HBase 基本概念和使用
HBase简介
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
HBase是基于列的而不是基于行的模式。
面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索。
稀疏:对于为空(null)的列,并不占用存储空间,因此,表的设计非常的稀疏。
HBase的角色
HMaster
- 监控RegionServer
- 处理RegionServer故障转移
- 处理元数据的变更
- 处理region的分配或移除
- 在空闲时间进行数据的负载均衡
- 通过zookeeper发布自己的位置给客户端
HRegionServer
- 负责存储HBase的实际数据
- 处理分配给它的Region
- 刷新缓存到HDFS
- 维护HLog
- 执行压缩
- 负责处理Region分片
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。
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。
Store
HFile存储在Store中,一个Store对应HBase表中的一个列族。
MemStore
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,RegionServer会在内存中存储键值对。
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。
HBase的架构
一个RegionServer可以包含多个HRegion,每个RegionServer维护一个HLog,和多个HFiles以及其对应的MemStore。RegionServer运行于DataNode上,数量可以与DatNode数量一致,请参考如下架构图:
HBase数据模型
确定一个单元格(cell)的位置,需要如下四个:
rowkey + column family + column + timestamp(version版本),数据有版本的概念,即一个单元格可能有多个值,但是只有最新的一个对外显示。
- HBase中有两张特殊的Table,-ROOT-和.META.
- .META.:记录了用户表的Region信息,.META.可以有多个region
- -ROOT-:记录了.META.表的Region信息,-ROOT-只有一个region
- Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
- Client访问用户数据之前需要首先访问zookeeper,然后访问-ROOT-表,接着访问.META.表,最后才能找到用户数据的位置去访问,中间需要多次网络操作,不过client端会做cache缓存(在0.96版本后,Hbase移除了-ROOT-表)。
RowKey
行键,Table的主键,Table中的记录默认按照rowkey升序排序。
Timestamp
时间戳,每次数据操作对应的时间戳,可以看作是数据的version number。
Column Family
列族,Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成,一个Column Family中可以由多个Column组成,即Column Family支持动态扩展,无需预先定义Column的数量以及类型,所有Column均以二进制格式存储,用户需要自行进行类型转换。
Table&Region
当Table随着记录数不断增加而变大后,会逐渐分裂成多份splits,成为regions,一个region由[startkey,endkey)表示,不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理。
HMaster
HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行,HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作:
- 管理用户对Table的增、删、改、查操作
- 管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布
- 在Region Split后,负责新Region的分配
- 在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer上的Regions迁移
HRegionServer
HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象,每个HRegion对应了Table中的一个Region,HRegion中由多个HStore组成。
每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储,可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元,因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中,这样最高效。
MemStore&StoreFiles
HStore存储是HBase存储的核心了,其中由两部分组成,一部分是MemStore,一部分是StoreFiles。
MemStore是Sorted Memory Buffer,用户写入的数据首先会放入MemStore,当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile),当StoreFile文件数量增长到一定阈值,会触发Compact合并操作,将多个StoreFiles合并成一个StoreFile,合并过程中会进行版本合并和数据删除,因此可以看出HBase其实只有增加数据,所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的,这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回,保证了HBase I/O的高性能。
当StoreFiles Compact后,会逐步形成越来越大的StoreFile,当单个StoreFile大小超过一定阈值后,会触发Split操作,同时把当前Region Split成2个Region,父Region会下线,新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。
HLog
每个HRegionServer中都有一个HLog对象,HLog是一个实现Write Ahead Log的类,在每次用户操作写入MemStore的同时,也会写一份数据到HLog文件中,HLog文件定期会滚动出新的,并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。
当HRegionServer意外终止后,HMaster会通过Zookeeper感知到,HMaster首先会处理遗留的 HLog文件,将其中不同Region的Log数据进行拆分,分别放到相应region的目录下,然后再将失效的region重新分配,领取 到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中,会发现有历史HLog需要处理,因此会Replay HLog中的数据到MemStore中,然后flush到StoreFiles,完成数据恢复。
文件类型
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,主要包括上述提出的两种文件类型:
- HFile, HBase中KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件,实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级包装,即StoreFile底层就是HFile。
- HLog File,HBase中WAL(Write Ahead Log) 的存储格式,物理上是Hadoop的Sequence File。
Zookeeper中hbase的节点的存储信息:
- rs:regionserver节点信息
- table-lock:hbase的除meta以外的所有表
- Table:hbase的所有的表
HBase的使用
HBase服务的启动
- 启动方式1:
bin/hbase-daemon.sh start master
bin/hbase-daemon.sh start regionserver
提示:如果集群之间的节点时间不同步,会导致regionserver无法启动,抛出ClockOutOfSyncException异常。 - 启动方式2:
bin/start-hbase.sh
对应的停止服务:
bin/stop-hbase.sh
查看HBase页面
启动成功后,可以通过“host:port”的方式来访问HBase管理页面,例如:
http://hadoop001:16010
基本操作
- 进入HBase客户端命令行
bin/hbase shell - 查看帮助命令
hbase(main)> help - 查看当前数据库中有哪些表
hbase(main)> list - 查看当前数据库中有哪些命名空间
hbase(main)> list_namespace
表的操作
创建表
hbase(main)> create ‘student’,’info’
hbase(main)> create ‘iparkmerchant_order’,’smzf’
hbase(main)> create ‘staff’,’info’插入数据到表
hbase(main) > put ‘student’,’1001’,’info:name’,’Thomas’
hbase(main) > put ‘student’,’1001’,’info:sex’,’male’
hbase(main) > put ‘student’,’1001’,’info:age’,’18’
hbase(main) > put ‘student’,’1002’,’info:name’,’Janna’
hbase(main) > put ‘student’,’1002’,’info:sex’,’female’
hbase(main) > put ‘student’,’1002’,’info:age’,’20’
数据插入后的数据模型:扫描查看表数据
hbase(main) > scan ‘student’
hbase(main) > scan ‘student’,{STARTROW => ‘1001’, STOPROW => ‘1001’}
hbase(main) > scan ‘student’,{STARTROW => ‘1001’} 从哪一个rowkey开始扫描查看表结构
hbase(main):> desc ‘student’更新指定字段的数据
hbase(main) > put ‘student’,’1001’,’info:name’,’Nick’
hbase(main) > put ‘student’,’1001’,’info:age’,’100’
hbase(main) > put ‘student’,’1001’,’info:isNull’,’’(仅测试空值问题)查看指定行或指定列族:列的数据
hbase(main) > get ‘student’,’1001’
hbase(main) > get ‘student’,’1001’,’info:name’删除数据
删除某rowkey的全部数据:
hbase(main) > deleteall ‘student’,’1001’清空表数据
hbase(main) > truncate ‘student’
提示:清空表的操作顺序为先disable,然后再truncate。删除表
首先需要先让该表为disable状态:
hbase(main) > disable ‘student’
检查这个表是否被禁用:
hbase(main) > is_enabled ‘hbase_book’
hbase(main) > is_disabled ‘hbase_book’
然后才能drop这个表:
hbase(main) > drop ‘student’
提示:如果直接drop表,会报错:Drop the named table. Table must first be disabled
ERROR: Table student is enabled. Disable it first.
恢复被禁用的表:
enable ‘student’统计表数据行数
hbase(main) > count ‘student’变更表信息
将info列族中的数据存放3个版本:
hbase(main) > alter ‘student’,{NAME=>’info’,VERSIONS=>3}
查看student的最新版本的数据:
hbase(main) > get ‘student’,’1001’
查看HBase中的多版本:
hbase(main) > get ‘student’,’1001’,{COLUMN=>’info:name’,VERSIONS=>10}
常用shell操作
status:显示服务器状态
hbase> status ‘hadoop001’exists:检查表是否存在,适用于表量特别多的情况
hbase> exists ‘hbase_book’is_enabled/is_disabled:检查表是否启用或禁用
hbase> is_enabled ‘hbase_book’
hbase> is_disabled ‘hbase_book’alter:该命令可以改变表和列族的模式
为当前表增加列族:
hbase> alter ‘hbase_book’, NAME => ‘CF2’, VERSIONS => 2
为当前表删除列族:
hbase> alter ‘hbase_book’, ‘delete’ => ‘CF2’drop:删除一张表
hbase> disable ‘hbase_book’
hbase> drop ‘hbase_book’delete:删除一行中一个单元格的值
hbase> delete ‘hbase_book’, ‘rowKey’, ‘CF:C’truncate:清空表数据,即禁用表 => 删除表 => 创建表
hbase> truncate ‘hbase_book’create:创建多个列族
hbase> create ‘t1’, {NAME => ‘f1’}, {NAME => ‘f2’}, {NAME => ‘f3’}