HBase(一)之架构概念及基础环境搭建

HBase(一)之架构概念及基础环境搭建

简介

HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。

官方网站:http://hbase.apache.org

  • 2006年Google发表BigTable白皮书
  • 2006年开始开发HBase
  • 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目
  • 2010年HBase成为Apache顶级项目
  • 现在很多公司基于HBase开发出了定制版,比如阿里云HBase

总结:

HBase是构建在HDFS之上的分布式、面向列的存储系统,在需要实时读写、随机访问的超大规模数据集时,可以使用HBase。

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关系型数据库(RDBMS)目前存在的问题

  • 建表限定列数量,无法动态随意扩展
  • MySQL单表数据量500W左右,数量小
  • MySQL单表数据量过大时,横向切分(手动开发、复杂、稳定性低、效率低)
  • MySQL单表的列过多,影响表的CRUD效率(MySQL单表列不能超过30个)
  • MySQL单表的列过多,纵向切分(手动开发、复杂、稳定性低)
  • MySQL数据库允许空值,空值的空间被占用(海量数据面前,空间浪费)
  • MySQL数据库中每个单元格,只能保存一个值(一个版本)

为什么需要HBase

# 海量数据存储
	支持单表百亿行、百万列(MySQL实战最大值500万行,30列)
# 实时查询
	秒级、毫秒级读写

HBase特点

# 1. 容量大
	HBase单表百亿行数据,百万列。
# 2. 面向列
	HBase存储是面向列,可以在数据存在以后动态增加新列和数据,并支持列数据的独立操作。
# 3. 多版本
	HBase每个数据,可以同时保存多个版本,按照时间戳去标记。
# 4. 稀疏性
	HBase每条数据的增删,并不是要操作所有的列,列可以动态增加,可以存在大量空白单元格,不会占用磁盘空间,这对于海量数据来讲,非常重要。
# 5. 扩展性
	底层使用HDFS,存储能力可以横向、纵向扩展。
# 6. 高可靠性
	底层使用HDFS,拥有replication的数据高可靠性。
# 7. 高性能
	表数据达到一定规模,HBase使用"自动分区",具备主键索引,缓存机制,使得HBase海量数据查询能达到毫秒级。

HBase和关系型数据库(RDBMS)对比

HBase 关系型数据库
数据库以region的形式存在 数据库以Table的形式存在
使用行键(row key) 支持主键(Primary Key)
使用行表示一条数据 一条数据用row代表
使用列 column、列族 column family column代表列数据的含义
使用HBase shell命令操作数据 使用SQL操作数据
数据文件可以基于HDFS,是分布式文件系统,
可以任意扩展,数据总量取决于服务器数量
数据总量依赖于单体服务器的配置
不支持事务、不支持ACID 支持事务和ACID
不支持表连接 支持join表连接

HBase表逻辑结构

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数据相关概念

# namespace 命名空间
	hbase管理表的结构,相当于Database,在HDFS中对应一个文件夹
# table 表
	hbase管理数据的结构,相当于table,在HDFS中对应一个文件
# column 列
    列,每个列对应一个单元格
# column family 列族
	包含多个列,一组拥有相关业务含义的列组成1个列族
	表中数据的列,要属于某个列族,所有的列的访问格式(列族:列名)
# rowkey 主键
	类似于id,用来标记和检索数据的主键key
# cell 单元格
	rowkey+列族+列,唯一确定一条数据
# timestamp 时间戳
	时间戳,每个单元格可以保存多个值,每个值有对应的时间戳,每个cell中,不同版本的数据倒序排序,排在最前面的是最新数据

HBase架构体系(物理结构)

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架构相关概念

HRegionServer

HRegionServer(和DataNode同一节点)
1. 存储表数据部分
2. put delete get scan等针对数据的操作
3. 定时向HMaster报告自身节点的状态
4. 管理表的数据的Table的数据

HMaster

HMaster
1. Region Server状态的管理
2. 表的管理:create drop alter
3. 实现HRegionServer的数据负载均衡,平衡HRegion的分布

Zookeeper

Zookeeper
1. 解决HMaster的单点故障问题
2. 存放HMaster管理的HRegionServer的状态信息,并通知HMaster
3. 存放HMaster管理的表的元数据信息
	表名、列名、key区间等

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HRegion

HRegion
1. 表的横向切片的物理表现,大表的子表(startKey~endKey),多行数据。
2. 为了减小单表操作的大小,提高读写效率。

Store

Store
1. 表的纵向切分的物理表现,按照列族作为切分。
2. 按照列族查询,仅需要检索一定范围内的数据,减少全表扫描。

HBase单机版安装

下载

地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/

准备

  1. 安装并配置hadoop
[root@hbase30 installs]# jps
3440 Jps
3329 SecondaryNameNode
3030 NameNode
3134 DataNode
  1. 安装并配置zookeeper
 [root@hbase30 installs]# jps
 3329 SecondaryNameNode
 3509 QuorumPeerMain
 3030 NameNode
 3595 Jps
 3134 DataNode

 [root@hbase30 installs]# zkServer.sh status
 ZooKeeper JMX enabled by default
 Using config: /opt/installs/zookeeper3.4/bin/../conf/zoo.cfg
 Mode: standalone
  1. 设置日期同步(当HBase主机时间和网络时间不一致时需要设置)
# 查看linux系统时间
[root@hbase30 installs]# date
# 重启chronyd服务,同步系统时间。
[root@hbase30 installs]# systemctl restart chronyd
[root@hbase30 installs]# date
20211116日 星期二 19:23:10 CST

安装

# 1. 安装hbase
1. 解压HBase
	[root@hbase30 modules]# tar zxvf hbase-1.5.0-bin.tar.gz -C /opt/installs/
2. 配置环境变量
	#JAVA
    export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk1.8
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
    # HADOOP
    export HADOOP_HOME=/opt/installs/hadoop2.9.2/
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    # zookeeper
    export PATH=$PATH:/opt/installs/zookeeper3.4/bin/
    # HBase
    export HBASE_HOME=/opt/installs/hbase1.5
    export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
3. 加载profile配置
	source /etc/profile
# 2. 初始化配置文件
# 1 -------------------hbase-env.sh--------------------

# 配置Java_home
export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk1.8

# 注释掉如下2行
# export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m"
# export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:ReservedCodeCacheSize=256m"

# 禁用内置zookeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=false
# 2. -------------------hbase-site.xml-------------------------
<configuration>
    <!-- hbase的入口,ns HaHadoop的虚拟命名空间 -->
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://hbase30:9000/hbase</value>
    </property>
    <!-- 使用分布式模式 -->
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- zookeeper集群地址,端口默认2181不需要指定 -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>hbase30</value>
    </property>
    <!--zookeeper的默认工作目录,就是data目录,要和zookeeper的一样-->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
        <value>/opt/installs/zookeeper3.4/data</value>
    </property>
    <!--配置hdfs的hflush:否则该版本启动会报错-->
    <property>
        <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>
#  -------------------配置regionservers(regionserver所在节点的ip) -------------------
hbase30
# 3. 启动hbase
1. 启动HMaster
[root@hadoop10 installs]# hbase-daemon.sh start master
# 关闭
[root@hadoop10 installs]# hbase-daemon.sh stop master
2. 启动HRegionServer
[root@hadoop10 installs]# hbase-daemon.sh start regionserver
# 关闭
[root@hadoop10 installs]# hbase-daemon.sh stop master
# 4. 验证访问
1. java进程查看
[root@hbase30 installs]# jps
4688 NameNode
5618 HMaster
5730 HRegionServer
4819 DataNode
3509 QuorumPeerMain
6150 Jps
4984 SecondaryNameNode
2. HMaster WebUI查看
http://ip:16010
3. 进入客户端
hbase shell
hbase(main):001:0>

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