缩?比 1:10
存储计 算分离
? 读写 API 完全不不变 ? 满?足数百 TB 数据的冷数据 ? 写? 入 QPS > 20W ，读单台 QPS 低 < 50 ? Get 平均延迟< 20ms，满?足实时写?入及读取
建表 DDL ：
create ‘ test',"info", CONFIGURATION=>{'HFILE_STORAGE_POLICY'=>'CO LD'}
阿里云 ApsaraDB HBase VS 传统数据库
全栈式 融合流、 分析能?力力 ApsaraDB HBase
多种数据模型、灵活
多模式 ApsaraDB HBase
?自动分区、运维简单
NewSQL
超过单机数据量量及TPS 引?入运维复杂性、扩展不不平滑
分库分表
基本 CURD 需求 单机数据库
功能
RDS MySQL
RDS SQL Server
RDS PostgreSQL
复杂 分析
异步 实时 同步
ApsaraDB
HBase&Phoenix
……
l 多 RDS 可以同步到 ?一个 HBase 集群 l 异步实时同步，平均延迟 ?小于 200ms l ? 支持跨可 ?用区、异地实时同步 l 指标监控、可视化 l 在线配置即可 ? 生效 l ? 自动同步到 HBase ：
hbase 逻辑结构
hbase 逻辑结构HBase是一个分布式的高可靠性、高性能、面向列的NoSQL数据库系统，它建立在Hadoop的HDFS（分布式文件系统）之上。
HBase的逻辑结构主要包括表（table）、行（row）、列族（column family）、列（column）和单元格（cell）等几个重要的概念。
1. 表（Table）：HBase中的数据以表的形式存储，表是按行存储的，每一行都有一个唯一的行键（row key）。
表可以看作是一系列行的集合，每一行都有多个列族。
2. 行（Row）：表中的每一行都有一个唯一的行键（row key）。
行键在表中是唯一的，用于标识一行数据。
行键通常是字节流（byte array）类型，可以支持任意长度。
3. 列族（Column Family）：HBase中的表可以划分为多个列族，每个列族包含一组列。
列族是逻辑上的概念，用于组织和管理数据。
所有的列族在创建表时必须指定，并且在表的生命周期中无法添加或删除。
4. 列（Column）：列是表中实际存储数据的基本单元，由列名（column name）和列值（column value）组成。
列名是字符串类型，用于标识列的名称，列值可以是任意类型的数据。
列名必须属于表的某个列族。
5. 单元格（Cell）：单元格是表中最小的存储单位，由行键、列族和列名确定。
每个单元格可以存储一个具体的列值。
在HBase中，表的数据按行存储，并且以行键为索引。
查询数据时，可以通过行键快速定位到具体的行，并根据需要获取该行的列族、列和列值。
列族的设计通常是在创建表时确定的，并且在表的生命周期中无法更改。
列的设计相对灵活，可以动态地添加或删除列。
HBase的逻辑结构提供了灵活的数据模型，适合存储大规模的结构化和半结构化数据。
同时，HBase通过分布式存储和水平扩展，能够提供高可靠性、高性能和高并发访问能力。
深入理解HBase的原理及系统架构
深入理解HBase的原理及系统架构HBase的构成物理上来说，HBase是由三种类型的服务器以主从模式构成的。
这三种服务器分别是：Region server，HBase HMaster，ZooKeeper。
其中Region server负责数据的读写服务。
用户通过沟通Region server来实现对数据的访问。
HBase HMaster负责Region的分配及数据库的创建和删除等操作。
ZooKeeper作为HDFS的一部分，负责维护集群的状态（某台服务器是否在线，服务器之间数据的同步操作及master的选举等）。
另外，Hadoop DataNode负责存储所有Region Server所管理的数据。
HBase中的所有数据都是以HDFS文件的形式存储的。
出于使Region server所管理的数据更加本地化的考虑，Region server是根据DataNode分布的。
HBase的数据在写入的时候都存储在本地。
但当某一个region被移除或被重新分配的时候，就可能产生数据不在本地的情况。
这种情况只有在所谓的compaction之后才能解决。
NameNode负责维护构成文件的所有物理数据块的元信息（metadata）。
HBase结构如下图所示：RegionsHBase中的表是根据row key的值水平分割成所谓的region的。
一个region包含表中所有row key位于region的起始键值和结束键值之间的行。
集群中负责管理Region的结点叫做Region server。
Region server负责数据的读写。
每一个Region server大约可以管理1000个region。
Region的结构如下图所示：HBase的HMasterHMaster负责region的分配，数据库的创建和删除操作。
具体来说，HMaster的职责包括：•调控Region server的工作o在集群启动的时候分配region，根据恢复服务或者负载均衡的需要重新分配region。
hbase逻辑结构
hbase逻辑结构
HBase是一个分布式NoSQL数据库，其逻辑结构包括：
1. 表：HBase中的数据存储在表中，类似于关系型数据库中的表格。
每个表可以包含多个行和列。
2. 行：表中的每一行都有一个唯一的行键（Row Key）。
行键是用来
定位行的起点的，所有行都按照行键的字典序排序。
3. 列族：在HBase中，每个表都可以定义多个列族（Column Family），每个列族可以包含多个列。
列族用来将相关的数据放在一起，
以便更有效地进行检索和存储。
4. 列：每个列都有一个唯一的标识符，由列族和列限定符（qualifier）组成。
列的值可以是一个简单的值，也可以是一个复杂的
结构（如一个JSON对象）。
5. 版本：HBase中的每个单元格（cell）都可以保存多个版本。
这
允许在查询数据时返回历史版本的数据，也可以方便地通过时间戳来检索
数据。
6. Region：每个HBase表都被分为多个区域（Region）。
每个区域
都负责存储表中一定范围的行数据，并由一个RegionServer进程进行管理。
这种划分方式能够有效地支持水平扩展，增加了系统的可扩展性和容
错性。