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HBase介绍及简易安装(转)

HBase简介

HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问,是Google的BigTable的开源实现。HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体地说仅用普通的硬件配置,能够处理成千上万的行和列所组成的大型数据库。
HBase是一个开源的、分布式的、多版本的、面向列的 存储模型。可以直接使用本地文件系统也可使用Hadoop的HDFS文件存储系统。为了提高数据的可靠性和系统的健壮性,并且发挥HBase处理大型数据 的能力,还是使用HDFS作为文件存储系统更佳。另外,HBase存储的是松散型数据,具体来说,HBase存储的数据介于映射(key/value)和 关系型数据之间。如下图所示,HBase存储的数据从逻辑上看就是一张很大的表,并且它的数据列可以根据需要动态增加。每一个cell中的数据又可以有多 个版本(通过时间戳来区别),从下图来看,HBase还具有“向下提供存储,向上提供运算”的特点。

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HBase体系结构

HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion Server群和HBase Master服务器构 成。HBase Master负责管理所有的HRegion Server,而HBase中的所有RegionServer都是通过ZooKeeper来协调,并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误。 HBase Master Server本身并不存储HBase中的任何数据,HBase逻辑上的表可能会被划分成多个Region,然后存储到HRegion Server群中。HBase Master Server中存储的是从数据到HRegion Server的映射。因此HBase体系结构如下图所示。

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1) Client
HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegion Server进行通信,对于管理类操作,Client与HMaster进行RPC;对于数据读写类操作,Client与HRegionServer进行RPC。
2)Zookeeper
Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址,HRegionServer会把自己以Ephemeral方式注册到 Zookeeper中,使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外,Zookeeper也避免了HMaster的 单点问题。
3)HMaster
每台HRegionServer都会与HMaster进行通信,HMaster的主要任务就是要告诉每台HRegion Server它要维护哪些HRegion。
当一台新的HRegionServer登录到HMaster时,HMaster会告诉它等待分配数据。而当一台HRegion死机时,HMaster会把它负责的HRegion标记为未分配,然后再把它们分配到其他的HRegion Server中。
HBase已经解决了HMaster单点故障问题(SPFO),并且HBase中可以启动多个HMaster,那么它就能够通过Zookeeper来保证系统中总有一个Master在运行。HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作,具体包括:

  • 管理用户对Table的增删改查操作
  • 管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布
  • 在Region Split后,负责新Region的分配
  • 在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer上的Region迁移

4)HRegion
当表的大小超过设置值得时候,HBase会自动地将表划分为不同的区域,每个区域包含所有行的一个子集。对用户来说,每个表是一堆数据的集合,靠主键来区分。从物理上来说,一张表被拆分成了多块,每一块就是一个HRegion。我们用表名+开始/结束主键来区分每一个HRegion,一个HRegion会保存一个表里面某段连续的数据,从开始主键到结束主键,一张完整的表格是保存在多个HRegion上面。

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上图表示当Table随着记录数不断增加而变大后,会逐渐分裂成多份splits,成为regions,一个region由[startkey, endkey]表示,不同的region会被Master分配给响应的RegionServer进行管理。

5)HRegionServer
所有的数据库数据一般都是保存在Hadoop分布式文件系统上面的,用户通过一系列HRegion服务器获取这些数据,一台机器上面一般只运行一个HRegionServer,且每一个区段的HRegion也只会被一个HRegion服务器维护。如下图所示HRegion Server数据存储关系图。

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HRegion Server主要负责响应用户的IO请求,向HDFS文件系统中读写数据,是HBase中最核心的模块。HRegionServer内部管理了一系列 HRegion对象,每个HRegion对应了Table中的一个Region,HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了 Table中的一个Column Family的存储,可以看出每个ColumnFamily其实就是一个集中的存储单元,因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中,这样最高效。
HStore存储时HBas存储的核心了,其中由两部分组成,一部分是MemStore,一部分是StoreFiles。MemStore*是Sorted Memory Buffer,用户写入数据首先会放入MemStore,当MemStore满了以后会flush成一个*StoreFile(底层是HFile),当StoreFile文件数增长到一定阈值,会触发Compact合并操作,将多个StoreFile合并成一个StoreFile,合并过程中会进行版本合并和数据删除, 因此可以看出HBase其实只有增加数据,所有的更新和删除操作都是后续的compact过程中进行的,这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立刻返 回,保证了HBase IO的高性能。当StoreFiles Compact后,会逐步形成越来越大的StoreFile,当单个StoreFile大小超过一定的阈值后,会触发Split操作,同时,会把当前的 Region Split成2个Region,父Region会下线,新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到响应的HRegion Server上,使得原先1个Region的压力得以分流道2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程。

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理解上述HStore的基本原理之后,必须了解一下HLog的功能,因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的,但是在分布式系统 环境中,无法避免系统出错或者宕机,一次一旦HRegion Server意外退出,MemStore中的内存数据将会丢失,这就需要引入HLog了。每一个HRegionServer中都有一个HLog对 象,HLog是一个实现Write Ahead Log的类,在每次用户操作写入MemStore的同时,也会写一份数据到HLog文件中,HLog文件定期会滚动出新的,并删除旧的文件,当 HRegionServer意外终止后,HMaster会通过Zookeeper感知到,HMaster首先会处理遗留的HLog文件,将其中不同 Region的Log数据进行拆分,分别放到相应Region的目录下,然后再将失效的Region重新分配,领取到这些Region的 HRegionServer在LoadRegion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。
6)HBase存储格式
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,包括上述提到的两种文件类型:

  • HFile HBase中的KeyValue数据的存储格式,HFile是Hadoop的二进制格式文件,实际上StoreFile就是对HFile做了轻量级的包装,即StoreFile底层就是HFile。
  • HLogFile,HBase中WAL(Write Ahead Log)的存储格式,物理上是Hadoop的Sequence File

7)ROOT表和META表
用户表的Regions元数据被存储在.META.表中,随着Region 的增多,.META.表中的数据也会增大,并分裂成多个Regions。为了定位.META.表中各个Regions的位置,把.META.表中的所有 Regions的元数据保存在-ROOT-表中,最后由Zookeeper记录-ROOT-表的位置信息。所有客户端访问用户数据前,需要首先访问 Zookeeper获得-ROOT-的位置,然后方位-ROOT-表获得.META.表的位置,最后根据.META.表中的信息确定用户数据存放的位置,-ROOT-表永远不会被分割,它只有一个Region, 这样可以保证最多需要三次跳转就可以定位任意一个Region。为了加快访问速度,.META.表的Regions全部保存在内存中,如果.META.表 中的每一行在内存中占大约1KB,且每个Region限制为128M,下图中的三层结构可以保存Regions的数目为(128M/1KB)*(128 /1KB)=2^34个。

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HBase数据模型

HBase是一个类似于BigTable的分布式数据库,它是一个稀疏的长期存储的(存在硬盘上)、多维度的、排序的映射表。这张表的索引是行关键字、列关键字和时间戳。HBase的数据都是字符串,没有类型。
用户在表格中存储数据,每行都有一个可排序的主键和任意多的列。由于是系数存储,所以同一张表里面的每行数据都可以由截然不同的列。
列 名字的格式是“<family>:<qualifier>”(<列簇>:<限定符>),都是有字符串组 成的。每一张表有一个列簇(family)集合,这个集合是固定不变的,只能通过改变表结构来改变。但是限定符(qualifier)的值相对于每一行来 说都是可以改变的。HBase把用一个列簇里面的数据存储在同一个目录底下,并且HBase的写操作时琐行的,每一行来说都是一个原子元素,都可以加锁。HBase所有数据库的更新都有一个时间戳标记,每个更新都是一个新的版本,HBase会保留一定数量的版本,这个值是可以设定的,客户端可以选择获取距离某个时间点最近的版本单元的值,或者一次获取所有版本单元的值。

1)逻辑模型
可以将表想象成一个大的映射关系,通过行健、行健+时间戳或者行健+列(列簇:列修饰 符),就可以定位特定数据。由于HBase是稀疏存储数据的,所以某些列可以空白的。如下表,给出的是 www.cnn.com 网站的数据存放逻辑视图,表中仅有一行数据,行的唯一标识为"com.cnn.www" ,对这行数据的每一次逻辑修改都有一个时间戳关联对应。表中共有四列:contents:html、anchor:cnnsi.com、 anchor:my.lock.ca、mime:type,每一行以前缀的方式给出其所属的列簇。
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行健是数据行在表中的唯一标识,并作为检索记录的主键。在HBase中访问表中的行只有三种方式:通过当个行健访问;给定行健的范围访问;全表扫描。行健可以任意字符串(最大长度64KB)并按照字典序进行存储。对那些经常一起读取的行,需要对key值精心设计,以便它们能放在一起存储。

2)概念模型
HBase是按照列存储的稀疏行/列矩阵,物理模型实际上就是把概念模型中的一行进行切割,并按照列族存储,这点在进行数据设计和程序开发的时候必须牢记。上面的逻辑视图在物理存储的时候应该表现下面的样子:

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从上图可以看出空值是不被存储的,所以查询时间戳为t8的“contents:html”将返回null,同样查询时间戳为 t9,"anchor:my.lock.ca"的项也返回null。如果没有指明时间戳,那么应该返回指定列的最新数据,并且最新的值在表格里也是最先找 到的,因为他们是按照时间排序的。所以,如果查询“contents”而不指明时间戳,将返回t6的数据,这种存储结构还有一个优势就是可以随时向表中的 任何一个列族添加新列,而不需要事先说明。

HBase安装

HBase的安装也有三种模式:单机模式、伪分布模式和完全分布式模式,在这里只介绍完全分布模式。前提是Hadoop集群和Zookeeper已经安装完毕,并能正确运行。 
第一步:下载安装包,解压到合适位置,并将权限分配给hadoop用户(运行hadoop的账户)
这里下载的是hbase-0.94.6,Hadoop集群使用的是1.0.4,将其解压到/usr/local下并重命名为hbase

sudo cp hbase-0.94.6.tar.gz /usr/local
sudo tar -zxf hbase-0.94.6.tar.gz
sudo mv hbase-0.94.6 hbase
sudo chown -R hadoop:hadoop hbase

第二步:配置相关的文件
(1)配置hbase-env.sh,该文件在/usr/local/hbase/conf
设置以下值:

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.6.0_27    #Java安装路径
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/conf    #HBase类路径
export HBASE_MANAGES_ZK=true    #由HBase负责启动和关闭Zookeeper

(2)配置hbase-site.xml,该文件位于/usr/local/hbase/conf

<property>
           <name>hbase.master</name>
           <value>master:6000</value>
   </property>
   <property>
           <name>hbase.master.maxclockskew</name>
           <value>180000</value>
   </property>
   <property>
           <name>hbase.rootdir</name>
           <value>hdfs://master:9000/hbase</value>
   </property>
   <property>
           <name>hbase.cluster.distributed</name>
           <value>true</value>
   </property>
   <property>
           <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
           <value>master</value>
   </property>
   <property>
           <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
           <value>/home/${user.name}/tmp/zookeeper</value>
   </property>
   <property>
           <name>dfs.replication</name>
           <value>1</value>
   </property>

其中,hbase.master是指定运行HMaster的服务器及端口号;hbase.master.maxclockskew是用来防止 HBase节点之间时间不一致造成regionserver启动失败,默认值是30000;hbase.rootdir指定HBase的存储目 录;hbase.cluster.distributed设置集群处于分布式模式;hbase.zookeeper.quorum设置Zookeeper 节点的主机名,它的值个数必须是奇数;hbase.zookeeper.property.dataDir设置Zookeeper的目录,默认为 /tmp,dfs.replication设置数据备份数,集群节点小于3时需要修改,本次试验是一个节点,所以修改为1。

(3)配置regionservers,该文件位于/usr/local/hbase/conf
设置所运行HBase的机器,此文件配置和hadoop中的slaves类似,一行指定一台机器,本次试验仅用一台机器,设置master即可。

(4)设置HBase环境变量,文件位于/etc/profile
在文件末尾添加:

   #hbase Env
export HBASE_HOME=/usr/local/hbase
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

使之生效:source /etc/profile
第三步:运行测试

启动hadoop后,在终端输入start-hbase.sh,查看运行的进程:

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关闭:stop-hbase.sh

 注:1.0版本以后web页面端口改为16030

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