01_尚硅谷大数据之HBase简介
大数据HBase架构原理
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谁在用HBase ?
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目录
1. HBase应用场景 2. HBase功能与架构
3. HBase关键流程
4. HBase常用命令和参数
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ห้องสมุดไป่ตู้
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部署架构 – 架构
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HBase是一个分布式存储系统，具有高可靠性、高性能、面
向列、可伸缩的特点。 HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统
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需求场景
HBase适合具有如下需求的应用：
海量数据（TB、PB）
高吞吐量
需要在海量数据中实现高效的随机读取 需要很好的性能伸缩能力 能够同时处理结构化和非结构化的数据 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID特性
HBase介绍
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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。
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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”。
Row010
Row011 Row012
Region-2
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基础知识培训
HBase常见故障处理方法
数据损坏
当HBase表数据损坏时，可以尝试使用HBase的恢复工具 进行修复。如果无法修复，则需要从备份中恢复数据。
集群性能问题
如果集群性能出现下降，可以检查集群资源使用情况，如 CPU、内存和磁盘I/O等，并根据实际情况进行调整。
节点故障
当某个HBase节点出现故障时，集群会自动进行切换，并 将故障节点上的数据重新分发到其他可用节点上。如果故 障节点无法恢复，则需要手动替换该节点。
HMaster主要负责管理 HRegionServer，包括分配和 迁移HRegion等。
HRegionServer负责存储和管 理数据，包括数据的读写、压 缩、存储等。
HRegionServer通过 ZooKeeper集群与HMaster进 行通信，实时汇报自己的状态。
HBase的客户端和服务端通信
常见过滤器
HBase提供了多种内置的过滤器，如比较过滤器 （CompareFilter）、限制行数过滤器（LimitFilter）等。用户 还可以自定义过滤器以满足特定的需求。
06
HBase性能优化
调整HBase参数优化性能
调整HBase参数
根据实际应用场景和数据量，合理配 置HBase参数，如表数量、Region 服务器数量、存储容量等，以提高 HBase性能。
02
HBase基本概念
HBase的数据模型
HBase的数据模型是基于列的，而不 是基于行的。这意味着数据在HBase 中是按照列族进行组织的，而不是按 照行进行组织。
HBase中的数据是按照键值对的形式 存储的。每个键值对都包含一个行键、 一个列族、一个列限定符和一个值。
HBase中的每个表都有多个列族，每 个列族可以有多个列。列族在创建表 时定义，而列可以在任何时候添加。
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用法 -回复
hbase用法-回复如何使用HBaseHBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，它专为存储大规模数据集而设计。
本文将向您介绍HBase的用法，一步一步回答以下问题：1. HBase是什么及其特点？2. HBase的安装和设置。
3. HBase的数据模型。
4. HBase的数据访问和操作。
5. HBase的一致性和可用性。
6. HBase的性能调优。
7. HBase在实际应用中的使用。
1. HBase是什么？HBase是一个基于Hadoop的分布式面向列的数据库。
它是一个开源项目，采用了Google的Bigtable模型。
HBase具有以下特点：- 高度可扩展：HBase可以在数千台服务器上运行，处理海量数据。
- 面向列存储：数据以行和列的形式存储，每个列可以包含不同类型的数据。
- 高读写性能：HBase支持快速的随机读写操作，并具有高并发性能。
- 强一致性：HBase提供强一致性模型，支持事务处理。
- 自动故障转移：HBase具有自动故障转移功能，保证数据的可靠性和可用性。
2. HBase的安装和设置。
为了使用HBase，您需要按照以下步骤进行安装和设置：- 下载HBase二进制文件并解压缩到您的目标文件夹。
- 配置HBase环境变量（例如JAVA_HOME、HADOOP_HOME、HBASE_HOME）。
- 修改HBase配置文件hbase-site.xml，指定Hadoop集群的位置和运行模式（分布式或伪分布式）。
- 启动HBase集群：运行start-hbase.sh（Linux）或start-hbase.cmd （Windows）。
- 运行HBase Shell：输入hbase shell命令以进入交互式Shell界面。
3. HBase的数据模型。
HBase的数据模型是面向列的，类似于传统的二维表格。
数据存储在表中，每个表由行和列组成。
行由唯一的行键标识，列由列族和列限定符组成。
hbase的应用场景
hbase的应用场景
HBase是一个分布式的非关系型数据库，其应用场景主要包括以下几个方面：
1. 大数据存储和处理：HBase可以存储PB级别的海量数据，并且支持快速的数据读写操作，可以作为大数据存储和处理平台的重要组成部分，例如企业级数据仓库、日志分析、搜索引擎等。
2. 实时数据处理：HBase可以实现实时的数据存储和查询，在实时数据处理场景下可以作为数据缓存和实时计算的基础组件，例如实时监控和分析系统、智能推荐系统等。
3. 协同过滤和推荐系统：HBase支持随机访问和列存储，可以快速查询和计算用户之间的相似度和兴趣偏好，可以作为协同过滤和推荐系统的底层存储和计算引擎。
4. 地理信息系统：HBase支持空间数据类型和空间索引，可以存储和查询大规模的地理空间数据，可以作为地理信息系统的底层存储和查询引擎。
5. 时序数据存储和分析：HBase支持时间戳的存储和查询，可以存储和查询大规模的时序数据，例如物联网数据、传感器数据、日志数据等。
总之，HBase适用于大规模数据存储和处理场景，具有高可靠性、高可扩展性和高性能的特点，是企业级大数据应用的重要组成部分。
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什么是HBase？
什么是HBase？HBase 介绍⼀、什么是HBase？1.HBase – Hadoop Database，是⼀个⾼可靠性、⾼性能、⾯向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库2. HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。
⽐如：Google Bigtable使⽤GFS作为其⽂件存储系统，HBASE利⽤Hadoop HDFS作为其⽂件存储系统；Google运⾏MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利⽤Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利⽤Chubby作为协同服务，HBASE利⽤Zookeeper作为协同服务。
3.HBase是⼀个分布式存储、数据库引擎，可以⽀持千万的QPS、PB级别的存储，这些都已经在⽣产环境验证，并且在⼴⼤的公司已经验证。
特别是阿⾥（淘宝、天猫、蚂蚁⾦服）、⼩⽶⽶聊、⼩⽶云、⼩⽶推送服务）、京东、滴滴内部都有数千、上万台的HBase集群。
Hbase PMC。
阿⾥1个。
Hbase Committer。
阿⾥4个，⼩⽶4个。
2016年双11，HBase承载访问量达到了上百GB/秒(写⼊)与上百GB/秒(读取)，相当于全国⼈民⼀秒收发⼀条短信，在业务记录、安全风控、实时计算、⽇志监控、消息聊天等多个场景发挥重要价值。
⼆、哪些是HBase的特点？1.存储数据量⼤：⼀个表可以有上亿⾏，上百万列。
2.⾯向列：⾯向列表（簇）的存储和权限控制，列（簇）独⽴检索。
3.稀疏：对于为空（NULL）的列，并不占⽤存储空间，因此，表可以设计的⾮常稀疏。
4.⽆模式：每⼀⾏都有⼀个可以排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同⼀张表中不同的⾏可以有截然不同的列。
5.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，版本号就是单元格插⼊时的时间戳。
6.数据类型单⼀：HBase中的数据都是字符串，没有类型。
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第1章HBase简介
1.1 什么是HBase
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE 技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。
比如：Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google 运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为对应。
1.2 HBase中的角色
1.2.1 HMaster
功能：
1) 监控RegionServer
2) 处理RegionServer故障转移
3) 处理元数据的变更
4) 处理region的分配或移除
5) 在空闲时间进行数据的负载均衡
6) 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端
1.2.2 RegionServer
功能：
1) 负责存储HBase的实际数据
2) 处理分配给它的Region
3) 刷新缓存到HDFS
4) 维护HLog
5) 执行压缩
6) 负责处理Region分片
1.2.3 其他组件：
1) Write-Ahead logs
HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。
但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。
所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
2) HFile
这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。
3) Store
HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。
4) MemStore
顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL 中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。
5) Region
Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。
1.3 HBase架构
HBase架构图。