HBase简介与原理详细讲解
hbase列式存储原理
hbase列式存储原理HBase是一个开源的非关系型数据库，它的存储基础是一种列式存储结构，下面我们来具体的介绍HBase列式存储的原理。
1、传统行存储传统的关系型数据库，以行为存储单位，一条记录是由一行定义的，每一行后面跟一个结束符，行后面的结束符可以是回车符，也可以是其他的特殊字符。
2、列存储在列存储中，以列为存储单位，一条记录都是由一列定义的，列的值可以是字符串，也可以是任意类型的值，列也有一个结束符，其他逻辑上与传统行存储类似，只是存储层次上的结构变得更加灵活更加紧凑。
3、HBase行列存储HBase可以说是行列存储的一种组合，就是将行与列结构结合起来形成一个复杂的结构，为HBase提供表格的数据表示，每一行可以由多个列组成，每一列都由一个列簇和多个列族组成。
列簇分为主列簇和多个副列簇，主列簇只能有一个，它的列族可以由多个。
这种行列存储模式可以把一个完整的记录拆分成多个小的单元，从而能更好的优化存储空间。
4、HBase列存储的优势HBase列存储的优势有：（1）高性能：HBase列存储把一条记录拆分成多个小的单元，这样查询操作的速度会很快，因为数据库只需要读取所需要的列就可以，而不需要读取整行数据。
（2）节约存储空间：HBase列存储只存储被访问到的列数据，从而节约存储空间。
（3）易扩展：HBase很好的支持水平扩展，可以很容易地添加新的机器来支持更多的存储。
（4）分布式：HBase支持分布式，可以很好的支持大数据存储。
总结以上就是HBase列式存储的原理和优势，HBase是一个开源的非关系型数据库，它的存储基础是一种列式存储结构，特别适合存储大数据，它的列存储把一条记录拆分成多个小的单元，查询操作的速度会很快，而且节约存储空间，还支持水平扩展，所以HBase 列存储是一种非常有优势的存储方式。
04_HBase技术原理
负责维护分配给自己的Region 响应用户的读写请求
目录
1. HBase 基本介绍 2. HBase相关概念 3. HBase 架构 4. HBase 关键流程 5. HBase突出特点 6. HBase性能优化 7. HBase常用Shell命令
对象的日志记录 系统会根据每条日志记录所属的Region对象对HLog数据进行拆分，分别放到相应Region对象的目录下，然后，
端甚至从来不和Master通信，这种设计方式使得Master负载很小
HBase架构介绍 (4)
Table (HBase table)
Region (Regions for the table)
Store (Store per ColumnFamily for each Region for the table)
Master
主服务器Master主要负责表和Region的管理工作：
管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作 实现不同Region服务器之间的负载均衡 在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布 对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移
RegionServer
用户读写数据过程
用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行 用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中 只有当操作写入Hlog之后，commit()调用才会将其返回给客户端 当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果找不到，再去磁盘上
面的StoreFile中寻找
Log） 用户更新数据必须首先写入日志后，才能写入MemStore缓存，并且，直到MemStore缓存
01_尚硅谷大数据之HBase简介
第1章HBase简介1.1 什么是HBaseHBASE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RegionServer2) 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Region3) 刷新缓存到HDFS4) 维护HLog5) 执行压缩6) 负责处理Region分片1.2.3 其他组件：1) Write-Ahead logsHBase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。
hbase二级索引原理
hbase二级索引原理HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它的数据存储是以键值对的形式进行的。
HBase中的数据是按照行存储的，每行数据由一个唯一的行键作为标识符。
HBase本身并不直接支持二级索引，但可以通过附加的列族来实现类似于二级索引的功能。
具体原理如下：1. 创建附加的列族：为了实现二级索引，需要创建一个独立的列族。
这个列族中的列将存储二级索引的值。
例如，如果要在HBase中创建一个名为"index"的二级索引，可以创建一个"index"列族。
2. 添加二级索引值：当向HBase中插入数据时，除了插入主要的数据之外，还需要将二级索引的值添加到相应的列族中。
对于每个主要的数据行，都需要在"index"列族中插入相应的索引值。
例如，如果希望为每个行键都添加一个名为"indexValue"的二级索引，可以使用以下命令：put 'tableName', 'rowKey', 'columnFamily:indexValue','indexValue'3. 查询二级索引：当需要通过二级索引查询数据时，可以通过扫描（scan）指定列族中的值来获取相应的行键。
例如，要获取二级索引值为"indexValue"的所有行键，可以使用以下命令： scan 'tableName', {COLUMNS=>'columnFamily:indexValue', FILTER=>"ValueFilter(=, 'binary:indexValue')"}通过以上步骤，就可以实现类似于二级索引的功能。
在实际使用中，可以根据具体的需求来设计和使用不同的二级索引。
值得注意的是，由于HBase的数据分布式存储的特性，二级索引可能会引入一定的查询性能开销，因此需要权衡使用二级索引所带来的好处和开销。
hbase的peer原理
hbase的peer原理HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上。
HBase的peer原理涉及到HBase的复制机制，这是HBase用于数据备份和灾难恢复的重要功能。
HBase的peer原理涉及到主从复制模型。
在HBase中，一个HBase集群可以有一个或多个Region Server，每个Region Server可以负责多个Region。
在HBase的复制机制中，一个RegionServer可以作为Master，而其他的Region Server可以作为Slave，Master负责将数据变更同步到Slave。
当一个Region Server作为Master时，它会将自己的WAL （Write-Ahead Log）中的变更数据发送给其他的Region Server，其他的Region Server会接收这些变更数据并将其应用到自己的WAL中。
这样，当Master出现故障时，可以通过Slave来进行故障转移，从而保证数据的可靠性和高可用性。
HBase的peer原理还涉及到ZooKeeper。
ZooKeeper是HBase用于协调和管理集群的分布式协调服务，它可以用于管理HBase集群中Master和Slave之间的通信和协调。
当一个Region Server成为Master时，它会在ZooKeeper中注册自己的信息，并向其他的Region Server发送心跳信息，以保证集群中各个节点的状态一致性。
除此之外，HBase的peer原理还涉及到数据一致性和同步机制。
HBase使用WAL来记录数据变更操作，Master会将WAL中的变更数据发送给Slave，Slave会按照接收到的数据顺序将其应用到自己的WAL中，从而保证数据的一致性和同步。
总的来说，HBase的peer原理涉及到主从复制模型、ZooKeeper的协调管理、数据一致性和同步机制等多个方面，这些方面共同作用，保证了HBase集群的可靠性和高可用性。
hbase查询原理
hbase查询原理
HBase是一个开源的分布式列存储系统，它是基于Hadoop的分布式文件系统HDFS构建的。
HBase能够在成千上万的节点之间分散数据，并运行在集群中的所有节点上。
HBase数据库中的数据是按行存储的，每行有一个唯一的行键和任意数量的列。
HBase查询原理是基于行键的查询，可以通过行键快速地定位到数据，并且支持范围查询和过滤器查询。
HBase的查询流程大致如下：
1. 客户端请求查询数据，客户端会根据查询条件构造HBase的Scan对象。
2. 客户端通过HBase的Zookeeper服务获取到正在运行的RegionServer的地址信息，并将Scan对象发送给负责该范围的RegionServer。
3. RegionServer接收到Scan对象后，会根据Scan的起始行键和结束行键定位到对应的Region。
4. RegionServer读取HDFS上的数据块，根据Scan对象中的过滤器过滤数据，并返回符合条件的数据给客户端。
在HBase中，查询性能的关键是如何合理地设计数据模型和建立索引。
HBase支持多种过滤器，例如SingleColumnValueFilter和PrefixFilter等，可以根据具体的查询条件选择合适的过滤器。
在数据模型方面，可以考虑将相关数据放在同一行中，这样可以减少对多个行的查询操作。
此外，还可以通过HBase的Coprocessor机制，
自定义查询逻辑，加速查询速度。
总之，HBase的查询原理基于行键，并且支持多种过滤器和自定义查询逻辑。
合理地设计数据模型和建立索引可以提高查询性能。
HBase_LSM_列式存储
LSM-tree的另一大特点是除了使用两部分类树的数据结构外，还会使用日志文件（通常叫作 commit log）来为数据恢复做保障。这三类数据结构的协 作顺序一般是：所有的新插入与更新操作都首先被记录到 commit log中——该操作叫作 WAL（Write Ahead Log），然后再写到 memtable，最后当达 到一定条件时数据会从 memtable冲写到 sstable，并抛弃相关的 log数据； memtable与 sstable可同时供查询；当 memtable出问题时，可从 commit log与 sstable中将 memtable的数据恢复。
6）Cell
单元格，由五元组（row，column，timestamp，type，value） 组成的结构，其中type表示Put/Delete这样的操作类型， timestamp代表这个cell的版本。这个结构在数据库中实际是以 KV结构存储的，其中（row，column，timestamp，type）是K， value字段对应KV结构的V。
1.HBase简要介绍
目 2.LSM存储模型
录
hbase数据库工作原理
hbase数据库工作原理HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，它建立在Apache Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）之上，并利用Hadoop的分布式计算能力。
以下是HBase数据库的工作原理的简要介绍：1. 数据模型：- HBase采用列族-列-行的数据模型。
数据按列族进行组织，每个列族包含多个列，每个列又包含多个版本的单元格。
行键（Row Key）用于唯一标识每一行数据。
-列族内的列是动态的，可以根据需要随时添加或删除，而无需预定义表结构。
2. 存储方式：-HBase的数据存储在HDFS上，将数据水平切分成多个Region，每个Region负责存储一定范围的行键数据。
Region 会根据数据量的增长或减少进行自动拆分和合并。
-数据在磁盘上以HFile的形式存储，每个HFile包含按照列族和行键排序的数据块。
3. 架构：- HBase采用主从架构，包括一个或多个Master节点和多个RegionServer节点。
Master节点负责元数据管理、负载均衡和Region的分配等工作。
-RegionServer节点负责实际的数据存储和查询操作，每个RegionServer负责多个Region。
4. 写入过程：-当应用程序写入数据时，数据会首先被写入内存中的MemStore。
当MemStore的大小达到一定阈值时，数据会被刷写到磁盘的HFile中。
-写入的数据同时也会写入Write Ahead Log（WAL），用于保证数据的可靠性和持久化。
5. 读取过程：-当应用程序读取数据时，首先会查找数据所在的Region，并从RegionServer获取数据。
-读取的数据首先从MemStore中查询，如果数据不存在，则继续查询对应的HFile文件。
-为了提高读取性能，HBase还使用了块缓存（Block Cache）来缓存热点数据。
6. 数据一致性：-HBase采用了分布式的写入和复制机制来保证数据的一致性和可靠性。
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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-Hadoop DataBase是一个高性能、高可靠性、面向列、可伸缩的分布式存储系 统，使用HBase技术，可以在廉价PC服务器上搭建起大规模结构化存储集群。 HBase是Google BigTable的开源实现，它模仿并提供了基于Google文件系统的BigTable 数据库的所有功能：HBase使用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；使用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，使用ZooKeeper作为协同服务。
2. 抓取用户交互数据：Facebook和StumbleUpon
抓取监控指标是一种常见的HBase应用场景，另一种常见的应用场景则是抓取用户交互数据—— 例如，谁看了什么，或是某个按钮被点击了多少次。抓取和分析这些数据可以跟踪数百万用户 在网站上的活动，以了解哪一个网站功能最受欢迎，或者怎样让某一次网页浏览直接影响到下 一次，等等。Facebook和Stumble里的“Like（喜欢）”按钮和StumbleUpon里的“+1”按钮本质 上是一个计数问题——用户每次“Like”一个特定主题，计数器就增加一次。 StumbleUpon最初使用的是MySQL技术，但随着网站服务越来越庞大，用户在线负载需求急剧增 长，远远超过了MySQL集群的处理能力。最终，StumbleUpon选择使用HBase来替换MySQL集群， 但是，当时的HBase尚不能直接提供其必需的功能，于是StumbleUpon对其作了一些小的开发改 动。 FaceBook使用HBase的计数器来计量用户对特定网页的“Like”次数。使网页内容创作者和网页 主人可以得到接近实时的用户偏好数据信息，从而更精准地判断应该为用户提供什么内容。为 此，Facebook还创建了一个名为Facebook Insights的系统，由于该系统需要一个可扩展的存储系 统，Facebook考虑了很多可能的选择，包括关系型数据库管理系统、内存数据库和Cassandra数 据库，最后决定使用HBase。基于HBase，Facebook可以很方便地横向扩展服务规模，给数百万 用户提供服务，并可继续沿用自身运行大规模HBase集群的已有经验。如今，Facebook Insights每 天处理数百亿条事件，记录数百个监控指标。
HBase使用场景和成功案例——互联网搜索功能
搜索含有特定词语的文档，就需要查找索引，该索引提供了特定词语和包含该词语 的所有文档的映射，因此，为了能够搜索，首先它们的文档库是整个互联网，搜索的特定词语就是在搜索框里 输入的任何东西。 BigTable及其开源仿制品HBase为这种文档库提供存储：BigTable提供行级访问，因此 爬虫可以在BigTable中插入和更新单个文档，每个文档则保存为BigTable中的一行。
云计算与大数据概论
HBase简介与原理
目标
掌握HBase的概念和作用 了解HBase使用场景和成功案例 了解HBase和传统关系数据库的对比分析 掌握HBase数据模型 掌握HBase的组成架构 掌握HBase的安装运行方法 了解HBase的访问接口
HBase的概念和作用
3. 遥测技术：Mozilia和Trend Micro
软件崩溃报告是非常有用的软件运行数据，经常用于探究软件质量和规划软件开发路线图，而 使用HBase，可以成功地捕获和存储用户计算机上生成的软件崩溃报告。 Mozilla基金会旗下的主要软件产品有二——FireFox网络浏览器和Thunderbird电子邮件客户端，这 些软件产品安装在全世界数百万台计算机上，支持各种操作系统，当这些软件崩溃时，会以Bug 报告的形式返回一个软件崩溃报告给Mozilla。那么Mozilla是如何收集这些数据的？收集后又是如 何使用的呢？答案是：Mozilla的Socorro的系统收集了这些报告，用于指导研发部门研制更稳定 的产品，而Socorro系统的数据存储和分析功能则建构在HBase上。 Trend Micro为企业客户提供互联网安全服务。安全服务的重要环节是感知，而日志收集和分析 对于提供这种感知能力至关重要。为此，Trend Micro使用HBase来管理网络信誉数据库，该数据 库有点像Socorro系统，需要对行级更新和MapReduce批处理的支持，而HBase被用来收集和分析 日志活动，每天可以收集数十亿条记录。HBase灵活的数据模式允许数据结构出现变化，因此当 分析流程重新调整时，允许Trend Micro增加新属性。