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大数据存储技术（3）—— HBase分布式数据库及安装配置

一、HBase简介

（一）概念

    HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

（二）特点

1、海量存储
HBase适合存储PB级别的海量数据,在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与HBase的极易扩展性息息相关。正式因为HBase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。

2、列式存储
这里的列式存储其实说的是列族存储，HBase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。

3、极易扩展
HBase 的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS) 。通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升HBase 上层的处理能力，提升HBsae服务更多Region 的能力。
备注：RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器，进行存储层扩容，提升 HBase的数据存储能力和提升后端存储的读写力。

4、高并发
由于目前大部分使用HBase的架构，都是采用的廉价PC，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，HBase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。

5、稀疏
稀疏主要是针对HBase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。

（三）HBase架构

    HBase架构如图所示。


    从图中可以看出 HBase 是由 Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS 等几个组件组成，下面来介绍一下几个组件的相关功能：

****1、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.元数据的信息。

2、Zookeeper
HBase 通过 Zookeeper 来做 master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：
（1）通过 Zoopkeeper 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 Zoopkeeper 来监控 RegionServer 的状态，当 RegionSevrer 有异常的时候，通过回调的形式通知 Master RegionServer 上下线的信息。
（3）通过 Zoopkeeper 存储元数据的统一入口地址。

****3、Hmaster ****
master 节点的主要职责如下：
为 RegionServer 分配 Region
维护整个集群的负载均衡
维护集群的元数据信息
发现失效的 Region，并将失效的 Region 分配到正常的 RegionServer 上
当 RegionSever 失效的时候，协调对应 Hlog 的拆分

****4、HregionServer ****
HregionServer 直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：
管理 master 为其分配的 Region
处理来自客户端的读写请求
负责和底层 HDFS 的交互，存储数据到 HDFS
负责 Region 变大以后的拆分
负责 Storefile 的合并工作

****5、HDFS ****
HDFS 为 HBase 提供最终的底层数据存储服务，同时为 HBase 提供高可用（Hlog 存储在HDFS）的支持，具体功能概括如下：
提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
数据多副本，保证的高可靠和高可用性

二、HBase原理

（一）读流程

1、Client 先访问 zookeeper，从 meta 表读取 region 的位置，然后读取 meta 表中的数据。meta 中又存储了用户表的 region 信息；
2、根据 namespace、表名和 rowkey 在 meta 表中找到对应的 region 信息；
3、找到这个 region 对应的 regionserver；
4、查找对应的 region；
5、先从 MemStore 找数据，如果没有，再到 BlockCache 里面读；
6、BlockCache 还没有，再到 StoreFile 上读(为了读取的效率)；
7、如果是从 StoreFile 里面读取的数据，不是直接返回给客户端，而是先写入 BlockCache，再返回给客户端。

（二）写流程

1、Client 向 HregionServer 发送写请求；
2、HregionServer 将数据写到 HLog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复；
3、HregionServer 将数据写到内存（MemStore）；
4、反馈 Client 写成功。

（三）数据 flush 过程

1、当 MemStore 数据达到阈值（默认是 128M，老版本是 64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除 HLog 中的历史数据；
2、并将数据存储到 HDFS 中；
3、在 HLog 中做标记点。

（四）数据合并过程

1、当数据块达到 4 块，Hmaster 触发合并操作，Region 将数据块加载到本地，进行合并；
2、当合并的数据超过 256M，进行拆分，将拆分后的 Region 分配给不同的 HregionServer 管理； 3、当HregionServer宕机后，将HregionServer上的hlog拆分，然后分配给不同的HregionServer加载，修改.META.；
4、注意：HLog 会同步到 HDFS。

三、HBase安装与配置

（一）解压并安装HBase

首先，到HBase官网将HBase安装包下载到 /usr/local/uploads 目录下，再切换到该目录下解压安装到 /usr/local/servers 目录下。

Apache HBase – Apache HBase Downloadshttps://hbase.apache.org/downloads.html

[root@bigdata zhc]# cd /usr/local/uploads
[root@bigdata uploads]# tar -zxvf hbase-2.4.14-bin.tar.gz -C /usr/local/servers
[root@bigdata uploads]# cd ../servers
[root@bigdata servers]# mv hbase-2.4.14/ hbase

这些就是HBase包含的文件：

（二）配置HBase

1、修改环境变量hbase-env.sh

[root@bigdata conf]# vi hbase-env.sh

在文件开头加入如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/servers/jdk
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/servers/hbase/conf
export HBASE_MANAGES_ZK=true

指定了jdk路径和HBase路径。

注意：另外，定位到（HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP="true"）这一行。还要将如下图所示红框标出的那一行前面的“#”删掉，防止后面启动HBase日志冲突。

2、修改配置文件hbase-site.xml

[root@bigdata conf]# vi hbase-site.xml

在两个<configuration>标签之间加入如下内容：

  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://localhost:9000/hbase</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/usr/local/servers/zookeeper/data</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
    <value>false</value>
  </property>

**3、设置环境变量，编辑系统配置文件/etc/profile。 **

[root@bigdata conf]# vi /etc/profile
[root@bigdata conf]# source /etc/profile    #使文件生效

将下面代码加到文件末尾。 

export HBASE_HOME=/usr/local/servers/hbase
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HBASE_HOME/lib

4、启动并验证HBase

由于HBase是基于Hadoop的，所以要先启动Hadoop。

[root@bigdata conf]# start-dfs.sh
[root@bigdata conf]# start-hbase.sh

这便是有无日志冲突的区别！（下图是有日志冲突的）
所以务必要将 HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP="true" 这一行前的“#”删除！

由此可以发现，多了HRegionServer、HQuorumPeer、HMaster 三个进程。

进入HBase-shell，并输入“version”查看当前HBase版本。

[root@bigdata hbase]# hbase shell
hbase:001:0> version

（三）配置Spark

    配置Spark的目的是为了以后可以通过pypark向HBase中读取和写入数据。

    把HBase的lib目录下的一些jar文件拷贝到Spark中，这些都是编程时需要引入的jar包，需要拷贝的jar文件包括：所有hbase开头的jar文件、guava-11.0.2.jar和protobuf-java-2.5.0.jar。

执行如下命令：

[root@bigdata hbase]# cd /usr/local/spark/jars
[root@bigdata jars]# mkdir hbase
[root@bigdata jars]# cd hbase
[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/servers/hbase/lib/hbase*.jar ./
[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/servers/hbase/lib/guava-11.0.2.jar ./
[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/servers/hbase/lib/protobuf-java-2.5.0.jar ./

htrace-core-3.1.0-incubating.jar 下载地址：

https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/htrace/htrace-core/3.1.0-incubating/htrace-core-3.1.0-incubating.jarhttps://repo1.maven.org/maven2/org/apache/htrace/htrace-core/3.1.0-incubating/htrace-core-3.1.0-incubating.jar

[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/uploads/htrace-core-3.1.0-incubating.jar ./

    此外，在Spark 2.0以上版本中，缺少把HBase数据转换成Python可读取数据的jar包，需要另行下载。可以访问下面地址下载spark-examples_2.11-1.6.0-typesafe-001.jar：

https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-examples_2.11/1.6.0-typesafe-001https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-examples_2.11/1.6.0-typesafe-001

[root@bigdata hbase]# cp /usr/local/uploads/spark-examples_2.11-1.6.0-typesafe-001.jar ./

拷贝完成后，/usr/local/spark/jars/hbase 目录下的 jar 包如下图所示；

    然后，使用vim编辑器打开spark-env.sh文件，设置Spark的spark-env.sh文件，告诉Spark可以在哪个路径下找到HBase相关的jar文件，命令如下：

[root@bigdata hbase]# cd /usr/local/spark/conf
[root@bigdata conf]# vi spark-env.sh

打开spark-env.sh文件以后，可以在文件最前面增加下面一行内容：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/servers/hadoop/bin/hadoop  classpath):$(/usr/local/servers/hbase/bin/hbase classpath):/usr/local/spark/jars/hbase/*

这样，后面编译和运行过程才不会出错。

四、HBase的使用

（一）进入HBase shell

[root@bigdata conf]# cd /usr/local/servers/hbase
[root@bigdata hbase]# hbase shell

（二）表的管理

1、列举表
命令如下：

 hbase(main)> list

2、创建表
语法格式：create

，{NAME => <family>，VERSIONS => <VERSIONS>}
例如，创建表t1，有两个family name：f1、f2，且版本数均为2，
命令如下：

hbase(main)> create 't1',{NAME => 'f1', VERSIONS => 2},{NAME => 'f2', VERSIONS => 2}

3、删除表
删除表分两步：首先使用disable 禁用表，然后再用drop命令删除表。
例如，删除表t1操作如下：

hbase(main)> disable 't1' 
hbase(main)> drop 't1'

4、查看表的结构
语法格式：describe


例如，查看表t1的结构，命令如下：

hbase(main)> describe 't1'

5、修改表的结构
修改表结构必须用disable禁用表，才能修改。
语法格式：alter 't1'，{NAME => 'f1'}，{NAME => 'f2'，METHOD => 'delete'}
例如，修改表test1的cf的TTL为180天，命令如下：

hbase(main)> disable 'test1' 
hbase(main)> alter 'test1',{NAME=>'body',TTL=>'15552000'},{NAME=>'meta', TTL=>'15552000'}
hbase(main)> enable 'test1'

6、权限管理
① 分配权限
语法格式：grant <user> <permissions>

<column family> <column qualifier>
说明：参数后面用逗号分隔。
权限用“RWXCA”五个字母表示，其对应关系为：
READ('R')、WRITE('W')、EXEC('X')、CREATE('C')、ADMIN('A')。
例如，为用户‘test’分配对表t1有读写的权限，命令如下：

hbase(main)> grant 'test','RW','t1'

② 查看权限
语法格式：user_permission


例如，查看表t1的权限列表，命令如下：

hbase(main)> user_permission 't1'

③ 收回权限
与分配权限类似，语法格式：revoke <user>

<column family> <column qualifier>
例如，收回test用户在表t1上的权限，命令如下：

hbase(main)> revoke 'test','t1'

（三）表数据的增删改查

1、添加数据
语法格式：put

，<rowkey>，family:column，<value>，<timestamp>
例如，给表t1的添加一行记录，其中，rowkey是rowkey001，family name是f1，column name是col1，value是value01，timestamp为系统默认。则命令如下：

hbase(main)> put 't1','rowkey001','f1:col1','value01'

2、查询数据
① 查询某行记录
语法格式：get

，<rowkey>，[family:column，....]
例如，查询表t1，rowkey001中的f1下的col1的值，命令如下：

hbase(main)> get 't1','rowkey001', 'f1:col1'

或者用如下命令：

hbase(main)> get 't1','rowkey001', {COLUMN=>'f1:col1'}

查询表t1，rowke002中的f1下的所有列值，命令如下：

hbase(main)> get 't1','rowkey001'

② 扫描表
语法格式：scan

，{COLUMNS => [ family:column，.... ]，LIMIT => num}
另外，还可以添加STARTROW、TIMERANGE和FITLER等高级功能。
例如，扫描表t1的前5条数据，命令如下：

hbase(main)> scan 't1',{LIMIT=>5}

③ 查询表中的数据行数
语法格式：count

，{INTERVAL => intervalNum，CACHE => cacheNum}
其中，INTERVAL设置多少行显示一次及对应的rowkey，默认为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。
例如，查询表t1中的行数，每100条显示一次，缓存区为500，命令如下：

hbase(main)> count 't1', {INTERVAL => 100, CACHE => 500}

3、删除数据
① 删除行中的某个值
语法格式：delete

，<rowkey>，family:column，<timestamp>
这里必须指定列名。
例如，删除表t1，rowkey001中的f1:col1的数据，命令如下：

hbase(main)> delete 't1','rowkey001','f1:col1'

② 删除行
语法格式：deleteall

，<rowkey>，family:column，<timestamp>
这里可以不指定列名，也可删除整行数据。
例如，删除表t1，rowk001的数据，命令如下：

hbase(main)> deleteall 't1','rowkey001'

③ 删除表中的所有数据
语法格式：truncate


其具体过程是：disable table -> drop table -> create table
例如，删除表t1的所有数据，命令如下：

hbase(main)> truncate 't1'

最后友情提醒：使用完HBase和Hadoop后，要先关闭HBase，再关闭Hadoop！

标签： 分布式 hbase 数据库
本文转载自: https://blog.csdn.net/Morse_Chen/article/details/135036296
版权归原作者 Francek Chen 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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