【CDN+】 Hbase入门以及Hbase shell基础命令

前言

大数据的基础离不开Hbase，本文就hbase的基础概念，特点，以及框架进行简介，实际操作种需要注意hbase shell的使用。

Hbase 基础

官网：https://hbase.apache.org/

Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.

Use Apache HBase™ when you need random, realtime read/write access to your Big Data. This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- atop clusters of commodity hardware. Apache HBase is an open-source, distributed, versioned, non-relational database modeled after Google's Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data by Chang et al. Just as Bigtable leverages the distributed data storage provided by the Google File System, Apache HBase provides Bigtable-like capabilities on top of Hadoop and HDFS.

HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统（可以看成一种新型的分布式数据库），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介于nosql和RDBMS之间，仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据，仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。与hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加计算和存储能力。

HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

HBASE是Google Bigtable的开源实现，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；利用Zookeeper作为协同服务。

普通数据库的短板

1）数据量很大的时候无法存储；
2）没有很好的备份机制；
3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑；

Hbase 的优点

线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑；
数据存储在hdfs上，备份机制健全；
通过zookeeper协调查找数据，访问速度快。
一个表可以有上亿行，上百万列
面向列:面向列(族)的存储和权限控制，列(族)独立检索。
稀疏:对于为空(null)的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

HBASE的架构

组成部件说明，从上而下：

Client：

使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Client与HMaster进行管理类操作
Client与HRegionServer进行数据读写类操作

Zookeeper：

Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址
HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康状况
Zookeeper避免HMaster单点问题

Zookeeper的主要作用：客户端首先联系ZooKeeper子集群（quorum）（一个由ZooKeeper节点组成的单独集群）查找行健。上述过程是通过ZooKeeper获取含有-ROOT-的region服务器名（主机名）来完成的。通过含有-ROOT-的region服务器可以查询到含有.META.表中对应的region服务器名，其中包含请求的行健信息。这两处的主要内容都被缓存下来了，并且都只查询一次。最终，通过查询.META服务器来获取客户端查询的行健数据所在region的服务器名。一旦知道了数据的实际位置，即region的位置，HBase会缓存这次查询的信息，同时直接联系管理实际数据的HRegionServer。所以，之后客户端可以通过缓存信息很好地定位所需的数据位置，而不用再次查找.META.表。

HMaster：

HMaster没有单点问题，HBase可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master在运行
主要负责Table和Region的管理工作：

1. 管理用户对表的增删改查操作
2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
3. Region Split后，负责新Region的分布
4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移

HRegionServer：

HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写

HRegionServer管理一系列HRegion对象；
每个HRegion对应Table中一个Region，HRegion由多个HStore组成；
每个HStore对应Table中一个Column Family的存储；
Column Family就是一个集中的存储单元，故将具有相同IO特性的Column放在一个Column Family会更高效。

可以看到，client访问hbase上的数据并不需要master参与（寻址访问zookeeper和region server，数据读写访问region server），master仅仅维护table和region的元数据信息（table的元数据信息保存在zookeeper上），负载很低。HRegionServer存取一个子表时，会创建一个HRegion对象，然后对表的每个列族创建一个Store实例，每个Store都会有一个MemStore和0个或多个StoreFile与之对应，每个StoreFile都会对应一个HFile，HFile就是实际的存储文件。因此，一个HRegion（表）有多少个列族就有多少个Store。一个HRegionServer会有多个HRegion和一个HLog。

HRegion：

table在行的方向上分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的region可以分别在不同的Region Server上，但同一个Region是不会拆分到多个server上。

Region按大小分隔，每个表一般是只有一个region。随着数据不断插入表，region不断增大，当region的某个列族达到一个阀值（默认256M）时就会分成两个新的region。

每个region由以下信息标识：

<表名，startRowKey，创建时间>
由目录表(-ROOT-和.META.)记录该region的endRowKey

HRegion定位：Region被分配给哪个RegionServer是完全动态的，所以需要机制来定位Region具体在哪个region server。

HBase使用三层结构来定位region：

通过zookeeper里的文件/hbase/rs得到-ROOT-表的位置。-ROOT-表只有一个region。
通过-ROOT-表查找.META.表的第一个表中相应的region的位置。其实-ROOT-表是.META.表的第一个region；.META.表中的每一个region在-ROOT-表中都是一行记录。
通过.META.表找到所要的用户表region的位置。用户表中的每个region在.META表中都是一行记录。

注意：

-ROOT-表永远不会被分隔为多个region，保证了最多需要三次跳转，就能定位到任意的region。client会将查询的位置信息缓存起来，缓存不会主动失效，因此如果client上的缓存全部失效，则需要进行6次网络来回，才能定位到正确的region，其中三次用来发现缓存失效，另外三次用来获取位置信息。

table和region的关系

table默认最初只有一个region，随着记录数的不断增加而变大，起初的region会逐渐分裂成多个region，一个region有【startKey, endKey】表示，不同的region会被master分配给相应的regionserver管理。

region是hbase分布式存储和负载均衡的最小单元，不同的region分不到不同的regionServer。

注意：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是由一个或者多个store组成的，每个store就是一个column family。每个store又由memStore和1至多个store file 组成(memstore到一个阀值会刷新，写入到storefile，有hlog来保证数据的安全性，一个regionServer有且只有一个hlog)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

HStore：

HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。MemStore是Stored Memory Buffer。
HLog：

引入HLog原因：在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据就会丢失，引入HLog就是防止这种情况。

工作机制：
每个HRegionServer中都会有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件，HLog文件定期会滚动出新，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，HMaster首先处理遗留的HLog文件，将不同region的log数据拆分，分别放到相应region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。

Hbase shell 基础命令

1. 进入Linux 系统，输入hbase shell 可以进入到hbase的命令行模式

名称	命令表达式
查看hbase状态	status
创建表	create '表名','列族名1','列族名2','列族名N'
查看所有表	list
描述表	describe '表名'
判断表存在	exists '表名'
判断是否禁用启用表	is_enabled '表名' is_disabled '表名'
添加记录	put '表名','rowkey','列族：列'，'值'
查看记录rowkey下的所有数据	get '表名','rowkey'
查看所有记录	scan '表名'
查看表中的记录总数	count '表名'
获取某个列族	get '表名','rowkey','列族：列'
获取某个列族的某个列	get '表名','rowkey','列族：列'
删除记录	delete '表名','行名','列族：列'
删除整行	deleteall '表名','rowkey'
删除一张表	先要屏蔽该表，才能对该表进行删除第一步 disable '表名'，第二步 drop '表名'
清空表	truncate '表名'
查看某个表某个列中所有数据	scan '表名',{COLUMNS=>'列族名：列名'}
更新记录	就是重新一遍，进行覆盖，hbase没有修改，都是追加

具体实例：

1、查看HBase运行状态 status

2、创建表 create <table>,{NAME => <family>, VERSIONS => <VERSIONS>}

创建一个User表，并且有一个info列族

3、查看所有表 list

4、描述表详情 describe 'User'

5、判断表是否存在 exists 'User'

6、启用或禁用表 is_disabled 'User' is_enabled 'User'

7、添加记录，即插入数据，语法：put <table>,<rowkey>,<family:column>,<value>

8、根据rowKey查询某个记录，语法：get <table>,<rowkey>,[<family:column>, ...]

9、查询所有记录，语法：scan <table>,{COLUMNS => [family:column, ...], LIMIT => num}

扫描所有记录

扫描前2条

范围查询

另外，还可以添加TIMERANGE和FILTER等高级功能，STARTROW、ENDROW必须大写，否则报错，查询结果不包含等于ENDROW的结果集。

10、统计表记录数，语法：count <table>, {INTERVAL => intervalNum，CACHE => cacheNum}

INTERVAL设置多少行显示一次及对应的rowkey，默认1000；CACHE每次去取的缓存区大小，默认是10，调整该参数可提高查询速度。

11、删除

删除列

删除整行

删除表中所有数据

12、禁用或启用表

禁用表

启用表

12、删除表

删除前，必须先disable

参考: https://www.cnblogs.com/swordfall/p/8737328.html

https://blog.csdn.net/lukabruce/article/details/80624619

https://www.w3cschool.cn/hbase_doc/