HBase非关系型数据库
- 1 什么是HBase
- 2 HBase的特点
- 3 什么时候需要HBase
- 4 HBase的数据模型
- 5 HBase架构
- 5.1 架构
- 5.2 HBase如何列式储存
- 6 如何正确设计RowKey
1 什么是HBase
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。HBase是一个NoSQL数据库，把数据存在HDFS上，低成本来存储海量的数据并且支持高并发随机写和实时查询。
HBase 的原型: Google 的 BigTable 论文
2 HBase的特点
大：一个表可以有数百亿行，百万列；
无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；
面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；
稀疏：空（null）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，默认情况下版本号自动分配，是单元格插入时的时间戳；
数据类型单一：HBase中的数据都是字符串，没有类型；
3 什么时候需要HBase
为海量数据而生，在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。但是不支持随机修改，查询效率低，对小文件支持不友好。
其他储存为什么不行？
MySQL是单机的。MySQL能存储多少数据，取决于那台服务器的硬盘大小。
Kafka可以存储很大的数据，且是分布式的（很方便的扩展）。但是持久化了的数据，最常见的用法就是重新设置offset，做「回溯」，无法单独查询某个数据。
Redis是缓存数据库，所有的读写都在内存中，速度快。AOF/RDB存储的数据都会加载到内存中，Redis不适合存大量的数据（因为内存太贵了！）
Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎，主要用于检索。理论上Elasticsearch也是可以存储海量的数据（分布式），我们也可以将数据用『索引』来取出来。但是如果我们的数据没有经常「检索」的需求，其实不必放到Elasticsearch，数据写入Elasticsearch需要分词，无疑会浪费资源。
每个column family存储在HDFS上的一个单独文件中，空值不会被保存。Row Key 和 Version number在每个 column family中均有一份；
HBase 为每个值维护了多级索引，即：<Rowkey, column family, column name, timestamp>。逻辑数据模型中空白cell在物理上是不存储的，因为根本没有必要存储，但是，如果不指明时间，将会返回最新时间的行，每个最新的都会返回。
4 HBase的数据模型
HBase表的每一行中，列的组成都是灵活的，行与行之间的列不需要相同，一个列族下可以任意添加列，不受任何限制：
数据写到HBase的时候都会被记录一个时间戳，这个时间戳被我们当做一个版本。比如说，我们修改或者删除某一条的时候，本质上是往里边新增一条数据，记录的版本加一了而已。在读的时候按照时间戳读最新的记录。在外界「看起来」就是把这条记录改了。
HBase本质上其实就是Key-Value的数据库，Key由RowKey(行键)+ColumnFamily（列族）+Column Qualifier（列修饰符）+TimeStamp（时间戳–版本）+KeyType（类型）组成，而Value就是实际上的值。
5 HBase架构
5.1 架构
1、Client客户端，它提供了访问HBase的接口，并且维护了对应的cache来加速HBase的访问。
2、Zookeeper存储HBase的元数据（meta表），无论是读还是写数据，都是去Zookeeper里边拿到meta元数据告诉给客户端去哪台机器读写数据
3、HRegionServer它是处理客户端的读写请求，负责与HDFS底层交互，是真正干活的节点。
大致的流程：client请求到Zookeeper，然后Zookeeper返回HRegionServer地址给client，client得到Zookeeper返回的地址去请求HRegionServer，HRegionServer读写数据后返回给client。
4、写数据的时候是先写到内存（见下面的Store内），为了防止机器宕机，内存的数据没刷到磁盘中就挂了。我们在写Mem store的时候还会写一份HLog。
5、HMaster会处理 HRegion 的分配或转移。如果我们HRegion的数据量太大的话，HMaster会对拆分后的Region重新分配RegionServer。（如果发现失效的HRegion，也会将失效的HRegion分配到正常的HRegionServer中）HMaster会处理元数据的变更和监控RegionServer的状态。
- RegionServer 为 Region 的管理者，其实现类为 HRegionServer，主要作用如下:
- 对于数据的操作：get, put, delete；
- 对于 Region 的操作：splitRegion、compactRegion。
- Master 是所有 RegionServer 的管理者，其实现类为 HMaster，主要作用如下：
- 对于表的操作：create, delete, alter
- 对于 RegionServer的操作：分配 regions 到每个 RegionServer，监控每个 RegionServer 的状态，负载均衡和故障转移。
- Zookeeper 通过 Zookeeper 来做 Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。
- HDFS 为 HBase 提供最终的底层数据存储服务，同时为 HBase 提供高可用的支持。
5.2 HBase如何列式储存
HRegion
HBase一张表的数据会分到多台机器上。用RowKey来切分到不同的HRegion（HRegion属于某个HRegionServer，一个HRegionServer可以有多个HRegion）Store
HRegion下面有Store，一个列族的数据存储在一个Store。
所以，在物理存储层面，一个列族的数据是存储在一起的 – HBase是基于列族存储的。
Store内
HBase在写数据的时候，会先写到MemStore，当MemStore超过一定阈值，就会将内存中的数据刷写到硬盘上，形成StoreFile，而StoreFile底层是以HFile的格式保存，HFile是HBase中KeyValue数据的存储格式。
所以说：MemStore我们可以理解为内存 buffer，HFile是HBase实际存储的数据格式，而StoreFile只是HBase里的一个名字。
6 如何正确设计RowKey
RowKey是会按字典序排序的，我们HBase表会用RowKey来横向切分表。无论是读和写我们都是用RowKey去定位到HRegion，然后找到HRegionServer。定位HRegionServer的时候，实际上就是定位我们这个RowKey在不在这个HRegion的start-key和end-key范围之内，如果在，说明我们就找到了。
在HBase里边提供了三种的查询方式：
- 全局扫描
- 根据一个RowKey进行查询
对RowKey散列，分配到HRegion的时候就比较均匀，要避免热点的问题。 - 根据RowKey过滤的范围查询
