HBase介绍， HBase1.2.4,Hadoop2.7.3,Zookeeper3.4.6分布式HA部署配置

1. HBase介绍

   Hbase 是一个高可靠、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 大规模结构化存储集群。HBase 是Google Bigtable 的开源实现，与Google Bigtable 利用GFS作为其文件存储系统类似， 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。 
   HBase特点：
      1. 大：一个表可以有数十亿行，上百万列。
      2. 无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
      3. 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索
      4. 稀疏：空（null）列并不占用存储空间，表可以设计的非常稀疏
      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，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。

2. HBase 设计模型

 HBase 中的每一张表就是所谓的 BigTable。BigTable 会存储一系列的行记录，行记录有三个基本类型的定义：Row Key、Time Stamp、Column。
 1. Row Key 是行在 BigTable 中的唯一标识。
 2. Time Stamp 是每次数据操作对应关联的时间戳，可以看做 SVN 的版本。
 3. Column 定义为< family>:< label>，通过这两部分可以指定唯一的数据的存储列，family 的定义和修改需要 对 HBase 进行类似于 DB 的 DDL 操作，而 label ，不需要定义直接可以使用，这也为动态定制列提供了一种手段 。family 另一个作用体现在物理存储优化读写操作上，同 family 的数据物理上保存的会比较临近，因此在业务设计的过程中可以利用这个特性。

1. 逻辑存储模型
　　HBase以表的形式存储数据。表由行和列组成。列划分为若干个列族（row family），如下图所示。这里写图片描述
　下面是对表中元素的详细解析：
　Row Key与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问hbase table中的行，只有三种方式：
　1. 通过单个row key访问
　2. 通过row key的range
　3. 全表扫描
　Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在hbase内部，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
注意：
2. 字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序，行键必须用0作左填充。
3. 行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。
列族
　　hbase表中的每个列，都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如courses:history ， courses:math 都属于 courses 这个列族。
　　访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。实际应用中，列族上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用：我们允许一些应用可以添加新的基本数据、一些应用可以读取基本数据并创建继承的列族、一些应用则只允许浏览数据（甚至可能因为隐私的原因不能浏览所有数据）。
时间戳
　　HBase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由hbase(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，hbase提供了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。
Cell
由{row key, column( = + ), version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
4. 物理存储模型
Table 在行的方向上分割为多个HRegion，每个HRegion分散在不同的RegionServer中
这里写图片描述
每个HRegion由多个Store构成，每个Store由一个memStore和0或多个StoreFile组成，每个Store保存一个Columns Family　

StoreFile以HFile格式存储在HDFS中。

3. HBase 存储架构

　从HBase的架构图上可以看出，HBase中的存储包括HMaster、HRegionServer、HRegion、Store、MemStore、StoreFile、HFile、HLog等，以下是 HBase 存储架构图:
　这里写图片描述
　HBase中的每张表都通过行键按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个HRegion超过256M就要被分割成两个，这个过程由HRegionServer管理，而HRegion的分配由HMaster管理。
HMaster的作用
1. 为Region server分配region。
2. 负责Region server的负载均衡。
3. 发现失效的Region server并重新分配其上的region。
4. HDFS上的垃圾文件回收。
5. 处理schema更新请求。
HRegionServer作用
1. 维护master分配给他的region，处理对这些region的io请求。
2. 负责切分正在运行过程中变的过大的region。
　可以看到，client访问hbase上的数据并不需要master参与（寻址访问zookeeper和region server，数据读写访问region server），master仅仅维护table和region的元数据信息（table的元数据信息保存在zookeeper上），负载很低。 HRegionServer存取一个子表时，会创建一个HRegion对象，然后对表的每个列族创建一个Store实例，每个Store都会有一个MemStore和0个或多个StoreFile与之对应，每个StoreFile都会对应一个HFile， HFile就是实际的存储文件。因此，一个HRegion有多少个列族就有多少个Store。一个HRegionServer会有多个HRegion和一个HLog。
HRegionServer作用
Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到 Zookeeper中，使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态
HRegion
　　table在行的方向上分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的region可以分别在不同的Region Server上，但同一个Region是不会拆分到多个server上。
　　Region按大小分隔，每个表一般是只有一个region。随着数据不断插入表，region不断增大，当region的某个列族达到一个阈值（默认256M）时就会分成两个新的region。
　　 1. < 表名,startRowkey,创建时间>
　　 2. 由目录表(-ROOT-和.META.)记录该region的endRowkey
　　 HRegion定位：Region被分配给哪个Region Server是完全动态的，所以需要机制来定位Region具体在哪个region server。
　　 HBase使用三层结构来定位region：
　　 1. 通过zk里的文件/hbase/rs得到-ROOT-表的位置。-ROOT-表只有一个region。
　 2. 通过-ROOT-表查找.META.表的第一个表中相应的region的位置。其实-ROOT-表是.META.表的第一个region；.META.表中的每一个region在-ROOT-表中都是一行记录。
　　 3. 通过.META.表找到所要的用户表region的位置。用户表中的每个region在.META.表中都是一行记录。-ROOT-表永远不会被分隔为多个region，保证了最多需要三次跳转，就能定位到任意的region。client会将查询的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效，因此如果client上的缓存全部失效，则需要进行6次网络来回，才能定位到正确的region，其中三次用来发现缓存失效，另外三次用来获取位置信息。
Store
　　每一个region由一个或多个store组成，至少是一个store，hbase会把一起访问的数据放在一个store里面，即为每个ColumnFamily建一个store，如果有几个ColumnFamily，也就有几个Store。一个Store由一个memStore和0或者多个StoreFile组成。 HBase以store的大小来判断是否需要切分region。　
MemStore
　　memStore是放在内存里的。保存修改的数据即keyValues。当memStore的大小达到一个阀值（默认64MB）时，memStore会被flush到文件，即生成一个快照。目前hbase 会有一个线程来负责memStore的flush操作。
StoreFile
　　 memStore内存中的数据写到文件后就是StoreFile，StoreFile底层是以HFile的格式保存。
HFile
　　 HBase中KeyValue数据的存储格式，是hadoop的二进制格式文件。首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。Trailer中有指针指向其他数据块的起始点，FileInfo记录了文件的一些meta信息。 Data Block是hbase io的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的block cache机制。每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定（默认块大小64KB），大号的Block有利于顺序Scan，小号的Block利于随机查询。每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成，Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏，结构如下。
　　这里写图片描述
　　 HFile结构图如下：
　　
Data Block段用来保存表中的数据，这部分可以被压缩。 Meta Block段（可选的）用来保存用户自定义的kv段，可以被压缩。 FileInfo段用来保存HFile的元信息，不能被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息。 Data Block Index段（可选的）用来保存Meta Blcok的索引。 Trailer这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。 HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。（备注： DataBlock Index的缺陷。 a) 占用过多内存　b) 启动加载时间缓慢）
HLog
　　HLog(WAL log)：WAL意为write ahead log，用来做灾难恢复使用，HLog记录数据的所有变更，一旦region server 宕机，就可以从log中进行恢复。
LogFlusher
　　定期的将缓存中信息写入到日志文件中
LogRoller　
　　对日志文件进行管理维护　

4. Hbase 的部署安装步骤　

节点信息

名称	IP地址	用户名	密码	进程
master	192.168.80.130	hadoop	admin@123	HMaster
host2	192.168.80.131	hadoop	admin@123	HMaster,HRegionServer
host3	192.168.80.132	hadoop	admin@123	HRegionServer

2. 上apache管网下载HBase1.2.4压缩包
这里写图片描述
3. 解压压缩包
cd /usr/local sudo tar -zvxf ~/下载/hbase-1.2.4-bin.tar.gz suod chown -R hadoop hbase-1.2.4
4. 编辑hbase-env.sh文件
vim hbase-env.sh #设置JDK路径 export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.7.0_51/ #告诉hbase使用外部的zk export HBASE_MANAGES_ZK=false
5. 编辑hbase-site.xml
vi hbase-site.xml <configuration>  <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://hadoop-ha/hbase</value> </property>  <property> <name>hbase.master.info.port</name> <value>60010</value> </property>  <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property>  <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>master:2181,host2:2181,host3:2181</value> </property> </configuration>
6. 编辑regionservers
vi regionservers host2 host3
7. 编辑backup-masters
host2
这里写图片描述
8. 将Hbase路径信息增加到环境变量中
vi ~/.bashrc export HBASE_HOME=/usr/local/hbase-1.2.4 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf:$HBASE_HOME/bin:$PATH source ~/.bashrc
9. 将master节点上的hbase-1.2.4拷贝到其他节点的相同目
//将hbase目录拷贝到host2节点 sudo scp -r hbase-1.2.4 hadoop@host2:~/下载 ssh host2 sudo mv -r hbase-1.2.4 /usr/local vi ~.bashrc export HBASE_HOME=/usr/local/hbase-1.2.4 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf:$HBASE_HOME/bin:$PATH source ~/bashrc exit //将hbase目录拷贝到host3节点 sudo scp -r hbase-1.2.4 hadoop@host3:~/下载 ssh host3 sudo mv -r hbase-1.2.4 /usr/local vi ~.bashrc export HBASE_HOME=/usr/local/hbase-1.2.4 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf:$HBASE_HOME/bin:$PATH source ~/bashrc exit
10. 启动hbase
在启动hadoop后启动hbase,在master节点上启动
start-hbase.sh
11. 在hbase中新建一个表member
--进入hbase命令行 hbase shell --创建表'member' create 'member','member_id','address','info' -- 查看新建的表 list
这里写图片描述
12. Web查看Hbase信息
主Master

备Master