Hadoop组件--分布式数据库HBase

简介:  1. HBase概述 先来看下HBase在Hadoop生态中的位置 HBase是Apache Hadoop⽣态系统中的重要⼀员,主要⽤于海量结构化数据存储。 HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统(严格的来说应该是列族存储),数据保存在HDFS上。

 1. HBase概述

先来看下HBase在Hadoop生态中的位置

HBase是Apache Hadoop⽣态系统中的重要⼀员,主要⽤于海量结构化数据存储。

HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统(严格的来说应该是列族存储),数据保存在HDFS上。

HBase与MapReduce良好的集成,使用MapReduce来处理数据。

HBase利用Zookeeper做分布式协同。

从逻辑上讲,HBase将数据按照表、⾏和列进⾏存储,它是⼀个分布式的、稀疏的、持久化存储的多维度排序表。

相对于Hive来说,HBase适合实时数据访问,Hive则适合批处理数据分析。

HBase的应用场景很多,百度的页面库,淘宝的商品库,小米的云存储服务等。

 2. HBase数据模型

(Table, RowKey, Family, Qualifier, TimeStamp) -->Value

在HBase中,一行数据由行健RowKey作为键,包含多个列族(Famliy),列族由可同时访问的多个列组成(Qualifier),

时间戳作为索引(TimeStamp)。

--可以是稀疏的,空值在HBase中不会被存储。

Row Key

--行健,数据在表中的唯一标实

--所有的操作都是基于主键的。

--数据安照行健来排序。

特点

--大:⼀个表可以有数⼗亿⾏,上百万列

--⾯向列:⾯向列(族)的存储,列(族)独⽴检索

--稀疏:对于空(null)的列,并不占⽤存储空间,表可以设计的非常稀疏

--数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本(时间戳不同)

--数据类型单⼀:HBase中的数据都是字节,没有类型

3. 物理模型

--以列族为单位存储

--每个cell中会存储以下信息

• Row key

• Column family name
• Column name
• Timestamp
• Value

 

数据表中所有行,安照Row Key字典序排列,Table在行的方向上分为多个region,

Region按⼤⼩分割的,每个表开始只有⼀个Region,随着数据增多,Region不断增⼤,当增⼤到⼀个阀值的时候,

Region就会等分会两新的Region,之后会有越来越多的Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最⼩单元,

不同Region分布到不同RegionServer上。

 

 

Region虽然是分布式存储的最⼩单元,但并不是存储的最⼩单元。

--Region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
--MemStore存储在内存中,StoreFile存储在HDFS上

 

4. HBase架构

 

HRegion

--HBase 会⾃动地将表划分为不同的区域

-- 每个区域包含所有⾏的⼀个⼦集

--对⽤户来说,每个表是⼀堆数据的集合,靠主键来区分

--从物理上来说,⼀张表被拆分成了多块,每⼀块是⼀个HRegion

-- 我们⽤表名+ 开始和结束主键,来区分每⼀个HRegion

-- ⼀个HRegion 会保存⼀个表⾥⾯某段连续的数据,从开始主键到结束主键

--⼀张完整的表格是保存在多个HRegion上⾯

HRegionServer

--所有的数据库数据都保存在HDFS上⾯

-- ⽤户通过访问HRegionServer获取这些数据

--⼀台机器上⾯⼀般只运⾏⼀个HRegionServer

-- ⼀个HRegionServer上⾯有多个HRegion,⼀个HRegion 也只会被⼀个HRegionServer维护

--HRegionServer主要负责响应⽤户I/O请求,从HDFS读写数据,是HBase中最核⼼的模块

-- HRegionServer内部管理了⼀系列HRegion对象

-- 每个HRegion对应了Table中的⼀个Region,HRegion中由多个HStore组成

-- 每个HStore 对应了Table中的⼀个Column Family的存储

-- 最好将具备共同IO特性的Column放在⼀个Column Family中

HMaster

--每个HRegionServer都会与HMaster通信

-- HMaster的主要任务就是给HRegionServer分配HRegion

-- HMaster指定HRegionServer 要维护哪些HRegion

-- 当⼀台HRegionServer宕机时,HMaster会把它负责的HRegion标记为未分配,然后再把它们分配到其他HRegionServer 中

 

5. HBase Shell

启动HBase shell

$./bin/hbase shell

建表:表名scores,有两个列族:‘grade’和‘course’

>create 'scores' ,'grade','course'

查看HBase中的表

>list

查看表结构

>describe 'scores'

put: 写⼊数据,格式如下:

>put 't1', 'r1', 'c1', 'value', ts1

t1指表名,r1指⾏键(key),c1指列名,value指值,ts1指数据戳,
⼀般都省略不设置。

向scores表中插⼊数据

> put 'scores', 'Tom', 'grade', 6
> put 'scores', 'Tom', 'course:math', 89
> put 'scores', 'Tom', 'course:art', 63
> put 'scores', 'Jim', 'grade', 7
> put 'scores', 'Jim', 'course:math', 75
> put 'scores', 'Jim', 'course:science', 48

get随机查找数据

格式

>get 't1', 'r1'
>get 't1', 'r1', 'c1'
>get 't1', 'r1', 'c1', 'c2'
>get 't1', 'r1', {COLUMN => 'c1', TIMESTAMP => ts1}
>get 't1', 'r1', {COLUMN => 'c1', TIMERANGE => [ts1, ts2],
VERSIONS => 4}

>get 'sources', 'Tom'
>get 'sources', 'Tom', 'grade'
>get 'sources', 'Tom', 'grede' , 'course'


scan 范围查找数据,scan命令格式如下

>scan 't1'
>scan 't1', {COLUMNS => 'c1:q1'}
>scan 't1', {COLUMNS => ['c1', 'c2'], LIMIT => 10, STARTROW
=> 'xyz'}
>scan 't1', {REVERSED => true}


> scan 'scores'
> scan 'scores',{COLUMNS =>'course:math'}
> scan 'scores',{COLUMNS =>'course'}

> scan 'scores',{COLUMNS =>'course', LIMIT => 1, STARTROW => 'Jim'}


delete删除数据

delete命令格式如下

>delete 't1', 'r1', 'c1', ts1

> delete 'scores', 'Jim', 'course:math'

Truncate删除全表数据

> truncate 'scores'

alter修改表结构

为scores表增加⼀个family列族,名为profile

> alter 'scores', NAME => 'profile'

删除profile列族

> alter 'scores', NAME => 'profile', METHOD => 'delete'

删除表

> drop 'scores'

上述所写如有不对之处,还请各位前辈指出赐教。--五维空间

相关实践学习
lindorm多模间数据无缝流转
展现了Lindorm多模融合能力——用kafka API写入,无缝流转在各引擎内进行数据存储和计算的实验。
云数据库HBase版使用教程
  相关的阿里云产品:云数据库 HBase 版 面向大数据领域的一站式NoSQL服务,100%兼容开源HBase并深度扩展,支持海量数据下的实时存储、高并发吞吐、轻SQL分析、全文检索、时序时空查询等能力,是风控、推荐、广告、物联网、车联网、Feeds流、数据大屏等场景首选数据库,是为淘宝、支付宝、菜鸟等众多阿里核心业务提供关键支撑的数据库。 了解产品详情: https://cn.aliyun.com/product/hbase   ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
6月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
乐观锁在分布式数据库中如何与事务隔离级别结合使用
乐观锁在分布式数据库中如何与事务隔离级别结合使用
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
乐观锁在分布式数据库中如何与事务隔离级别结合使用
乐观锁在分布式数据库中如何与事务隔离级别结合使用
|
6月前
|
存储 SQL 分布式数据库
OceanBase 入门:分布式数据库的基础概念
【8月更文第31天】在当今的大数据时代,随着业务规模的不断扩大,传统的单机数据库已经难以满足高并发、大数据量的应用需求。分布式数据库应运而生,成为解决这一问题的有效方案之一。本文将介绍一款由阿里巴巴集团自主研发的分布式数据库——OceanBase,并通过一些基础概念和实际代码示例来帮助读者理解其工作原理。
580 0
|
2月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 分布式版 V2.0,安全可靠的集中分布式一体化数据库管理软件
阿里云PolarDB数据库管理软件(分布式版)V2.0 ,安全可靠的集中分布式一体化数据库管理软件。
|
3月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
PostgreSQL+Citus分布式数据库
PostgreSQL+Citus分布式数据库
102 15
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
Citus 简介,将 Postgres 转换为分布式数据库
【10月更文挑战第4天】Citus 简介,将 Postgres 转换为分布式数据库
157 4
|
5月前
|
SpringCloudAlibaba JavaScript 前端开发
谷粒商城笔记+踩坑(2)——分布式组件、前端基础,nacos+feign+gateway+ES6+vue脚手架
分布式组件、nacos注册配置中心、openfegin远程调用、网关gateway、ES6脚本语言规范、vue、elementUI
谷粒商城笔记+踩坑(2)——分布式组件、前端基础,nacos+feign+gateway+ES6+vue脚手架
|
4月前
|
SQL NoSQL MongoDB
一款基于分布式文件存储的数据库MongoDB的介绍及基本使用教程
一款基于分布式文件存储的数据库MongoDB的介绍及基本使用教程
83 0
|
6月前
|
C# UED 定位技术
WPF控件大全:初学者必读,掌握控件使用技巧,让你的应用程序更上一层楼!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用程序开发中,控件是实现用户界面交互的关键元素。WPF提供了丰富的控件库,包括基础控件(如`Button`、`TextBox`)、布局控件(如`StackPanel`、`Grid`)、数据绑定控件(如`ListBox`、`DataGrid`)等。本文将介绍这些控件的基本分类及使用技巧,并通过示例代码展示如何在项目中应用。合理选择控件并利用布局控件和数据绑定功能,可以提升用户体验和程序性能。
192 0
|
6月前
|
存储 SQL 分布式数据库
深入解析HBase与关系数据库的关键差异
【8月更文挑战第31天】
136 0