Hadoop大数据系列之NoSql海量数据库Hbase详解原理篇（一）_海量数据库是nosql吗

Hbase的引言

一、什么是Hbase

1、hbase是Apache 组织开源的顶级项目 distributed, scalable, big data store 产品。
2、hbase是Google 的BigTable论文的开源实现。
3、hbase是基于Hadoop的一个NoSQL产品  Column(列存储)类型的NoSQL。
4、hbase是Google BigTable的开源实现, 数据存储于Hdfs上。
5、hbase运行亿级别数据查询时，效率可达到秒级、毫秒级、在线处理、实时的处理。

二、Hbase表的包含

表（Table）
       一个表可以有上亿行，上百万列，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，表可以设计的非常稀疏。
行（Row）
       在表中数据依赖于行来存储，行通过行键来区分。行键没有数据类型，通常是一个字节数组。

列族（Column Family）
       行中的数据通过列族来组织。列族也暗示了数据的物理排列。所以列族必须预先定义，并且不容易被修改。每行都拥有相同的列族，可能有些行的数据为空。列族是字符串和字符的组合，可以在文件系统路径 
中使用。

列标识（Column Qualifier）
       数据在列族中的位置是通过列标识来指定的。列标识不需要预先指定，每行的列标识也不需要相同。就像行键一样，列标识没有数据类型，通常也是字节数组。

单元（Cell）
       单元是行键、列族、列标识的组合。这些数据存储在单元中，被称作单元数据。数据也不需要数据类型，通常也是字节数组。

时间戳（Timestamp）
单元数据是有版本的。版本的区分就是他们的版本号，版本号默认就是时间戳。当写入数据时，如果没有指定时间，那么默认的时间就是系统的当前时间。读取数据的时候，如果没有指定时间，那么返回的就是最新的数据。保留版本的数量根据每个列族的配置。默认的版本数量是3。

三、NoSQL特点

1、部分NoSQL In-Memory 内存型 （Redis)。
2、Schema-Less NoSchema 弱格式 无格式。
3、杜绝表连接。
4、弱化事务，没有事务 （Redis有事务，MongoDB(4.x 没事务 4.x后有事务了)。
5、搭建集群方便。

四、NoSQL分类

1、Key value    类型  redis
2、Document   类型  mongodb
3、Column       类型  HBase Cassandra
4、图                类型  neo4j (金融 知识图谱) 

五、Hbase详细说明

1、它是面向列的存储方式，Hbase中没有库的概念。通过namespace替换库，它是一种数据格式为Key，Value类型的nosql数据库，Value是以Byte[]流存储。
2、Column Famliy:列簇，把具有相同特性的列放在一块，组成一个列簇。一个表可以有多个列簇，而且列簇必须在创建表的是指定Column:列名，存属于列簇，一个列簇下面可以有多个列名，列簇下面的列名可以动态添加。列名需要在添加数据的时候指定。Value：保存列名对应的值。同一个rowKey同一个列对应的值，可以有多个版本。通过timestamp当版本号。一个Value默认可以保存3个版本号，基于列簇可设置时间数据存活时间（TTL）
3、Hbase保存的数据特别稀疏：由于列名不固定，列对应的值得类型比较丰富。
4、支持数据的横向自动扩展。

六、hbase中的核心服务

1、Zookeeper：
①、保存了root表的位置
②、zk接受所有客户端的读写请求，引导用户查询root--->meta-->region位置--->操作
③、启动的时候，每一个reginServer会在zk上注册一个临时性节点，负责hmaster集群中的选举，负责hmaster集群环境的容灾（分布式锁的功能）

2、Hmaster：
①、注册对每一个RegionServer的节点监听.当Region发生拆分的时候。会触发此监听函数，负责Region的分布
②、负责regionServer的负载均衡
③、负责监听RegionServer的运行状态。如果某个RegionServer宕机，负责在其他regionServer上恢复此Region信息
④、负责监听用户对表写的操作

3、HregionServer：
①、是真正用来存储数据库中数据的服务器。
②、HregionServer必须启动在hadoop的datanode节点上面。
③、HregionServer中存储数据的基本单位是：hregion

4、Hregion：
①、 一个hregion包含了某个表的全部或者局部内容。默认情况下。默认每个Region大小为128/256M，只保存一个表的信息
②、在region内部。数据是按照Row key的升序排好序的
③、有一个或者多Hstore组成
④、每一个hstore保存一个column famliy（列簇）
⑤、每个hstore包含一个memStore和多个storFile（memStore达到128M进行刷盘）

七、Hbase的三级寻址原理：(0.96版本之前)

Region寻址定位：
    Questions：问系统如何找到某个RowKey (或者某个 row key range)所在的Region?
    Answers：Client请求，Zk查看Root表信息—>Root表告知Meta元信息—>Meta返回对应表的所有region的位置和RowKey区间信息

1、用户通过查找Zookeeper的/hbase/root-region-server节点来知道Root表在什么RegionServer（服务器）
2、访问Root表(Root表只存储一行数据)，查看需要的数据在哪个Meta表上，这个Meta表在哪个RegionServer上
3、访问Meta表查看查询的行健在什么Region范围里面
4、连接具体的数据所在的RegionServer，这回就真的开始用Scan来遍历rowKey

备注：客户端会把meta信息缓存起来(下一次快速访问)，下次操作就不需要进行以上加载HBase:meta的步骤.(缓存算法【LRU，最近最少使用策略】

说明：
    由上可知，用户需要 4 次请求才能直到用户 Table 真正的位置，这在一定程序带来了性能的下降。在0.96之前使用3层设计的主要原因是考虑到元数据可能需要很大。但是真正集群运行，元数据的大小其实很容易计算出来。在BigTable的论文中，每行MetaData数据存储大小为 1KB左右，如果按照一个Region为128M的计算，3层设计可以支持的 Region 个数2^34 个，采用 2 层设计可以支持 2^17（131072）。那么 2 层设计的情况下一个集群可以存储 4P 的数据。（默认Region最大为10G），因此，通过计算，其实 2 层设计就可以满足集群的需求。因此在 0.96 版本以后就去掉了Root表了

八、Hbase的二级寻址原理：(0.96版本之后)

0.96 版本以后将Root表去掉了

1、用户通过查找zk（zookeeper）的/hbase/meta-region-server节点查询哪台RegionServer上有hbase:meta表
2、客户端连接含有hbase:meta表的RegionServer。Hbase:meta表存储了所有Region的行健范围信息，通过这个表就可以  查询出你要存取的rowkey属于哪个Region的范围里面，以及这个Region又是属于哪个RegionServer
3、获取这些信息后，客户端就可以直连其中一台拥有你要存取的rowkey的RegionServer，并直接对其操作

下图Zk存储的Hbase元信息：

备注：

       实际上.Meta表一直就只有一个，所以Root中的记录一直都只有一行，Root表形同虚设。而且三层寻址增加了代码的复杂度，二层寻址，可以提高性能，Region完全满足使用。0.96版本后，三层架构被改为二层架构，-ROOT-表被去掉了，同时zk中的/hbase/root-region-server也被去掉了。直接把Meta表所在的RegionServer信息存储到了zk中的/hbase/meta-region-server去了。再后来引入了namespace，.META.表这样别扭的名字被修改成了Hbase:meta

九、Hbase官方架构图

①、HBase写操作流程

        
       ①、先将数据写到WAL中；
       ②、WAL存放在HDFS中；
       ③、每次Put、Delete操作的数据均追加到WAL末端；
       ④、持久化到WAL之后，再写到MenStore；
       ⑤、两者写完返回ACK到客户端；

②、Hregion详解

        

一个或者多个Hstore,每个HStore保存一个CF，下图所示

③、HBase Region Flush（刷盘->内存到硬盘）

        

①、用户进行一个写操作：先写入Hlog（WAL）中，再写入到MemStore中，只要在MemStore中写入成功，则给客户端返回写成功Hlog的数据，是先到内存中，在每一个RegisonServer内部，会有一个线程，定期hbase.master.logcleaner.plugins将数据定写到本地文件中。当memStore中的数据被flush到本地硬盘后，Hlog中的数据没用了，会将无用的hlog移动到oldwal文件夹中。HLog监控线程监控该目录下的oldwal，当该文件夹下的HLog达到 hbase.master.logcleaner.ttl设置的过期条件后，监控线程立即删除过期的HLog(wal:write ahead log)
 ②、单个Region的RegionsServer的全部Memtores的最大值。超过这个值，一个新的update操作会被挂起，强制执行flush最大值为：hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit 默认为内存空间的40%.
③、RegionServer的Hlog，数量达到上限，会Flush，由此设置。hbase.regionserver.max.logs
④、手动触发（Flush 'TableName')
⑤、关闭RegionServer触发

④、HBase Compaction

        

①、刷盘，都会产生小文件，文件数量过多，会影响效率，因此必须进行hfile的合并，生成大的hfile    
       合并分为两类：
②、minor compact(小范围合并):
       当一个HStore含有多于这个值的HStoreFiles(每一个memstore flush产生一个HStoreFile)的时候，会执行合并操作。
       同时选取Hfile小于hbase.hstore.compaction.min.size（128M）的进行合并
       hbase.hstore.compaction.min：每个小合并的HStoreFiles最小数量，默认为3.
       hbase.hstore.compaction.max：每个小合并的HStoreFiles最大数量，默认为10.

 ③、major compact（大范围合并）：
        major compact会对整个region下相同列簇的所有HFile进行compact，majorcompact结束后，同一个列簇下的HFile会被合并成一个Major compact是一个比较长的过程，对底层I/O的压力相对较大。
④、合并时机：

        hbase.hregion.majorcompaction 7天（base）
        hbase.hregion.majorcompaction.jitter（jitter）
        计算公式：base + jitter - Math.round(2 * jitter * randomNum) 
        手动合并：major_compact 'tabelName'

说明：
    major compact除了合并HFile外，另外一个重要功能就是清理过期（TTL）或者被删除的数据。前面提到过，HBase的delete操作
也是通过append的方式写入，一旦某些数据在HBase内部被删除了，在内部只是被简单标记为删除，真正在存储层面没有进行数据清理，只
有通过major compact对HFile进行重组时，被标记为删除的数据才能被真正的清理。

⑤、Hbase读操作流程

（详情见七，二级寻址原理）

十、RowKey的作用和设计要点

①、HBase中RowKey可以唯一标识一行记录，是用来检索记录的主键

②、在HBase中检索数据有以下三种方式：
③、通过 Get 方式，指定 RowKey 获取唯一一条记录
④、通过 Scan 方式，设置 startRow 和 stopRow 参数进行范围匹配
⑤、全表扫描，即直接扫描整张表中所有行记录

RowKey在Region中的作用
        在 HBase 中，Region 相当于一个数据的分片，每个 Region 都有StartRowKey和StopRowKey，这是表示 Region 存储的 RowKey 的范围，HBase 表的数据时按照 RowKey 来分散到不同的 Region，要想将数据记录均衡的分散到不同的Region中去，因此需要 RowKey 满足这种散列的特点。此外，在数据读写过程中也是与RowKey 密切相关，RowKey在读写过程中的作用：

①、读写数据时通过 Row Key 找到对应的 Region
②、MemStore 中的数据按RowKey字典顺序排序
③、HFile中的数据按RowKey字典顺序排序

①、RowKey的设计- Salting（加盐）

Salting 的原理是将固定长度的随机数放在行键的起始处,避免数据只存在某一台服务器上，造成吞吐量不均匀问题。

优缺点：
        由于前缀是随机生成的，因而如果想要按照字典顺序找到这些行，则需要做更多的工作，时间更长。从这个角度上看，salting增加了写操作的吞吐量，却也增大了读操作的开销。

②、RowKey的设计-Hashing

Hashing 的原理将RowKey进行hash计算，然后取hash的部分字符串和原来的RowKey进行拼接。

优缺点：
       可以一定程度打散整个数据集，但是不利于Scan；由于不同数据的hash值可能一样，实际应用中一般使用md5计算，然后截取前几位的字符串。如下：subString(MD5(设备ID), 0, x) + 设备ID，其中x一般取5或6。

③、RowKey的设计-Reversing

Reversing 的原理是反转一段固定长度或者全部的键

优缺点：
       有效地打乱了行键，但是却牺牲了行键排序的属性。

总结：
    因为rowkey以字典序排列，为了发挥出分布式的作用，应该让rowkey均匀散列分布.
    有效方式：salting（加盐），reversing，Hashing（如：md5），但是散列会降低scan性能.
    长度限制：建议不超过16byte（Hbase数据Rowkey，value是以byte字节数组存储）.
    唯一原则，因为相同Rowkey会覆盖.
    应该根据实际业务场景，根据RowKey全局有序（rowkey和column是升序, times是降序）的特性，进行合理选择.

下一篇介绍Hbase的Shell的使用