Hadoop中的Hbase_hadoop生态圈中hbase作用

一，Hbase的介绍与个人理解

1，Hbase是一个分布式数据库，主要用来做联机的事务处理。它是一个No SQL 数据库。里面存储的数据都是K,V类型的数据，与另一个分布式数据库Redis类似。而不同于Mysql中的数据库表模型（三范式）。

2，Hbase具备实时的增删改查功能，以后我们做实时的数据分析，可以将结果存入Hbase，Redis中。分布式数据库的优点：可以动态扩容，负载能力可以动态扩展。

3，Hbase应用场景，用来查询大数据量的数据，且查询逻辑简单，实时查询。

二，Hbase的角色分配

1，Hbase中分为两大角色Master，Region Server。Master主要作用：负责表region的分配;   负责region server的状态监控；   负责region server的负载均衡。

Region server 负责表数据的增删改查。

Master 与 Region server之间通过zookeeper来协调。

Hbase依赖于HDFS，zookeeper（配置hase-site.xml）

最终结果存储在HDFS上，在Hbase上的配置文件中配置了HDFS，与zookeeper的位置信息。（Hbase的jar包中包含zookeeper。需要在配置文件中（hbase-env.sh）指定为false ：（export HBASE_MANAGES_ZK=false）。不要启用Hbase中的zookeeper，因为以后集群中可能有很多的应用程序要依赖zookeeper来管理，如果启动两台，会出现端口冲突的问题。）

客户端查询过程

首先zookeeper中会存储顶级索引表。（顶级索引表记录了哪些表在哪些Region Server上）

1，客户端请求zookeeper查询顶级索引表。

2，从索引表中查询用户表所在位置。

3，查询用户表的数据。

如何理解Region Server

首先理解HBASE就是一个分布式的数据库，里面存储大量的表数据。现在假如有一张表t_order这张表可能特别大，里面科能存储了上百万条表数据，表数据会根据范围划分为不同的region。Region Server就负责管理具体的region。

真正的数据是存储在HDFS上的，假如某一台Region Server宕机了，数据并不会丢失。Master会把管理宕机的那台机器的职责，交给其他的Region Server。而相应的zookeeper中的索引表信息也会发生变化。

问题一：假如Master挂机了，还能继续查询吗？

是可以的。因为Maste并不负责具体的事务。客户端只要请求zookeeper，然后知道索引表信息后，就可以根据索引表信息，去找相应的Region Server进行查询。但是Master宕机时间如果过长，就可能造成某台Region Server负载过大，造成负载不均衡的问题。如果此时又有Region Server宕机了，就不能进行查询了。因为Mater宕机后，就不能均衡负载了，也不能将宕机的资源转移给其他的Region Server了。所以为了高可用可以准备两台master，一个是active状态，一个是standBy状态。

HBASE中的表模型

1，一个表，有表明

2，一个表可以分为多个列族（不同列族的数据会存储在不同的文件中）

3，表中的每一行有一个“行健 rowkey”，而且行健在表中不能重复。

4，表中的每一对kv数据称作是一个cell

5，HBASE可以对数据存储多个历史版本（历史版本数量可以配置）

6，整张表由于数据量过大，会被切分成若干个region（用rowkey范围标识），不同的region的数据也存储在不同的文 件中。

插入到hbase中去的数据，hbase会自动排序存储：

排序规则：  首先看行键，然后看列族名，然后看列（key）名；按字典顺序

 

Hbase的这个特性跟查询效率有极大的关系

比如：一张用来存储用户信息的表，有名字，户籍，年龄，职业....等信息

然后，在业务系统中经常需要：

查询某个省的所有用户

经常需要查询某个省的指定姓的所有用户

 

思路：如果能将相同省的用户在hbase的存储文件中连续存储，并且能将相同省中相同姓的用户连续存储，那么，上述两个查询需求的效率就会提高！！！

 

做法：将查询条件拼到rowkey内

HBASE的表中存储的数据类型

HBASE中只支持byte[]

此处的byte[]包括：rowkey，key，value，列族名，表名

问题一：列族划分多好还是少好？

要牢牢把握住：不同列族中的数据是存储在不同的文件中的。所以可以分为两种情况来说。假如我们要经常查询rowkey的全部内容，就不要划分列族。因为不同列族将来会将数据存储到不同的文件中，如果划分列族过多，就需要查询不同的文件，效率肯定变低。假如我们经常要做的查询，只是行健中的某些内容。就可以将经常进行查询的内容放在一个列族中，不经常用的内容放在另一个列族中，这样进行查询的时候就可以不查那些内容了。总结来说都是为了执行效率更快。

三，Hbase部署时注意点

因为以后Hbase中的数据要存储在HDFS中，region server最好的部署方案是部署在datanode所在的物理机集群上，因为以后region server 负责读取表数据，而数据就存储在datanode的block中，如果所要读取的数据恰好在本机所在的datanode上，就避免了网络传输，使查询速度更快。

四，命令行的操作

1，如何在命令行启动一个Hbase客户端：bin/hbase shell

2，创建一张表

create't_user_info','base_info','extra_info'第一个字段表示表名，后面的字段表示列族名。不要加分号

3，查询有多少张表 list

4，查看表定义 desc 't_user_info'

5，插入数据 put't_user_info','001','base_info:username','zhangsan'      表明+行健+列族（+key）+value

6，查询数据 scan 't_user_info'   整张表

                     get 't_user_info','001'   指定行健

7，删除    delete't_user_info','001','base_info:sex' 删除一个KV数据

                 deleteall't_user_info','001'   删除整行数据

                 disable 't_user_info'   删除整张表 drop 't_user_info'