hbase概念

1. 概述（扯淡~）

HBase是一帮家伙看了Google发布的一片名为“BigTable”的论文以后，犹如醍醐灌顶，进而“山寨”出来的一套系统。

由此可见：

　　1. 几乎所有的HBase中的理念，都可以从BigTable论文中得到解释。原文是英语的，而且还有不少数学概念，看了有点儿懵，建议网上找找学习笔记看看，差不多也就可以入门了。

　　2. Google确实牛X。

　　3. 老外也爱山寨~

第一次看HBase, 可能看到以下描述会懵：“基于列存储”，“稀疏MAP”，“RowKey”,“ColumnFamily”。

其实没那么高深，我们需要分两步来理解HBase, 就能够理解为什么HBase能够“快速地”“分布式地”处理“大量数据”了。

　　1.内存结构

　　2.文件存储结构

2. 名词概念以及内存结构

　　假设我们有一张表（其中只有一条数据）：

RowKey	ColumnFamily : CF1		ColumnFamily : CF2		TimeStamp
	Column: C11	Column: C12	Column: C21	Column: C22
“com.google”	“C11 good”	“C12 good”	“C12 bad”	“C12 bad”	T1

　　1) RowKey: 行键，可理解成MySQL中的主键列。

　　2) Column: 列，可理解成MySQL列。

　　3) ColumnFamily: 列族, HBase引入的概念：

1. 1. 将多个列聚合成一个列族。
   2. 可以理解成MySQL的垂直分区（将一张宽表，切分成几张不那么宽的表）。
   3. 此机制引入的原因，是因为HBase相信，查询可能并不需要将一整行的所有列数据全部返回。（就像我们往往在写SQL时不太会写select all一样）
   4. 对应到文件存储结构（不同的ColumnFamily会写入不同的文件）。

　　4) TimeStamp：在每次跟新数据时，用以标识一行数据的不同版本（事实上，TimeStamp是与列绑定的。）

那我们为何会得到HBase的读写高性能呢？其实所有数据库操作如何得到高性能，答案几乎都是一致的，就是做索引。

HBase的设计抛弃了传统RDBMS的行式数据模型，把索引和数据模型原生的集成在了一起。

以上图的表为例，表数据在HBase内部用Map实现，我们把它写成JSon的Object表述，即：

{
  "com.google": {
    CF1: {
      C11:{
      T1: good
      }
      C12:{
      T1: good
      }
    CF2: {
      C21:{
      T1: bad
      }
      C22:{
      T1: bad
      }
    }
  }
}

由于Map本身可以通过B+树来实现，所以随机访问的速度大大加快（我们需要想象一下，表中有很多行的情况）。

现在我们在原来的表上修改一下（将Column: C22改为”good”）：

RowKey	ColumnFamily : CF1		ColumnFamily : CF2		TimeStamp
	Column: C11	Column: C12	Column: C21	Column: C22
“com.google”	“C11 good”	“C12 good”	“C12 bad”	“C12 bad”	T1
“com.google”	“C11 good”	“C12 good”	“C12 bad”	“C12 good”	T2

于是MAP变为了：

{
  "com.google": {
    CF1: {
      C11:{
      T1: good
      }
      C12:{
      T1: good
      }
    CF2: {
      C21:{
      T1: bad
      }
      C22:{
      T1: bad
           T2:good
      }
    }
  }
}

事实上，我们只需要在C22的object再加一个属性即可。如果我们把这个MAP翻译成表形状，也可以表示为：

RowKey	ColumnFamily : CF1		ColumnFamily : CF2		TimeStamp
	Column: C11	Column: C12	Column: C21	Column: C22
“com.google”	“C11 good”	“C12 good”	“C12 bad”	“C12 bad”	T1
				“C12 good”	T2

我们发现，这个表里很多列是没有value的。想象一下，如果再加入一行RowKey不同的数据，其中Column:C11内容为空，就可以在Json中省略该属性了。

好了，扯了这么多，就是为了说明HBase是“稀疏的高阶MAP”。

为了查询效率，HBase内部对RowKey做了排序，以保证类似的或者相同的RowKey都集中在一起，于是HBase就变成了一张“稀疏的，有序的，高阶的MAP”。有没有觉得这样的表述很高冷？ ：）

3. 文件存储结构与进程模型

如上所述，HBase是一张“稀疏的，有序的，高阶的MAP”。

通常来说，MAP可以用B+树来实现。B+树对查询性能而言表现良好，但是对插入数据有些力不从心，尤其对于插入的数据需要持久化到磁盘的情况而言。

我们对RowKey做了排序，为了保证查询效率，我们希望将连续RowKey的数值保存在连续的磁道上，以避免大量的磁盘随机寻道。所以在插入数据时，对于B+树而言，就面临着大量的文件搬移工作。

HBase使用了LSM树实现了MAP，简单说来，就是将插入/修改操作缓存在内存中，当内存中积累足够的数据后，再以块的形式刷入到磁盘上。

HBase的进程模型：

Region: 基于RowKey的分区，可理解成MySQL的水平切分。

每个Region Server就是Hadoop集群中一台机器上的一个进程。

比如我们的有1-300号的RowKey, 那么1-100号RowKey的行被分配到Region Server 1上，同样，101-200号分配到Region Server 2上， 201-300号分配到Region Server 3上。

在内存模型中，我们说RowKey保证了相邻RowKey的记录被连续地写入了磁盘。在这里，我们发现，RowKey决定了行操作（增，删，改，查）会被交与哪台Region Server操作。

让我们假设一下，如果我们的RowKey以记录的TimeStamp起始，从内存模型上说，这很合理，因为我们可能面临大量的用户流水记录查询，查询的条件会设置一个时间片段，我们希望一次性从磁盘中读取这些流水记录，从而避免频繁的磁盘寻道操作。

但是再另一方面，用户的流水记录查询会很频繁的出现“截至到至今”的查询条件，依照我们上面的进程模型，Region Server 3一定会被分配到（因为最近的记录排在最后），这样就可能造成Region Server 3的“过热”，而Region Server 1“过冷”的情况。

文件存储模型：

在HDFS中，每张表对应一个目录，在表目录下，每个Region对应一个目录，在Region目录下，每个Store对应一个目录（一个Store对应一个ColumFamily）。结构如下：

HBase

|

---Table

|

---XXXX(Region的hash)

|    |

|    ----ColumnFamily

|              |

|              ---文件

|

---YYYYY(另一个Region的hash)

我们的新发现是，不同的ColumnFamily对应不同的Store, 并且被写入了不同的目录, 这意味着：

1. 通过将一张表分解成了不同的ColumnFamily，HBase可以从磁盘一次读取更少的内容（IO操作往往是计算机系统中最慢的一环）。

2. 我们不应该将需要一次查询出的列，分解在不同的ColumnFamily中，否则以为着HBase不得不读取两个文件来满足查询要求。

另外，一个ColumnFamily中的每一列是连续存储的。即如果一个ColumnFamily中存在C1,C2两列，一段具有100行记录的存储格式是：

C1(1),C2(1),C1(2),C2(2),C1(3),C2(3).............C1(100),C2(100)

与其说HBase是基于列的数据库，更不如说HBase是基于“列族”的数据库。

4 理解:

基于以上的模型，大致的理解是：

1. RowKey决定了行操作任务进入RegionServer的数量，我们应该尽量的让一次操作调用更多的Region Server，已达到分布式的目的。

2. RowKey决定了查询读取连续磁盘块的数量，最理想的情况是一次查询，在每个Region Server上，只读取一个磁盘块。

3. ColumnFamily决定了一次查询需要读取的文件数（不同的文件不仅意味着分散的磁盘块，还意味着多次的文件打开关闭操作）。我们应尽量将希望查询的结果集合并到一个ColumnFamily中。同时尽量去除该ColumnFamily中不需要的列。

4. HBase官方建议尽量的减少ColumnFamily的数量。

再瞎总结一下：

1. RowKey由查询条件决定。

2. ColumnFamily由查询结果决定。