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一、HBase基本概念：列式数据库
在Hadoop生态体系结构中，HBase位于HDFS（Hadoop分布式文件系统）的上一层，不依赖于MapReduce，那么如果没有HBase这种Nosql数据库会有什么影响呢？传统的关系型数据库由于存储数据有限，且其分布式结构由于本身的特点导致节点数量最大不会超过一百个，例如分布式的oracle数据库只能部署一百个节点等等。那么在当下海量数据的背景下则诞生了列式数据库，而最常见的列式数据库有两种：1、HBase 2、Cassandra。列式数据库，顾名思义是按列来存储数据，意思是HBase表中的字段是可以动态增加的，因此HBase数据库是Nosql数据库。
二、HBase与HDFS、Hive/Pig之间的关系：
由于HDFS作为分布式文件系统，主要用于存储数据，因此它不支持实时访问/随机读写，而HBase数据库支持实施访问/随机读写，因此HBase主要应用于在线数据查询，HDFS主要应用于数据存储，而Hive/Pig作为数据分析引擎，由于底层依赖MapReduce，具有高延迟的特点，因此主要应用于离线数据查询。
三、HBase表的基础知识：
1、表：表是用来存储和管理数据的，表由行和列组成。
2、行键：英文rowkey，不唯一且不为空，作为HBase表的一级索引，特点：相同行键作为一条记录，行键按照字典顺序排序。
3、列族：列的集合，列族是在创建表时定义好的，例：create 'students','info','grade'，其中info和grade就是两个列族，而students是这张表的名字，列是在添加记录时动态添加的。
4、时间戳：列的一个属性。
5、单元格：可以存储多个数据，每个数据具有时间戳属性和版本特性（通过时间戳区分数据），这是Hbase表结构独有的特点，而在关系型数据库中，单元格只能存储一个数据。
6、HBase表中的记录按行键拆分形成region，一个行键就是一个region，不同的region分布在不同的regionserver上，对表的查询转换为对多台regionserver的并行查询，通过牺牲存储空间来换取时间性能， 因此Hbase适合海量数据秒级简单查询。
7、region由多个store组成，每个store存储一个列族，store由一个memstore和零到多个storefile组成，memstore保存最近一批数据的更新操作，在HBase写数据的过程中，就是将数据写入memstore中。
（region是分布式存储和负载均衡的最小单元，Hfile是存储的最小单元）
四、Hbase表：
五、Hbase表的特点：
1、大：一张表可以由上亿行，上百万列组成。
2、面向列：HBase表按列保存数据。
3、稀疏：HBase表的空列不占用存储空间。
4、无模式：HBase表中不同行可以有截然不同的列，因为列是在添加记录时动态添加的。
5、数据类型单一：只有字符串这种数据类型。
六、HBase的体系结构：
Hmaster：1、为Regionserver分配region。
2、负责Regionserver的负载均衡。
3、发现失效的Regionserver并重新分配其上的region。
4、接收客户端的请求：对HBase表进行增删改查操作。
Regionserver：1、维护region，处理客户端对region的IO请求。
2、负责切分过大的region。
3、定期向Zookeeper汇报心跳信息。
Zookeeper：1、保存HBase集群的结构信息、root表、meta表。
2、实时监控Regionserver并通知给Hmaster。
3、实现HBase的HA功能
（HBase自带一个Zookeeper）
七、安装和配置HBase：
1、安装：tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C ~/training
2、配置HBASE_HOME环境变量：export HBASE_HOME=/root/training/hbase-1.3.1
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
八、HBase的安装模式：与Hadoop相似
1、本地模式：单机没有虚拟出任何节点，只有Hmaster，没有Regionserver，数据存放在本地，修改两个配置文件：hbase-env.sh和hbase-site.xml。
2、伪分布式模式：单机虚拟出多个节点，具备HBase的所有功能，修改两个配置文件：hbase-env.sh和hbase-site.xml。
3、全分布式模式：至少三台机器以上，修改三个配置文件：hbase-env.sh、hbase-site.xml和regionservers。
（比伪分布式模式多一个regionservers）
补充：HBase的http服务端口：16010
九、HBase的读写过程：
1、写过程：HBase表中的记录按行键拆分形成region，不同的region分布在不同的regionserver上，region由多个store组成，每个store保存一个列族，而store又由一个memstore和零到多个storefile组成，数据写入memstore中，memstore保存最近一批数据的更新操作，当memstore保存不下时（128M），会溢写到磁盘中形成storefile文件，当storefile文件数量达到一定阈值时会合并成一个storefile文件，当storefile文件大小大于256M时，region会自动分裂，由Hmaster分配到其他regionserver上，最终storefile文件生成128M的Hfile文件保存到datanode上。
2、读过程：客户端向Hmaster发送请求，从zookeeper中访问root表（-root-）获得表的元信息，访问meta表（.meta.）获得region的元信息，进入region从memstore中寻找数据，如果找不到，则从storefile中寻找数据。
（一句话总结HBase的读写过程：寻址访问zookeeper，数据读写范文Regionserver）
十、HBase上的过滤器：实现复杂查询
十一、HBase上的MapReduce：map的输入是HBase中的一条记录，reduce的输出是HBase中的一条记录。
十二、HBase的HA：单独启动一个Hmaster：hbase-daemon.sh start master。
作者：李金泽AllenLi，清华大学在读硕士，研究方向：大数据和人工智能。
