HBase（一）之基础介绍

1.NoSQL简介

1.1什么是NoSQL

NoSQL：not only SQL，非关系型数据库

NoSQL是一个通用术语

• 指不遵循传统RDBMS模型的数据库
• 数据是非关系的，且不使用SQL作为主要查询语言
• 解决数据库的可伸缩性和可用性问题
• 不针对原子性或一致性问题

1.2为什么使用NoSQL

互联网的发展，传统关系型数据库存在瓶颈

• 高并发读写
• 高存储量
• 高可用性
• 高扩展性
• 低成本

NoSQL和关系型数据库对比

主要有以下一些区别

对比	NoSQL	关系型数据库
常用数据库	HBase、MongoDB、Redis	Oracle、DB2、MySQL
存储格式	文档、键值对、图结构	表格式，行和列
存储规范	鼓励冗余	规范性，避免重复
存储扩展	横向扩展，分布式	纵向扩展（横向扩展有限）
查询方式	结构化查询语言SQL	非结构化查询
事务	不支持事务一致性	支持事务
性能	读写性能高	读写性能差
成本	简单易部署，开源，成本低	成本高

1.3NoSQL的特点

• 最终一致性

• 应用程序增加了维护一致性和处理事务等职责

• 冗余数据存储

• NoSQL != 大数据

  • NoSQL产品是为了帮助解决大数据存储问题
  • 大数据不仅仅包含数据存储的问题
    • Hadoop
    • Kafka
    • Spark, etc

1.4NoSQL基本概念

• 三大基石
  • CAP、BASE、 最终一致性
• Indexing（索引）、Query（查询）
• MapReduce
• Sharding

1. CAP理论

• 数据库最多支持3个中的2个
  • Consistency（一致性）
  • Availability（可用性）
  • Partition Tolerance（分区容错性）
• NoSQL不保证“ACID”
• 提供“最终一致性”

2. BASE

• Basically Availble（基本可用）
  • 保证核心可用
• Soft-state（软状态）
  • 状态可以有一段时间不同步
• Eventual Consistency（最终一致性）
  • 系统经过一定时间后，数据最终能够达到一致的状态
• 核心思想是即使无法做到强一致性，但应用可以选择适合的方式达到最终一致性

3. 最终一致性

• 最终结果保持一致性，而不是时时一致
• 如账户余额，库存量等数据需强一致性
• 如catalog等信息不需要强一致性
  • Causal consistency（因果一致性）
  • Read-your-writes consistency
  • Session consistency

索引和查询

• Indexing（索引）
  大多数NoSQL是按key进行索引
  部分NoSQL允许二级索引
  HBase使用HDFS，append-only
  批处理写入Logged
  重新创建并排序文件
• Query（查询）
  没有专门的查询语言，通常使用脚本语言查询
  有些开始支持SQL查询
  有些可以使用MapReduce代码查询

MapReduce、Sharding

• MapReduce
  不是Hadoop的MapReduce，概念相关
  可进行数据的处理查询
• Sharding（分片）
  一种分区模式
  可以复制分片
  有利于灾难恢复

1.5NoSQL分类

主要分为以下四类

分类	举例	典型应用场景
键值存储数据库(key-value)	Redis, MemcacheDB, Voldemort	内容缓存等
列存储数据库(WIDE COLUMN STORE)	Cassandra, HBase	应对分布式存储的海量数据
文档型数据库(DOCUMENT STORE)	CouchDB, MongoDB	Web应用（可看做键值数据库的升级版）
图数据库(GRAPH DB)	Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph	社交网络，推荐系统等，专注于构建关系图谱

键值存储数据库（Key-Value）

列存储数据库（Wide Column Store）

文档型数据库（Document Store）

图数据库（Graph Databases）

1.6NoSQL和BI、大数据的关系

• BI（Business Intelligence）：商务智能
  它是一套完整的解决方案
  BI应用涉及模型，模型依赖于模式
  BI主要支持标准SQL，对NoSQL支持弱于关系型数据库
• NoSQL和大数据相关性较高
  通常大数据场景采用列存储数据库
  如：HBase和Hadoop

2.HBase介绍

2.1HBase概述

• HBase是一个领先的NoSQL数据库
  是一个面向列存储的数据库
  是一个分布式hash map
  基于Google Big Table论文
  使用HDFS作为存储并利用其可靠性
• HBase特点
  数据访问速度快，响应时间约2-20毫秒
  支持随机读写，每个节点20k~100k+ ops/s
  可扩展性，可扩展到20,000+节点

2.2HBase发展历史

时间	事件
2006年	Google发表了关于Big Table论文
2007年	第一个版本的HBase和Hadoop0.15.0一起发布
2008年	HBase成为Hadoop的子项目
2010年	HBase成为Apache顶级项目
2011年	Cloudera基于HBase0.90.1推出CDH3
2012年	HBase发布了0.94版本
2013-2014	HBase先后发布了0.96版本/0.98版本
2015-2016	HBase先后发布了1.0版本、1.1版本和1.2.4版本
2017年	HBase发布1.3版本
2018年	HBase先后发布了1.4版本和2.0版本

2.3HBase用户群体

2.4HBase应用场景

• 应用场景-1

增量数据-时间序列数据

高容量，高速写入

• 应用场景-2

信息交换-消息传递

高容量，高速读写

• 应用场景-3

内容服务-Web后端应用程序

高容量，高速读写

2.5Apache HBase生态圈

HBase生态圈技术
Lily – 基于HBase的CRM
OpenTSDB – HBase面向时间序列数据管理
Kylin – HBase上的OLAP
Phoenix – SQL操作HBase工具
Splice Machine – 基于HBase的OLTP
Apache Tephra – HBase事务支持
TiDB – 分布式SQL DB
Apache Omid - 优化事务管理
Yarn application timeline server v.2 迁移到HBase
Hive metadata存储可以迁移到HBase
Ambari Metrics Server将使用HBase做数据存储

2.6HBase架构

1.物理架构

HBase采用Master/Slave架构

• HMaster的作用
  是HBase集群的主节点，可以配置多个，用来实现HA
  管理和分配Region
  负责RegionServer的负载均衡
  发现失效的RegionServer并重新分配其上的Region

• RegionServer

  RegionServer负责管理维护Region
  一个RegionServer包含一个WAL、一个BlockCache (读缓存)和多个Region
  一个Region包含多个存储区，每个存储区对应一个列族
  一个存储区由多个StoreFile和MemStore组成
  一个StoreFile对应于一个HFile和一个列族
  HFile和WAL作为序列文件保存在HDFS上
  Client与RegionServer交互

• Region和Table

2.逻辑架构Row

• Rowkey（行键）是唯一的并已排序
• Schema可以定义何时插入记录
• 每个Row都可以定义自己的列，即使其他Row不使用
  • 相关列定义为列族
• 使用唯一时间戳维护多个Row版本
  • 在不同版本中值类型可以不同
• HBase数据全部以字节存储

2.7HBase数据管理

• 数据管理目录
  • 系统目录表hbase:meta
    • 存储元数据等
  • HDFS目录中的文件
  • Servers上的region实例
• HBase数据在HDFS上
  • 可以通过HDFS进行修复File
  • 修复路径
    • RegionServer->Table->Region->RowKey->列族

2.8HBase架构特点

• 强一致性
• 自动扩展
  • 当Region变大会自动分割
  • 使用HDFS扩展数据并管理空间
• 写恢复
  • 使用WAL(Write Ahead Log)
• 与Hadoop集成