HBase
HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase 技术可在廉价 PC Server 上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase简介
HBase 是 Apache Hadoop 中的一个子项目，HBase 依托于 Hadoop 的 HDFS 作为最基本存储基础单元，通过使用hadoop的DFS 工具就可以看到这些这些数据存储文件夹的结构,还可以通过 Map/Reduce的框架(算法)对 HBase进行操作。
HBase适用场景
- 大数据量存储，大数据量高并发操作
- 需要对数据随机读写操作
- 读写访问均是非常简单的操作
HBase数据模型
HBase 以表的形式存储数据。表由行和列族组成。列划分为若干个列族(row family)
- 行键(RowKey)
- 行键是字节数组, 任何字符串都可以作为行键；
- 表中的行根据行键进行排序，数据按照 Row key 的字节序(byte order)排序存储；
- 所有对表的访问都要通过行键 （单个 RowKey 访问，或RowKey范围访问，或全表扫描)
- 列族（ColumnFamily）
- CF 必须在表定义时给出
- 每个 CF 可以有一个或多个列成员(ColumnQualifier)，列成员不需要在表定义时给出，新的列族成员可以随后按需、动态加入
- 数据按 CF 分开存储，Hbase 所谓的列式存储就是根据 CF 分开存储（每个CF 对应一个 Store），这种设计非常适合于数据分析的情形
- 时间戳（TimeStamp）
- 每个 Cell可能又多个版本，它们之间用时间戳区分
- 单元格（Cell）
-
Cell 由行键，列族:限定符，时间戳唯一决定
-
Cell中的数据是没有类型的，全部以字节码形式存储
- 区域(Region）
- HBase 自动把表水平（按 Row）划分成多个区域(region)，每个region 会保存一个表里面某段连续的数据；
- 每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region 就会等分会两个新的region；
- 当 table 中的行不断增多，就会有越来越多的 region。这样一张完整的表被保存在多个Region 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， StoreFile包含HFile；memStore存储在内存中，StoreFile 存储在HDFS上
HBase架构及基本组件
1)Client：
- 包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问，比如region的位置信息。
2)Master
- 为Region server分配region
- 负责Region server的负载均衡
- 发现失效的Region server并重新分配其上的region
- 管理用户对table的增删改查操作
3)Region Server
- Regionserver维护region，处理对这些region的IO请求
- Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region
4)Zookeeper
- 通过选举，保证任何时候，集群中只有一个Master，Master与Regionservers启动时会向ZooKeeper注册
- 存储所有Region的寻址入口
- 实时监控Region server的上线和下线信息，并实时通知给Master
- 存储HBase的schema和table元数据
- 默认情况下，HBase管理ZooKeeper实例，比如，启动或者停止ZooKeeper
- ZooKeeper的引入是的Master不再是单点故障
HBase容错与恢复
每个 HRegionServer 中都有一个 HLog 对象，HLog 是一个实现 Write Ahead Log的类，在每次用户操作写入 MemStore 的同时，也会写一份数据到 HLog 文件中，HLog文件定期会滚动出新的，并删除旧的文件（已持久化到 StoreFile中的数据）。当HRegionServer意外终止后， HMaster会通过Zookeeper感知到， HMaster首先会处理遗留的 HLog 文件，将其中不同 Region 的Log 数据进行拆分，分别放到相应region的目录下，然后再将失效的region重新分配，领取到这些region的HRegionServer在 Load Region 的过程中，会发现有历史 HLog 需要处理，因此会 Replay HLog 中的数据到 MemStore中，然后 flush到StoreFiles，完成数据恢复