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HGBase是一款轻量级的Java开发框架,也可以说是分布式存储系统,具有高可靠性、高性能、面向列的特点,通过HBASE技术可以在廉价的PC Server上搭建大规模结构化的存储集群,强大的线性扩展功能,可以随着数量的增多对节点进行扩展支撑,处理数据的速度快。
– 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
– 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作为其分布式协同服务
– 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)
以关系型数据的思维下会感觉,上面的表格是一个5列4行的数据表格,但是在HBase中这种理解是错误的,其实在HBase中上面的表格只是一行数据;
Row Key:
– 决定一行数据的唯一标识
– RowKey是按照字典顺序排序的。
– Row key最多只能存储64k的字节数据。
Column Family列族(CF1、CF2、CF3) & qualifier列:
– HBase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表模式(schema) 定义的一部分预先给出。如create ‘test’, ‘course’;
– 列名以列族作为前缀,每个“列族”都可以有多个列成员(column,每个列族中可以存放几千~上千万个列);如 CF1:q1, CF2:qw,
新的列族成员(列)可以随后按需、动态加入,Family下面可以有多个Qualifier,所以可以简单的理解为,HBase中的列是二级列,
也就是说Family是第一级列,Qualifier是第二级列。两个是父子关系。
– 权限控制、存储以及调优都是在列族层面进行的;
– HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下,由几个文件保存。
– 目前为止HBase的列族能能够很好处理最多不超过3个列族。
Timestamp时间戳:
– 在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本,根据唯一的时间 戳来区分每个版本之间的差异,不同版本的数据按照时间倒序排序,
最新的数据版本排在最前面。
– 时间戳的类型是64位整型。
– 时间戳可以由HBase(在数据写入时自动)赋值,此时时间戳是精确到毫 秒的当前系统时间。
– 时间戳也可以由客户显式赋值,如果应用程序要避免数据版本冲突, 就必须自己生成具有唯一性的时间戳。
Cell单元格:
– 由行和列的坐标交叉决定;
– 单元格是有版本的(由时间戳来作为版本);
– 单元格的内容是未解析的字节数组(Byte[]),cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。
• 由{row key,column(= +),version}唯一确定的单元。
HBase体系架构
Client
• 包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问
Zookeeper
• 保证任何时候,集群中只有一个master
• 存贮所有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Master
• 存储HBase的schema和table元数据
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的增删改操作
RegionServer
• Region server维护region,处理对这些region的IO请求
• Region server负责切分在运行过程中变得过大的region
HLog(WAL log):
– HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File,Sequence File 的Key是 HLogKey对象,HLogKey中记录了写入数据的归属信息,
除了table和 region名字外,同时还包括sequence number和timestamp,timestamp是” 写入时间”,sequence number的起始值为0,
或者是最近一次存入文件系 统中sequence number。
– HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的 KeyValue
Region
– HBase自动把表水平划分成多个区域(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(裂变);
– 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Regionserver上。
Memstore 与 storefile
– 一个region由多个store组成,一个store对应一个CF(列族)
– store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入 memstore,当memstore中的数据达到某个阈值,
hregionserver会启动 flashcache进程写入storefile,每次写入形成单独的一个storefile
– 当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会进行合并(minor、 major compaction),在合并过程中会进行版本合并和删除工作 (majar),
形成更大的storefile。
– 当一个region所有storefile的大小和超过一定阈值后,会把当前的region 分割为两个,并由hmaster分配到相应的regionserver服务器,实现负载均衡。
– 客户端检索数据,先在memstore找,找不到再找storefile
– HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表 示不同的HRegion可以分布在不同的HRegion server上。
– HRegion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。
如图:StoreFile 以HFile格式保存在HDFS上。
新版本的游戏Schnapsen、Roosting Rabbits、Trap the Wizard、Cuatro、Cross the Barrier、Hunt for the Crown和FourWins。这些游戏也可用于Android。
系统安全/ 22.6 MB
音频转换/ 9.5 MB
编程软件/ 9.7 MB
网络辅助/ 34.5 MB
商业贸易/ 18.4 MB
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