HBase(2)——hbase数据模型和命令行使用_hbase(main):022:0> put 'scores:zhangsan','course:m

HBase 基于 Google 的 BigTable 论⽂⽽来，是⼀个分布式海量列式⾮关系型数据库系统， 可以提供超⼤规模数据集的实时随机读写。

列存储的优点

1 ）减少存储空间占⽤。

2 ）⽀持好多列

HBase的特点

• 海量存储： 底层基于HDFS存储海量数据
• 列式存储：HBase表的数据是基于列族进⾏存储的，⼀个列族包含若⼲列
• 极易扩展：底层依赖HDFS，当磁盘空间不⾜的时候，只需要动态增加DataNode服务节点就可以
• ⾼并发：⽀持⾼并发的读写请求
• 稀疏：稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占 ⽤存储空间的。
• 数据的多版本：HBase表中的数据可以有多个版本值，默认情况下是根据版本号去区分，版本号就是插⼊数据的时 间戳
• 数据类型单⼀：所有的数据在HBase中是以字节数组进⾏存储

HBase的应⽤

• 交通⽅⾯：船舶GPS信息，每天有上千万左右的数据存储。
• ⾦融⽅⾯：消费信息、贷款信息、信⽤卡还款信息等
• 电商⽅⾯：电商⽹站的交易信息、物流信息、游览信息等
• 电信⽅⾯：通话信息

总结： HBase 适合海量明细数据的存储，并且后期需要有很好的查询性能（单表超千万、上亿，且并发要求⾼）

HBase数据模型

怎么理解HBase所谓的列式存储和Key-Value结构

列式存储

HBase里边也有表、行和列的概念。

• 表没什么好说的，就是一张表
• 一行数据由一个行键和一个或多个相关的列以及它的值所组成

在HBase里边，先有列族后有列，在列族下用列修饰符来标识一列。

简单来说：一个列族下可以任意添加列，不受任何限制

 HBase 的Key-Value

HBase本质上其实就是Key-Value的数据库

Key由RowKey(行键)+ColumnFamily（列族）+Column Qualifier（列修饰符）+TimeStamp（时间戳--版本）+KeyType（类型）组成，而Value就是实际上的值。

对比上面的例子，其实很好理解，因为我们修改一条数据其实上是在原来的基础上增加一个版本的，那我们要准确定位一条数据，那就得（RowKey+Column+时间戳）。

KeyType是什么？我们上面只说了「修改」的情况，你们有没有想过，如果要删除一条数据怎么做？实际上也是增加一条记录，只不过我们在KeyType里边设置为“Delete”就可以了。

HBase体系结构

HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构，它由HRegion Server群和HBase Master服务器构成。

HBase Master负责管理所有的HRegion Server，而HBase中的所有RegionServer都是通过ZooKeeper来协调，并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误。

HBase Master Server本身并不存储HBase中的任何数据，HBase逻辑上的表可能会被划分成多个Region，然后存储到HRegion Server群中。HBase Master Server中存储的是从数据到HRegion Server的映射。因此HBase体系结构如下图所示

总结大致的流程就是

client请求到Zookeeper，然后Zookeeper返回HRegionServer地址给client，client得到Zookeeper返回的地址去请求HRegionServer，HRegionServer读写数据后返回给client。

细节讲解

HBase一张表的数据会分到多台机器上的。那HBase是怎么切割一张表的数据的呢？用的就是RowKey来切分，其实就是表的横向切割。

HRegion下面有Store，那Store是什么呢？我们前面也说过，一个HBase表首先要定义列族，然后列是在列族之下的，列可以随意添加。

Store里边有啥？有Mem Store、Store File、HFile，我们再来看看里边都代表啥含义。

HBase在写数据的时候，会先写到Mem Store，当MemStore超过一定阈值，就会将内存中的数据刷写到硬盘上，形成StoreFile，而StoreFile底层是以HFile的格式保存，HFile是HBase中KeyValue数据的存储格式。

所以说：Mem Store我们可以理解为内存 buffer，HFile是HBase实际存储的数据格式，而StoreFile只是HBase里的一个名字。

回到HRegionServer上，我们还漏了一块，就是HLog。

这里其实特别好理解了，我们写数据的时候是先写到内存的，为了防止机器宕机，内存的数据没刷到磁盘中就挂了。我们在写Mem store的时候还会写一份HLog。

这个HLog是顺序写到磁盘的，所以速度还是挺快的

总结一把：

• HRegionServer是真正干活的机器（用于与hdfs交互），我们HBase表用RowKey来横向切分表
• HRegion里边会有多个Store，每个Store其实就是一个列族的数据（所以我们可以说HBase是基于列族存储的）
• Store里边有Men Store和StoreFile(HFile)，其实就是先走一层内存，然后再刷到磁盘的结构

被遗忘的HMaster

HMaster会处理 HRegion 的分配或转移。如果我们HRegion的数据量太大的话，HMaster会对拆分后的Region重新分配RegionServer。

（如果发现失效的HRegion，也会将失效的HRegion分配到正常的HRegionServer中）

HMaster会处理元数据的变更和监控RegionServer的状态。

详细架构图-读写过程讲解

1 ）⾸先从 zk 找到 meta 表的 region 位置，然后读取 meta 表中的数据， meta 表中存储了⽤户表的 region 信息

2 ）根据要查询的 namespace 、表名和 rowkey 信息。找到写⼊数据对应的 region 信息

3 ）找到这个 region 对应的 regionServer ，然后发送请求

4 ）查找对应的 region

5 ）先从 memstore 查找数据，如果没有，再从 BlockCache 上读取

HBase 上 Regionserver 的内存分为两个部分

⼀部分作为 Memstore ，主要⽤来写；

另外⼀部分作为 BlockCache ，主要⽤于读数据；

6 ）如果 BlockCache 中也没有找到，再到 StoreFile 上进⾏读取

从 storeFile 中读取到数据之后，不是直接把结果数据返回给客户端， ⽽是把数据先写⼊到 BlockCache 中，⽬的是为了加快后续的查询；然后在返回结果给客户

端。

创建成绩表
 
create 'scores','grade','course'
 
查看结构
desc'scores'
 
插入值
 
put 'scores','zhangsan01','course:math','99'
put 'scores','zhangsan01','course:art','90'
put 'scores','zhangsan01','grade:','101'
put 'scores','zhangsan02','course:math','66'
put 'scores','zhangsan02','course:art','60'
put 'scores','lisi01','course:math','89'
 
put 'scores','rk2','grade:value','2'
delete 'scores','rk2','grade:value';
 
删除列族
alter 'scores', 'delete' => 'grade'
 
删除scores表数据
truncate 'scores'
 
删除scores表
hbase(main):036:0> disable 'scores'
hbase(main):037:0> drop 'scores
--row查询
get 'scores','lisi01'
--范围查询
scan 'scores', { STARTROW => 'lisi', ENDROW => 'wo'}
scan 'scores', { STARTROW => 'lisi01'}
--标识符查询
scan 'scores', {COLUMNS => 'course'}
scan 'scores', {COLUMNS => 'course:math'}
--标识符模糊查询
scan 'scores', {FILTER => "(QualifierFilter(=,'substring:a'))"}
--值模糊查询
scan 'scores', {FILTER => "ValueFilter(=, 'binary:name')"}
 
 

create 'test2', {METADATA => {'SPLIT_POLICY' =>
'org.apache.hadoop.hbase.regionserver.IncreasingToUpperBoundRegionSplitPolicy'}},{NAME => 'cf1'}

create 'person','info1','info2',SPLITS => ['1000','2000','3000']

vim split.txt
aaa
bbb
ccc
ddd
 
执行
create 'student','info',SPLITS_FILE => '/root/hbase/split.txt'

alter 't1',METHOD=>'table_att','Coprocessor'=>'hdfs://linux126:9000/processor/processor.jar|com.lagou.hbase.processor.MyProcessor|1001|'
 
 
put 't1','rk1','info:name','lisi'