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dunwu
2020-02-10
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HBase 快速入门

# HBase 快速入门

# HBase 简介

# 为什么需要 HBase

在介绍 HBase 之前，我们不妨先了解一下为什么需要 HBase，或者说 HBase 是为了达到什么目的而产生。

在 HBase 诞生之前，Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据，它是传统数据库的补充，是海量数据存储的最佳方法，它针对大文件的存储，批量访问和流式访问都做了优化，同时也通过多副本解决了容灾问题。

Hadoop 的缺陷在于：它只能执行批处理，并且只能以顺序方式访问数据。这意味着即使是最简单的工作，也必须搜索整个数据集，即：Hadoop 无法实现对数据的随机访问。实现数据的随机访问是传统的关系型数据库所擅长的，但它们却不能用于海量数据的存储。在这种情况下，必须有一种新的方案来同时解决海量数据存储和随机访问的问题，HBase 就是其中之一 (HBase，Cassandra，couchDB，Dynamo 和 MongoDB 都能存储海量数据并支持随机访问)。

注：数据结构分类：

  • 结构化数据：即以关系型数据库表形式管理的数据；
  • 半结构化数据：非关系模型的，有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML 文档、JSON 文档、Email 等；
  • 非结构化数据：没有固定模式的数据，如 WORD、PDF、PPT、EXL，各种格式的图片、视频等。

# 什么是 HBase

HBase 是一个构建在 HDFS（Hadoop 文件系统）之上的列式数据库。

HBase 是一种类似于 Google’s Big Table 的数据模型，它是 Hadoop 生态系统的一部分，它将数据存储在 HDFS 上，客户端可以通过 HBase 实现对 HDFS 上数据的随机访问。

img

HBase 的核心特性如下：

  • 分布式
    • 伸缩性：支持通过增减机器进行水平扩展，以提升整体容量和性能
    • 高可用：支持 RegionServers 之间的自动故障转移
    • 自动分区：Region 分散在集群中，当行数增长的时候，Region 也会自动的分区再均衡
  • 超大数据集：HBase 被设计用来读写超大规模的数据集（数十亿行至数百亿行的表）
  • 支持结构化、半结构化和非结构化的数据：由于 HBase 基于 HDFS 构建，所以和 HDFS 一样，支持结构化、半结构化和非结构化的数据
  • 非关系型数据库
    • 不支持标准 SQL 语法
    • 没有真正的索引
    • 不支持复杂的事务：只支持行级事务，即单行数据的读写都是原子性的

HBase 的其他特性

  • 读写操作遵循强一致性
  • 过滤器支持谓词下推
  • 易于使用的 Java 客户端 API
  • 它支持线性和模块化可扩展性。
  • HBase 表支持 Hadoop MapReduce 作业的便捷基类
  • 很容易使用 Java API 进行客户端访问
  • 为实时查询提供块缓存 BlockCache 和布隆过滤器
  • 它通过服务器端过滤器提供查询谓词下推

# 什么时候使用 HBase

根据上一节对于 HBase 特性的介绍，我们可以梳理出 HBase 适用、不适用的场景：

HBase 不适用场景：

  • 需要索引
  • 需要复杂的事务
  • 数据量较小（比如：数据量不足几百万行）

HBase 适用场景：

  • 能存储海量数据并支持随机访问（比如：数据量级达到十亿级至百亿级）
  • 存储结构化、半结构化数据
  • 硬件资源充足

一言以蔽之——HBase 适用的场景是：实时地随机访问超大数据集。

HBase 的典型应用场景

  • 存储监控数据
  • 存储用户/车辆 GPS 信息
  • 存储用户行为数据
  • 存储各种日志数据，如：访问日志、操作日志、推送日志等。
  • 存储短信、邮件等消息类数据
  • 存储网页数据

# HBase 数据模型简介

前面已经提及，HBase 是一个列式数据库，其数据模型和关系型数据库有所不同。其数据模型的关键术语如下：

  • Table：HBase 表由多行组成。
  • Row：HBase 中的一行由一个行键和一个或多个列以及与之关联的值组成。 行在存储时按行键的字母顺序排序。 为此，行键的设计非常重要。 目标是以相关行彼此靠近的方式存储数据。 常见的行键模式是网站域。 如果您的行键是域，您应该将它们反向存储（org.apache.www、org.apache.mail、org.apache.jira）。 这样，所有 Apache 域在表中彼此靠近，而不是根据子域的第一个字母展开。
  • Column：HBase 中的列由列族和列限定符组成，它们由 :（冒号）字符分隔。
  • Column Family：通常出于性能原因，列族在物理上将一组列及其值放在一起。 每个列族都有一组存储属性，例如它的值是否应该缓存在内存中，它的数据是如何压缩的，它的行键是如何编码的，等等。 表中的每一行都有相同的列族，尽管给定的行可能不在给定的列族中存储任何内容。
  • 列限定符：将列限定符添加到列族以提供给定数据片段的索引。 给定列族内容，列限定符可能是 content:html，另一个可能是 content:pdf。 尽管列族在表创建时是固定的，但列限定符是可变的，并且行之间可能有很大差异。
  • Cell：单元格是行、列族和列限定符的组合，包含一个值和一个时间戳，代表值的版本。
  • Timestamp：时间戳写在每个值旁边，是给定版本值的标识符。 默认情况下，时间戳表示写入数据时 RegionServer 上的时间，但您可以在将数据放入单元格时指定不同的时间戳值。

img

# 特性比较

# HBase vs. RDBMS

RDBMS HBase
RDBMS 有它的模式，描述表的整体结构的约束 HBase 无模式，它不具有固定列模式的概念；仅定义列族
支持的文件系统有 FAT、NTFS 和 EXT 支持的文件系统只有 HDFS
使用提交日志来存储日志 使用预写日志 (WAL) 来存储日志
使用特定的协调系统来协调集群 使用 ZooKeeper 来协调集群
存储的都是中小规模的数据表 存储的是超大规模的数据表，并且适合存储宽表
通常支持复杂的事务 仅支持行级事务
适用于结构化数据 适用于半结构化、结构化数据
使用主键 使用 row key

# HBase vs. HDFS

HDFS HBase
HDFS 提供了一个用于分布式存储的文件系统。 HBase 提供面向表格列的数据存储。
HDFS 为大文件提供优化存储。 HBase 为表格数据提供了优化。
HDFS 使用块文件。 HBase 使用键值对数据。
HDFS 数据模型不灵活。 HBase 提供了一个灵活的数据模型。
HDFS 使用文件系统和处理框架。 HBase 使用带有内置 Hadoop MapReduce 支持的表格存储。
HDFS 主要针对一次写入多次读取进行了优化。 HBase 针对读/写许多进行了优化。

# 行式数据库 vs. 列式数据库

行式数据库 列式数据库
对于添加/修改操作更高效 对于读取操作更高效
读取整行数据 仅读取必要的列数据
最适合在线事务处理系统（OLTP） 不适合在线事务处理系统（OLTP）
将行数据存储在连续的页内存中 将列数据存储在非连续的页内存中

列式数据库的优点：

  • 支持数据压缩
  • 支持快速数据检索
  • 简化了管理和配置
  • 有利于聚合查询（例如 COUNT、SUM、AVG、MIN 和 MAX）的高性能
  • 分区效率很高，因为它提供了自动分片机制的功能，可以将较大的区域分配给较小的区域

列式数据库的缺点：

  • JOIN 查询和来自多个表的数据未优化
  • 必须为频繁的删除和更新创建拆分，因此降低了存储效率
  • 由于非关系数据库的特性，分区和索引的设计非常困难

# HBase 安装

# HBase Hello World 示例

  1. 连接 HBase

    在 HBase 安装目录的 /bin 目录下执行 hbase shell 命令进入 HBase 控制台。

    $ ./bin/hbase shell
hbase(main):001:0>

  2. 输入 help 可以查看 HBase Shell 命令。

  3. 创建表

    可以使用 create 命令创建一张新表。必须要指定表名和 Column Family。

    hbase(main):001:0> create 'test', 'cf'
0 row(s) in 0.4170 seconds

=> Hbase::Table - test

  4. 列出表信息

    使用 list 命令来确认新建的表已存在。

    hbase(main):002:0> list 'test'
TABLE
test
1 row(s) in 0.0180 seconds

=> ["test"]

    可以使用 describe 命令可以查看表的细节信息，包括配置信息

    hbase(main):003:0> describe 'test'
Table test is ENABLED
test
COLUMN FAMILIES DESCRIPTION
{NAME => 'cf', VERSIONS => '1', EVICT_BLOCKS_ON_CLOSE => 'false', NEW_VERSION_BEHAVIOR => 'false', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', CACHE_DATA_ON_WRITE =>
'false', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', TTL => 'FOREVER', MIN_VERSIONS => '0', REPLICATION_SCOPE => '0', BLOOMFILTER => 'ROW', CACHE_INDEX_ON_WRITE => 'f
alse', IN_MEMORY => 'false', CACHE_BLOOMS_ON_WRITE => 'false', PREFETCH_BLOCKS_ON_OPEN => 'false', COMPRESSION => 'NONE', BLOCKCACHE => 'true', BLOCKSIZE
 => '65536'}
1 row(s)
Took 0.9998 seconds

  5. 向表中写数据

    可以使用 put 命令向 HBase 表中写数据。

    hbase(main):003:0> put 'test', 'row1', 'cf:a', 'value1'
0 row(s) in 0.0850 seconds

hbase(main):004:0> put 'test', 'row2', 'cf:b', 'value2'
0 row(s) in 0.0110 seconds

hbase(main):005:0> put 'test', 'row3', 'cf:c', 'value3'
0 row(s) in 0.0100 seconds

  6. 一次性扫描表的所有数据

    使用 scan 命令来扫描表数据。

    hbase(main):006:0> scan 'test'
ROW                                      COLUMN+CELL
 row1                                    column=cf:a, timestamp=1421762485768, value=value1
 row2                                    column=cf:b, timestamp=1421762491785, value=value2
 row3                                    column=cf:c, timestamp=1421762496210, value=value3
3 row(s) in 0.0230 seconds

  7. 查看一行数据

    使用 get 命令可以查看一行表数据。

    hbase(main):007:0> get 'test', 'row1'
COLUMN                                   CELL
 cf:a                                    timestamp=1421762485768, value=value1
1 row(s) in 0.0350 seconds

  8. 禁用表

    如果想要删除表或修改表设置，必须先使用 disable 命令禁用表。如果想再次启用表，可以使用 enable 命令。

    hbase(main):008:0> disable 'test'
0 row(s) in 1.1820 seconds

hbase(main):009:0> enable 'test'
0 row(s) in 0.1770 seconds

  9. 删除表

    使用 drop 命令可以删除表。

    hbase(main):011:0> drop 'test'
0 row(s) in 0.1370 seconds

  10. 退出 HBase Shell

    使用 quit 命令，就能退出 HBase Shell 控制台。

# 参考资料

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#数据库#列式数据库#大数据#HBase
上次更新: 2024/10/09, 07:16:02
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