2020-12-04 09:44发布
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 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”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。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是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 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”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。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。
1、Hadoop生太圈
通过Hadoop生态圈,可以看到HBase的身影,可见HBase在Hadoop的生态圈是扮演这一个重要的角色那就是 实时、分布式、高维数据 的数据存储;
2、HBase简介
– HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库
– 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理 HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务
– 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)
3、HBase数据模型
以关系型数据的思维下会感觉,上面的表格是一个5列4行的数据表格,但是在HBase中这种理解是错误的,其实在HBase中上面的表格只是一行数据;
Row Key:
– 决定一行数据的唯一标识
– RowKey是按照字典顺序排序的。
– Row key最多只能存储64k的字节数据。
Column Family列族(CF1、CF2、CF3) & qualifier列:
– HBase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表模式(schema) 定义的一部分预先给出。如create ‘test’, ‘course’;
– 列名以列族作为前缀,每个“列族”都可以有多个列成员(column,每个列族中可以存放几千~上千万个列);如 CF1:q1, CF2:qw,
新的列族成员(列)可以随后按需、动态加入,Family下面可以有多个Qualifier,所以可以简单的理解为,HBase中的列是二级列,
也就是说Family是第一级列,Qualifier是第二级列。两个是父子关系。
– 权限控制、存储以及调优都是在列族层面进行的;
– HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下,由几个文件保存。
– 目前为止HBase的列族能能够很好处理最多不超过3个列族。
Timestamp时间戳:
– 在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本,根据唯一的时间 戳来区分每个版本之间的差异,不同版本的数据按照时间倒序排序,
最新的数据版本排在最前面。
– 时间戳的类型是64位整型。
– 时间戳可以由HBase(在数据写入时自动)赋值,此时时间戳是精确到毫 秒的当前系统时间。
– 时间戳也可以由客户显式赋值,如果应用程序要避免数据版本冲突, 就必须自己生成具有唯一性的时间戳。
Cell单元格:
– 由行和列的坐标交叉决定;
– 单元格是有版本的(由时间戳来作为版本);
– 单元格的内容是未解析的字节数组(Byte[]),cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。
• 由{row key,column(= +),version}唯一确定的单元。
4、HBase体系架构
Client
• 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问
Zookeeper
• 保证任何时候,集群中只有一个master
• 存贮所有Region的寻址入口。
• 实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知Master
• 存储HBase的schema和table元数据
Master
• 为Region server分配region
• 负责Region server的负载均衡
• 发现失效的Region server并重新分配其上的region
• 管理用户对table的增删改操作
RegionServer
• Region server维护region,处理对这些region的IO请求
• Region server负责切分在运行过程中变得过大的region
HLog(WAL log):
– HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File 的Key是 HLogKey对象,HLogKey中记录了写入数据的归属信息,
除了table和 region名字外,同时还包括sequence number和timestamp,timestamp是” 写入时间”,sequence number的起始值为0,
或者是最近一次存入文件系 统中sequence number。
– HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的 KeyValue
Region
– HBase自动把表水平划分成多个区域(region),每个region会保存一个表 里面某段连续的数据;每个表一开始只有一个region,随着数据不断插 入表,
region不断增大,当增大到一个阀值的时候,region就会等分会 两个新的region(裂变);
– 当table中的行不断增多,就会有越来越多的region。这样一张完整的表 被保存在多个Regionserver上。
Memstore 与 storefile
– 一个region由多个store组成,一个store对应一个CF(列族)
– store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入 memstore,当memstore中的数据达到某个阈值,
hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独的一个storefile
– 当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并(minor、 major compaction),在合并过程中会进行版本合并和删除工作 (majar),
形成更大的storefile。
– 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后,会把当前的region 分割为两个,并由hmaster分配到相应的regionserver服务器,实现负载均衡。
– 客户端检索数据,先在memstore找,找不到再找storefile
– HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表 示不同的HRegion可以分布在不同的HRegion server上。
– HRegion由一个或者多个Store组成,每个store保存一个columns family。
– 每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。
如图:StoreFile 以HFile格式保存在HDFS上。
• 由{row key,column(=
可以调一下系统时间,使用date命令,一般节点掉了都是时间不同步。
Hbase安装与启动一,前言二,前期准备 2.1 文件下载 2.2 服务器准备三,配置文件配置 3.1 hbase-env.sh 3.2 hbase-site.xml 3.3 regionservers 3.4 将hbase的bin目录添加到环境变量 3.5 Hbase的官方配置文档四,Hbase服务启动 4.1 ...
首先介绍部署 HBase 之前需要做的准备工作,如 Java、SSH 和 Hadoop 这些先决条件的配置;然后介绍如何安装 HBase,以及如何配置集群中相关文件。同时需要注意的是,本节介绍的是分布式 HBase 集群的部署,在对一台机器修改配置文件后需要同步到集群中的所有...
HBase安装HBase的安装也分为三种,单机版、伪分布式、分布式。我们首先来安装单机版。单机版首先我们去官网下载好HBase的安装包;接下来,将压缩包解压缩到你想安装的目录(我解压到的是/app目录):tar -zxvf hbase-2.1.0-bin.tar.gz /app安装单机版很简...
HBase分布式数据库具有如下的显著特点:容量大:HBase分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列:HBase是面向列的存储和权限控制,并支持独立检索。列存储,其数据在表中是按照某列存储的,根据数据动态的增加列,并且可以单独对列进行...
1、查看单行记录:get '表名称', '行名称'2、查看表中的记录总数:count '表名称'3、查看表所有记录:scan 表名称4、查看表某个列所有记录:scan 表名称 , ['列名称:']5、查看有哪些表:list6、查看表结构:describe '表...
hbase与传统数据库的区别1.数据类型:Hbase只有简单的数据类型,只保留字符串;传统数据库有丰富的数据类型。2.数据操作:Hbase只有简单的插入、查询、删除、清空等操作,表和表之间是分离的,没有复杂的表和表之间的关系;传统数据库通常有各式各样的函数和连...
1、HBase写快读慢,HBase的读取时长通常是几毫秒,而Redis的读取时长通常是几十微秒。性能相差非常大。2、HBase和Redis都支持KV类型。但是Redis支持List、Set等更丰富的类型。3、Redis支持的数据量通常受内存限制,而HBase没有这个限制,可以存储远超内存大小...
启动HBase集群:bin/start-hbase.sh单独启动一个HMaster进程:bin/hbase-daemon.sh start master单独启动一个HRegionServer进程:bin/hbase-daemon.sh start regionserver
hbase的八大应用场景1、对象存储:我们知道不少的头条类、新闻类的的新闻、网页、图片存储在HBase之中,一些病毒公司的病毒库也是存储在HBase之中2、时序数据:HBase之上有OpenTSDB模块,可以满足时序类场景的需求3、推荐画像:特别是用户的画像,是一个比较...
1、频繁刷写我们知道Region的一个列族对应一个MemStore,假设HBase表都有统一的1个列族配置,则每个Region只包含一个MemStore。通常HBase的一个MemStore默认大小为128 MB,见参数hbase.hregion.memstore.flush.size。当可用内存足够时,每个MemStore可以分配...
避免HBase经常split,产生不必要的资源消耗,提高HBase的性能。
HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成,Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1,一般在生产环境中我们都会手动给Table提前做 预分区,使用合适的分区策略创建好一定数量的分区并使分区均匀分布在不同regions...
关于每个regionserver节点分区数量大致合理的范围,HBase官网上也给出了定义:Generally less regions makes for a smoother running cluster (you can always manually split the big regions later (if necessary) to spread the data, or re......
最多设置5个标签!
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 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”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。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是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 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”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。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。
1、Hadoop生太圈
通过Hadoop生态圈,可以看到HBase的身影,可见HBase在Hadoop的生态圈是扮演这一个重要的角色那就是 实时、分布式、高维数据 的数据存储;
2、HBase简介
– HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库
– 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理 HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务
– 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)
3、HBase数据模型
以关系型数据的思维下会感觉,上面的表格是一个5列4行的数据表格,但是在HBase中这种理解是错误的,其实在HBase中上面的表格只是一行数据;
Row Key:
– 决定一行数据的唯一标识
– RowKey是按照字典顺序排序的。
– Row key最多只能存储64k的字节数据。
Column Family列族(CF1、CF2、CF3) & qualifier列:
– HBase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表模式(schema) 定义的一部分预先给出。如create ‘test’, ‘course’;
– 列名以列族作为前缀,每个“列族”都可以有多个列成员(column,每个列族中可以存放几千~上千万个列);如 CF1:q1, CF2:qw,
新的列族成员(列)可以随后按需、动态加入,Family下面可以有多个Qualifier,所以可以简单的理解为,HBase中的列是二级列,
也就是说Family是第一级列,Qualifier是第二级列。两个是父子关系。
– 权限控制、存储以及调优都是在列族层面进行的;
– HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下,由几个文件保存。
– 目前为止HBase的列族能能够很好处理最多不超过3个列族。
Timestamp时间戳:
– 在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本,根据唯一的时间 戳来区分每个版本之间的差异,不同版本的数据按照时间倒序排序,
最新的数据版本排在最前面。
– 时间戳的类型是64位整型。
– 时间戳可以由HBase(在数据写入时自动)赋值,此时时间戳是精确到毫 秒的当前系统时间。
– 时间戳也可以由客户显式赋值,如果应用程序要避免数据版本冲突, 就必须自己生成具有唯一性的时间戳。
Cell单元格:
– 由行和列的坐标交叉决定;
– 单元格是有版本的(由时间戳来作为版本);
– 单元格的内容是未解析的字节数组(Byte[]),cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。
• 由{row key,column(= +),version}唯一确定的单元。
4、HBase体系架构
Client
• 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问
Zookeeper
• 保证任何时候,集群中只有一个master
• 存贮所有Region的寻址入口。
• 实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知Master
• 存储HBase的schema和table元数据
Master
• 为Region server分配region
• 负责Region server的负载均衡
• 发现失效的Region server并重新分配其上的region
• 管理用户对table的增删改操作
RegionServer
• Region server维护region,处理对这些region的IO请求
• Region server负责切分在运行过程中变得过大的region
HLog(WAL log):
– HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File 的Key是 HLogKey对象,HLogKey中记录了写入数据的归属信息,
除了table和 region名字外,同时还包括sequence number和timestamp,timestamp是” 写入时间”,sequence number的起始值为0,
或者是最近一次存入文件系 统中sequence number。
– HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的 KeyValue
Region
– HBase自动把表水平划分成多个区域(region),每个region会保存一个表 里面某段连续的数据;每个表一开始只有一个region,随着数据不断插 入表,
region不断增大,当增大到一个阀值的时候,region就会等分会 两个新的region(裂变);
– 当table中的行不断增多,就会有越来越多的region。这样一张完整的表 被保存在多个Regionserver上。
Memstore 与 storefile
– 一个region由多个store组成,一个store对应一个CF(列族)
– store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入 memstore,当memstore中的数据达到某个阈值,
hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独的一个storefile
– 当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并(minor、 major compaction),在合并过程中会进行版本合并和删除工作 (majar),
形成更大的storefile。
– 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后,会把当前的region 分割为两个,并由hmaster分配到相应的regionserver服务器,实现负载均衡。
– 客户端检索数据,先在memstore找,找不到再找storefile
– HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表 示不同的HRegion可以分布在不同的HRegion server上。
– HRegion由一个或者多个Store组成,每个store保存一个columns family。
– 每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。
如图:StoreFile 以HFile格式保存在HDFS上。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 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”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。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。
1、Hadoop生太圈
通过Hadoop生态圈,可以看到HBase的身影,可见HBase在Hadoop的生态圈是扮演这一个重要的角色那就是 实时、分布式、高维数据 的数据存储;
2、HBase简介
– HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、 实时读写的分布式数据库
– 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理 HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务
– 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)
3、HBase数据模型
以关系型数据的思维下会感觉,上面的表格是一个5列4行的数据表格,但是在HBase中这种理解是错误的,其实在HBase中上面的表格只是一行数据;
Row Key:
– 决定一行数据的唯一标识
– RowKey是按照字典顺序排序的。
– Row key最多只能存储64k的字节数据。
Column Family列族(CF1、CF2、CF3) & qualifier列:
– HBase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表模式(schema) 定义的一部分预先给出。如create ‘test’, ‘course’;
– 列名以列族作为前缀,每个“列族”都可以有多个列成员(column,每个列族中可以存放几千~上千万个列);如 CF1:q1, CF2:qw,
新的列族成员(列)可以随后按需、动态加入,Family下面可以有多个Qualifier,所以可以简单的理解为,HBase中的列是二级列,
也就是说Family是第一级列,Qualifier是第二级列。两个是父子关系。
– 权限控制、存储以及调优都是在列族层面进行的;
– HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下,由几个文件保存。
– 目前为止HBase的列族能能够很好处理最多不超过3个列族。
Timestamp时间戳:
– 在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本,根据唯一的时间 戳来区分每个版本之间的差异,不同版本的数据按照时间倒序排序,
最新的数据版本排在最前面。
– 时间戳的类型是64位整型。
– 时间戳可以由HBase(在数据写入时自动)赋值,此时时间戳是精确到毫 秒的当前系统时间。
– 时间戳也可以由客户显式赋值,如果应用程序要避免数据版本冲突, 就必须自己生成具有唯一性的时间戳。
Cell单元格:
– 由行和列的坐标交叉决定;
– 单元格是有版本的(由时间戳来作为版本);
– 单元格的内容是未解析的字节数组(Byte[]),cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。
• 由{row key,column(=
4、HBase体系架构
Client
• 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问
Zookeeper
• 保证任何时候,集群中只有一个master
• 存贮所有Region的寻址入口。
• 实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知Master
• 存储HBase的schema和table元数据
Master
• 为Region server分配region
• 负责Region server的负载均衡
• 发现失效的Region server并重新分配其上的region
• 管理用户对table的增删改操作
RegionServer
• Region server维护region,处理对这些region的IO请求
• Region server负责切分在运行过程中变得过大的region
HLog(WAL log):
– HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File 的Key是 HLogKey对象,HLogKey中记录了写入数据的归属信息,
除了table和 region名字外,同时还包括sequence number和timestamp,timestamp是” 写入时间”,sequence number的起始值为0,
或者是最近一次存入文件系 统中sequence number。
– HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的 KeyValue
Region
– HBase自动把表水平划分成多个区域(region),每个region会保存一个表 里面某段连续的数据;每个表一开始只有一个region,随着数据不断插 入表,
region不断增大,当增大到一个阀值的时候,region就会等分会 两个新的region(裂变);
– 当table中的行不断增多,就会有越来越多的region。这样一张完整的表 被保存在多个Regionserver上。
Memstore 与 storefile
– 一个region由多个store组成,一个store对应一个CF(列族)
– store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入 memstore,当memstore中的数据达到某个阈值,
hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独的一个storefile
– 当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并(minor、 major compaction),在合并过程中会进行版本合并和删除工作 (majar),
形成更大的storefile。
– 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后,会把当前的region 分割为两个,并由hmaster分配到相应的regionserver服务器,实现负载均衡。
– 客户端检索数据,先在memstore找,找不到再找storefile
– HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表 示不同的HRegion可以分布在不同的HRegion server上。
– HRegion由一个或者多个Store组成,每个store保存一个columns family。
– 每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。
如图:StoreFile 以HFile格式保存在HDFS上。
相关问题推荐
可以调一下系统时间,使用date命令,一般节点掉了都是时间不同步。
Hbase安装与启动一,前言二,前期准备 2.1 文件下载 2.2 服务器准备三,配置文件配置 3.1 hbase-env.sh 3.2 hbase-site.xml 3.3 regionservers 3.4 将hbase的bin目录添加到环境变量 3.5 Hbase的官方配置文档四,Hbase服务启动 4.1 ...
首先介绍部署 HBase 之前需要做的准备工作,如 Java、SSH 和 Hadoop 这些先决条件的配置;然后介绍如何安装 HBase,以及如何配置集群中相关文件。同时需要注意的是,本节介绍的是分布式 HBase 集群的部署,在对一台机器修改配置文件后需要同步到集群中的所有...
HBase安装HBase的安装也分为三种,单机版、伪分布式、分布式。我们首先来安装单机版。单机版首先我们去官网下载好HBase的安装包;接下来,将压缩包解压缩到你想安装的目录(我解压到的是/app目录):tar -zxvf hbase-2.1.0-bin.tar.gz /app安装单机版很简...
HBase分布式数据库具有如下的显著特点:容量大:HBase分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列:HBase是面向列的存储和权限控制,并支持独立检索。列存储,其数据在表中是按照某列存储的,根据数据动态的增加列,并且可以单独对列进行...
1、查看单行记录:get '表名称', '行名称'2、查看表中的记录总数:count '表名称'3、查看表所有记录:scan 表名称4、查看表某个列所有记录:scan 表名称 , ['列名称:']5、查看有哪些表:list6、查看表结构:describe '表...
hbase与传统数据库的区别1.数据类型:Hbase只有简单的数据类型,只保留字符串;传统数据库有丰富的数据类型。2.数据操作:Hbase只有简单的插入、查询、删除、清空等操作,表和表之间是分离的,没有复杂的表和表之间的关系;传统数据库通常有各式各样的函数和连...
1、HBase写快读慢,HBase的读取时长通常是几毫秒,而Redis的读取时长通常是几十微秒。性能相差非常大。2、HBase和Redis都支持KV类型。但是Redis支持List、Set等更丰富的类型。3、Redis支持的数据量通常受内存限制,而HBase没有这个限制,可以存储远超内存大小...
启动HBase集群:bin/start-hbase.sh单独启动一个HMaster进程:bin/hbase-daemon.sh start master单独启动一个HRegionServer进程:bin/hbase-daemon.sh start regionserver
hbase的八大应用场景1、对象存储:我们知道不少的头条类、新闻类的的新闻、网页、图片存储在HBase之中,一些病毒公司的病毒库也是存储在HBase之中2、时序数据:HBase之上有OpenTSDB模块,可以满足时序类场景的需求3、推荐画像:特别是用户的画像,是一个比较...
1、频繁刷写我们知道Region的一个列族对应一个MemStore,假设HBase表都有统一的1个列族配置,则每个Region只包含一个MemStore。通常HBase的一个MemStore默认大小为128 MB,见参数hbase.hregion.memstore.flush.size。当可用内存足够时,每个MemStore可以分配...
避免HBase经常split,产生不必要的资源消耗,提高HBase的性能。
HBase每张表在底层存储上是由至少一个Region组成,Region实际上就是HBase表的分区。HBase新建一张表时默认Region即分区的数量为1,一般在生产环境中我们都会手动给Table提前做 预分区,使用合适的分区策略创建好一定数量的分区并使分区均匀分布在不同regions...
关于每个regionserver节点分区数量大致合理的范围,HBase官网上也给出了定义:Generally less regions makes for a smoother running cluster (you can always manually split the big regions later (if necessary) to spread the data, or re......