珠海企业建站模板宝塔wordpress公网访问
Hbase 简介
Hbase 是一个开源的非关系型的分布式数据库，运用于HDFS文件系统之上，可以容错地存储海量稀疏的数据。Hbase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 。
Hbase的目标是处理非常庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和数百万列元素组成的数据表。
重点：
Hbase 是基于列存储的，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据,适合大数据的实时查询；
利用HDFS作可靠的底层文件存储系统；
利用MapReduce高性能的处理Hbase中的海量数据
利用Zookeeper作为其分布式协同服务有稳定服务和Failover（故障转移）机制；
Hbase 特点
1. Hbase 有四个维度来确定某个具体的值，行间，列族，列名 ，时间戳
2. 强一致性
3. 多维稀疏列表
4. 稀疏多维排序map
BigTable 本质上是一个Map结构数据库，Hbase亦然，也是由一系列的KV构成的。然而Hbase这个Map系统却有很多的限定词--稀疏的、分布式的、排序的、持久的、多维的。Hbase Map和普通的Map 不一样，Hbase Map的Key是复合键，由rowKey,column family,qualif ier,type 以及timestamp组成，value即为cell的值。
下面我们来介绍一下 多维、稀疏、排序等关键词：
（1）多维：这个特征比较容易理解。Hbase中Map与普通的Map最大的不同在于，key是一个复合数据结构，由多维元素构成，包括rowkey,columnfamily,qualifier,type以及timestamp。
（2）稀疏：稀疏性是Hbase一个突出的特点。从上面这个图可以看出一行上是有空值。在其他的数据库中，会对这些空值进行null的填充，而对于Hbase,空值是不需要进行任何填充。这个特性很重要，因为Hbase的列在理论上是可以无限扩展的，对于成百万列的表来说，进行填充null的策略，势必会导致造成大量空间的浪费。因此稀疏性是Hbase的列可以无限拓展的重要条件。
（3）排序：构成Hbase的KV在同一个文件中都是有序的，但规则并不是仅仅按照rowkey排序，而是按照KV中的key进行排序--先比较rowkey，小的在前，rowkey相同，在比较column,即column family:qualifier ，小在前，column还相同，再比较timestamp,即版本信息，timestamp大的排在前面。
（4）分布式：很容易理解，构成Hbase的所有Map并不集中在某台机器上，而是分布在整个集群中。
5. HDFS压缩存储
6. 自动水平扩展
7.服务器自动调整平衡
Hbase 架构各个角色的功能
一.Client
Client包含了访问Hbase的接口，另外Client还维护了对应的 cache来加速Hbase的访问，比如cache的.META.元数据信息。
二.Zookeeper
Hbase通过Zookeeper来做master高可用，regionServer的监控，元数据的入口以及集群
配置的维护。具体如下
1.通过Zookeeper来保证集群中只有1个master在运行，如果master异常，会通过竞争机制产生新的master提供服务；
2.通过Zookeeper来监控RegionServer的状态，当RegionServer有异常的时候，通过回调的形式通知Master RegionServer上下限的信息；
3.通过Zookeeper存储元数据的统一入口地址；
三.Hmaster
master结点主要职责如下：
1.为RegionServer分配Region
2.管理整个集群的负载均衡
3.管理集群的元数据信息
4.当发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的RegionServer
5.放RegionServer失效的时候，协对应的Hlog进行拆分
四.HregionServer
HregionServer直接对接用户的读写请求，“干活”节点。功能如下：
1.管理master为其分配的Region
2.处理来自客户端的读写请求
3.负责和底层HDFS交换，存储数据到HDFS
4.负责Region变大以后的拆分
5.负责Storefile的合并工作
五.HDFS
HDFS为Hbase提供最终的底层存储服务,同时提供了Hbase高可用，功能如下：
1.提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
2.数据多副本，保证的高可靠和高可用性