大数据HBase系列之初识HBase

Love The Way You Lie 2022-05-14 07:05 232阅读 0赞

# 1.  HBase简介 #

### 1.1  为什么使用HBase ###

传统的RDBMS关系型数据库（MySQL/Oracle）存储一定量数据时进行数据检索没有问题，可当数据量上升到非常巨大规模的数据（TB/PB）级别时，传统的RDBMS已无法支撑，这时候就需要一种新型的数据库系统更好更快的处理这些数据。我们可以选择HBase。

### 1.2  HBase的地位 ###

HBase占有举足轻重的作用，它居于HDFS之上，与MapReduce可以集成，与Hive也可以集成，HBase表中的数据与Hive表的数据可以关联，Spark也可以读HBase的数据。

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# 2.  HBase是什么 #

*  HBase技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文：Bigtable（一个结构化数据的分布式存储系统）。
 *  HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于 非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
 *  HBase（Hadoop Database），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实际上是一个Hadoop的数据库系统，它的主要作用和传统数据库系统一样存储数据和检索数据。不同的是，HBase可以存储海量数据及海量数据的检索。

### 2.1  HBase与Hadoop的对比 ###

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th style="background-color:#b4c6e7;width:420px;"> Hadoop/HDFS </th> 
 <th style="background-color:#b4c6e7;width:428px;"> HBase </th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="width:420px;"> 为分布式存储提供文件系统 </td> 
 <td style="width:428px;"> 提供表状的面向列的数据存储 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:420px;"> 针对存储大尺寸的文件进行优化，不需要对这些文件进行随机读写 </td> 
 <td style="width:428px;"> 针对表状数据的随机读写进行优化 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:420px;"> 直接使用文件 </td> 
 <td style="width:428px;"> 使用key-value对数据 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:420px;"> 数据模型不灵活 </td> 
 <td style="width:428px;"> 提供灵活的数据模型 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:420px;"> 使用文件系统和处理框架 </td> 
 <td style="width:428px;"> 使用表状存储，依赖内置的Hadoop MapReduce支持 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:420px;"> 为一次写多次读进行优化 </td> 
 <td style="width:428px;"> 为多次读写进行优化 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2.2  HBase与关系型数据库的功能对比 ###

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th style="background-color:#b4c6e7;text-align:center;vertical-align:middle;"> 关系型数据库RDBMS </th> 
 <th style="background-color:#b4c6e7;text-align:center;vertical-align:middle;"> HBase </th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 支持向上扩展。（若需要更多的磁盘、内存和处理能力，需要升级服务器） </td> 
 <td> 支持向外扩展。（若需要更多的磁盘、内存和处理能力，不需要升级服务器，需要为集群添加新的服务器） </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 使用SQL查询从表中读取数据 </td> 
 <td> 使用API和MapReduce来访问HBase表的数据 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 面向行（每行数据都是一个连续的页的单元） </td> 
 <td> 面向列（每列数据都是一个连续的页的单元） </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 数据总量依赖于服务器配置 </td> 
 <td> 数据总量不依赖于服务器配置，而是总的机器数量 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 模式更严格 </td> 
 <td> 模式灵活，不太严格 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 具有ACID支持 </td> 
 <td> 没有内建的对HBase的支持 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 适合结构化数据 </td> 
 <td> 适合结构化和非结构化数据 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 传统关系型数据库一般是中心化的 </td> 
 <td> 通常是分布式的 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 一般能保证事务完整性 </td> 
 <td> HBase不支持事务 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 支持JOIN </td> 
 <td> 不支持JOIN </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 支持参照完整性 </td> 
 <td> 没有内置的参照完整性支持 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  当数据量比较小，RDBMS可以支撑的时候，可以用RDBMS来实现，若需要在线事务处理时，RDBMS是合适的。
 *  但当有海量数据需要处理时，可以选择HBase，并且HBase由于是列存储型数据库，在聚合计算和数据分析时非常快。

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th style="background-color:#b4c6e7;width:337px;"> 列存储数据库的优点 </th> 
 <th style="background-color:#b4c6e7;width:511px;"> 列存储数据库的缺点 </th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="width:337px;"> 具有高效和数据压缩的内部支持 </td> 
 <td style="width:511px;"> JOIN和多表合并数据的查询性能不好 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:337px;"> 支持快速数据检索 </td> 
 <td style="width:511px;"> 更新过程中有大量的写入和删除操作，需要频繁合并和分裂，降低了存储效率 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:337px;"> 管理和配置简单。支持横向扩展 </td> 
 <td style="width:511px;"> 对关系模型支持不好，分区和索引模式设计比较困难 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:337px;"> 聚合查询的性能非常高 </td> 
 <td style="width:511px;">&nbsp;</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="width:337px;"> 可高效地进行分区 </td> 
 <td style="width:511px;">&nbsp;</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 3.  HBase架构设计及表的存储设计 #

*  HBase是水平扩展的、分布式的、开源有序映射数据库。它运行在Hadoop文件系统HDFS上。它不要求有预定义的模式，可以被看做弹性扩展的多维表格，通过动态添加列，在数据插入或查询之前修改列结构，以支持任意的数据结构。
 *  HBase是一个建立在HDFS上的列存储数据库，具有至此线性扩展（横向扩展）、自动故障转移、自动分区及模式自由等特性。

### 3.1  HBase体系架构图 ###

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### 3.2  HBase架构设计及表的存储设计 ###

*  **Master**

为HBase的主节点，用来协调客户端应用程序和RegionServer的关系，同时用来监控和记录元数据的变化和管理。

*  **RegionServer**

是从节点，用region的形式处理实际的表。region是HBase表的基础单元组件，它存储了分布式表。所以HBase表和HBase集群利用Master和RegionServer来协同工作。

*  **ZooKeeper**

是一个高性能、集中化、分布式应用程序协调服务，它为HBase提供了分布式同步和组服务。在HBase中，它用来选举集群主节点Master，以便跟踪可用的在线服务器，同时维护集群的元数据。一般安装多个，用于提供Master的高可用性。

*通常，Master和Hadoop的NameNode进程运行在同一台主机上，与DataNode通信以读写HDFS的数据。RegionServer跟Hadoop的DataNode运行在同一台主机上。*

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