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

相关文章
|
分布式计算 Ubuntu Hadoop
Ubuntu22.04下搭建Hadoop3.3.6+Hbase2.5.6+Phoenix5.1.3开发环境的指南
呈上,这些步骤如诗如画,但有效且动人。仿佛一个画家在画布上描绘出一幅完美的画面,这就是你的开发环境。接下来,尽情去创造吧,祝编程愉快!
1080 19
|
SQL 存储 分布式数据库
分布式存储数据恢复—hbase和hive数据库数据恢复案例
分布式存储数据恢复环境: 16台某品牌R730xd服务器节点,每台服务器节点上有数台虚拟机。 虚拟机上部署Hbase和Hive数据库。 分布式存储故障: 数据库底层文件被误删除,数据库不能使用。要求恢复hbase和hive数据库。
569 12
|
存储 分布式计算 Hadoop
基于Java的Hadoop文件处理系统:高效分布式数据解析与存储
本文介绍了如何借鉴Hadoop的设计思想,使用Java实现其核心功能MapReduce,解决海量数据处理问题。通过类比图书馆管理系统,详细解释了Hadoop的两大组件:HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)。具体实现了单词统计任务,并扩展支持CSV和JSON格式的数据解析。为了提升性能,引入了Combiner减少中间数据传输,以及自定义Partitioner解决数据倾斜问题。最后总结了Hadoop在大数据处理中的重要性,鼓励Java开发者学习Hadoop以拓展技术边界。
592 7
|
SQL 分布式计算 Hadoop
【赵渝强老师】Hadoop生态圈组件
本文介绍了Hadoop生态圈的主要组件及其关系,包括HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、Hive与Pig、Sqoop与Flume、ZooKeeper和HUE。每个组件的功能和作用都进行了简要说明,帮助读者更好地理解Hadoop生态系统。文中还附有图表和视频讲解,以便更直观地展示这些组件的交互方式。
1116 5
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop-35 HBase 集群配置和启动 3节点云服务器 集群效果测试 Shell测试
Hadoop-35 HBase 集群配置和启动 3节点云服务器 集群效果测试 Shell测试
454 4
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-37 HBase集群 JavaAPI 操作3台云服务器 POM 实现增删改查调用操作 列族信息 扫描全表
Hadoop-37 HBase集群 JavaAPI 操作3台云服务器 POM 实现增删改查调用操作 列族信息 扫描全表
304 3
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop-36 HBase 3节点云服务器集群 HBase Shell 增删改查 全程多图详细 列族 row key value filter
Hadoop-36 HBase 3节点云服务器集群 HBase Shell 增删改查 全程多图详细 列族 row key value filter
339 3
|
存储 分布式计算 Hadoop
Hadoop-33 HBase 初识简介 项目简介 整体架构 HMaster HRegionServer Region
Hadoop-33 HBase 初识简介 项目简介 整体架构 HMaster HRegionServer Region
280 2
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-34 HBase 安装部署 单节点配置 hbase-env hbase-site 超详细图文 附带配置文件
Hadoop-34 HBase 安装部署 单节点配置 hbase-env hbase-site 超详细图文 附带配置文件
756 2
|
分布式计算 NoSQL Java
Hadoop-32 ZooKeeper 分布式锁问题 分布式锁Java实现 附带案例和实现思路代码
Hadoop-32 ZooKeeper 分布式锁问题 分布式锁Java实现 附带案例和实现思路代码
300 2