【Hbase】常见的NoSQL数据库和Hbase体系架构和表结构

约定不等于承诺〃 2022-08-31 05:59 191阅读 0赞

### 这里写目录标题 ###

*  1 常见的NoSQL数据库
 *   *  1.1 什么是NoSQL数据库？not only sql
     *  1.2 常见的NoSQL
 *  2 Hbase体系架构和表结构
 *   *  2.1 Hadoop的生态圈组件
     *  2.2 Hbase体系架构
     *  2.3 Hbase表结构

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# 1 常见的NoSQL数据库 #

## 1.1 什么是NoSQL数据库？not only sql ##

*  （1）基于Key—Value格式  
    关系型数据库：基于关系模式，二维表，**面向行**，适合执行insert update delete
 *  （2）一般来说，NoSQL数据库中不支持事务Transaction

## 1.2 常见的NoSQL ##

*  （1）HBase：基于HDFS之上的NoSQL（本地模式除外）、**面向列**，适合执行select  
    主从架构  
    HBase HDFS  
    表 ----> 目录  
    列族 —> 目录  
    数据 —> 文件（HFile，默认大小128M）
 *  （2）Redis：基于内存的NoSQL数据库，支持持久化（RDB、AOF）  
    从3.0版本开始，Redis Cluster去中心化，没有中心节点，不存在单点故障的问题  
    前身：Memcached缓存，不支持持久化（比如：OpenStack）
 *  （3）MongoDB：基于文档（BSON文档，就是json的二进制）的NoSQL数据库
 *  （4）Cassandra：面向列的NoSQL，类似HBase  
    去中心化，没有中心节点，不存在单点故障的问题

# 2 Hbase体系架构和表结构 #

## 2.1 Hadoop的生态圈组件 ##

之前的梳理过程中有提及，这次直接以图片的方式展示Hadoop的生态圈组件，目前学习到的也就是中间的两个，HDFS和Yarn(MapReduce)，剩下的还有点多哇  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  **HDFS分布式系统**：最底层的组件，用于**解决海量数据的存储问题**
 *  Hbase：基于HDFS之上，所有的数据都是存放在HDFS中，在**Hbase中创建一张表时，对应HDFS中就是一个目录，表中的数据就是HDFS中的一个文件**
 *  **Yarn（MapReduce）**：一个不规则的形状，且是在Hbase和HDFS之上的，说明**可以处理HDFS中的数据（之前写的程序都是直接处理HDFS中的数据），也可以处理Hbase中的数据（MapReduce中也可以有Hbase接口，从而实现Hbase数据处理）**。需要注意Yarn是一个容器，提供一个架子，而真正起作用的是里面MapReduce，相当于发动机的功能，除此之外还可以有其他的发动机，比如spark，flink等
 *  **Hive/Pig**：**都是数据分析引擎，区别在于Hive支持SQL，Pig支持PigLatin**，但是底层都是MapReduce任务运行在Yarn之上
 *  Sqoop/Flumme：数据采集引擎，实现的是ETL功能，区别在于**Sqoop是一个数据交换工具**（交换的主要是关系型数据库，可以把Orcle，MySQL或者SQLServer中的数据采集到大数据平台HDFS或者Hbase上，反过来也是可行的，因为它实现的是交换的功能，**双向操作**），Sqoop的底层也是MapReduce。**Flumme也是一个数据采集工具，它的主要特点是采集日志，但是其对应的底层并不是MapReduce**
 *  HUE：基于Web的集成管理工具，可以管理前面的所有内容
 *  ZooKeeper：分布式的协调服务，用于调节（之前介绍hadoop体系架构的时候，将其比作搭桥的人）

## 2.2 Hbase体系架构 ##

*  Hbase底层是基于HDFS，那么最下就是HDFS，处理数据的职责又是DataNode负责，所以图示的最下面就是这部分内容
 *  Hbase本身就是一个主从架构，可以分为两部分，主节点HMaster（和HDFS中的NameNode的类似，也不是负责处理数据，只是进行接收请求客户端的请求，管理和维护Hbase整个集群的状态），从节点就是RegionServer（数据存放和处理的地方）
 *  列族就是Region，需要注意的一个列族应该对应多个Region，这个表数据的插入有关系，因为所有的数据都在一个大表上面，随着数据的加入一个列族的数据越来愈多，只用一个Region就没有办法进行存放和处理了，因此就需要多个。为了保证数据的安全，可以设置Region的冗余，也就是把数据进行备份
 *  Region也是一个逻辑单位，把其放大也是占用了一块内存，当存储的文件内容变大了就会形成文件（Store Files），为了提供性能的目的，这个文件并不是直接传递到DataNode进行处理，而是在达到128M时候形成HFile后再转送到DataNode
 *  既然是主从架构，就会出现单点故障的问题，因此就需要ZooKeeper，进行备份主节点，当然只有一个是启动运行，当主节点损坏后，备份的才启动
 *  集群状态的节点信息都存放在ZooKeeper上，需要注意的是存储的是主机名称（并不是ip地址），需要通过主机名来解析ip地址  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 2.3 Hbase表结构 ##

之前已经进行介绍了，[谷歌的三篇论文中的BigTable大表][BigTable]，这里直接给出分析的图，但是有一点需要注意，之前的数据库都是有数据类型，这里的Hbase并没有数据类型，都是二进制  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x5c184Mjg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
至此，关于常见的NoSQL数据库和Hbase体系架构和表结构的知识点就梳理完毕了，撒花✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

[Link 1]: https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/119027211
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[BigTable]: https://blog.csdn.net/lys_828/article/details/118628706
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