Hbase的数据模型,今日享受的是HBase系列架构和HBase集群安装

世家好,今日享受的是HBase序列架构和HBase集群安装。承接上两篇小说《HBase简介》和《HBase数据模型》,点击回顾这2篇作品,有助于更好地精晓本文。

简介

  • 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

  • 行使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

  • 要害用来储存非结构化和半结构化的松懈数据(列存 NoSQL
    数据库),例如:图片

  • hbase是列式数据库,也就是说没有值插入的列是不占存储空间,而mysql这种关系型数据库,插入一条数据就是有些字段没值也会存进一个null,都会占存储空间的

一、HBase体系架构

图片 1 
 
                                                                       
              Hbase系列架构图

Hbase的数据模型

  • ###### Row Key

    1. 决定一行数据
    2. 只可以存储64k的字节数据
    3. 上面这么些表格其实只好算一行数据,因为同一个Row Key
  • ###### Column Family列族

    1. HBase表中的每个列都归属于某个列族,列族必须作为表情势(schema)定义的一局部预先给出。如
      create ‘test’, ‘course’(test表名,course列族名);
    2. 列名以列族作为前缀,每个“列族”都可以有两个列成员(column);如course:math,
      course:english, 新的列族成员(列)可以接着按需、动态参与;
    3. 权力决定、存储以及调优都是在列族层面开展的;
  • ###### Timestamp时间戳

    1. 在HBase每个cell存储单元对相同份数据有三个本子,按照唯一的日子戳来区别每个版本之间的反差,不同版本的数目按照时间倒序排序,最新的数目版本排在最前头。
    2. 岁月戳的类型是 64位整型
    3. 日子戳可以由HBase(在数据写入时自动)赋值,此时光阴戳是精确到毫秒的脚下系统时间。
    4. 时间戳也得以由客户显式赋值,假若应用程序要避免数据版本龃龉,就必须自己生成具有唯一性的年华戳。
  • ###### Cell单元格

    1. 单元格的始末由{row key, column( =<family>
      +<qualifier>), version} 唯一确定的单元。
Row Key Time Stamp CF1 CF2 CF3
11248112 t6 CF2:q1=val1 CF3:q3=val3
11248112 t3
11248112 t2 CF1:q2=val2

1.1、 Client

• 包含访问HBase的接口并保障cache来加速对HBase的造访

HBase架构

  • ###### Client

    1. 富含访问HBase的接口并敬服cache来加速对HBase的拜访
  • ###### Zookeeper

    1. 确保其他时候,集群中只有一个master
    2. 存贮所有Region的寻址入口
    3. 实时监控Region server的上线和底线音讯。并实时通报Master
    4. 存储HBase的schema和table元数据
  • ###### Master

    1. 为Region server分配region
    2. 承担Region server的载重均衡
    3. 察觉失效的Region server一视同仁新分配其上的region
    4. 管住用户对table的增删改操作
  • ###### RegionServer

    1. Region server维护region,处理对这么些region的IO请求
    2. Region server负责切分在运行过程中变得过大的region
  • ###### Region

    1. HBase自动把表水平划分成五个区域(region),每个region会保存一个表里面某段连续的数量
    2. 每个表一最先只有一个region,随着数据持续插入表,region不断增大,当增大到一个阀值的时候,region就会等分会五个新的region(裂变)
    3. 当table中的行不断增多,就会有更为多的region。这样一张完整的表被保存在五个Regionserver
    4. Region是HBase中分布式存储和负载均衡的纤维单元。最小单元就意味着不同的HRegion可以分布在不同的
      HRegion server上
    5. Region由一个或者五个Store组成,每个store保存一个columns family。
    6. 每个Strore又由一个memStore(缓存)和0至四个StoreFile(数据落地存储)组成。如图:StoreFile以HFile格式保存在HDFS上:
    ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/10441546-24473103cb48a186.png)

图片 2

  • ###### HLog(WAL log)

    1. HLog文件就是一个普普通通的Hadoop Sequence File,Sequence File
      的Key是HLogKey对象,HLogKey中著录了写入数据的名下音信,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的开始值为0,或者是近日两次存入文件系统中sequence number。
    2. HLog
      SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的KeyValue
    3. HLog它事实上就是储存操作日志,而且还有这一个操作带动的数据,当误操作啥的,数据苏醒就很清晰明了
  • ###### Memstore 与 storefile

    1. 一个region由三个store组成,一个store对应一个CF(列族)
    2. 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,regionserver会启动flushcache进程写入storefile,每一遍写入形成独立的一个storefile
    3. 当storefile文件的数量增长到一定阈值后,系统会举办联合(minor(最小规模的联结,可以指定)、major(全表合并,功效分外低)
      compaction),在集合过程中会举行版本合并和删除工作,形成更大的storefile
    4. 当一个region所有storefile的轻重和数码领先一定阈值后,会把目前的region分割为五个,并由master分配到对应的regionserver服务器,实现负载均衡
    5. 客户端检索数据,先在memstore找,找不到再找storefile

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1.2、Region

• HBase自动把表水平划分成五个区域(region),每个region会保存一个表里面某段连续的多寡;每个表一起初唯有一个region,随着数据持续插入表,region不断增大,当增大到一个阀值的时候,region就会等分会多少个新的region(裂变);
• 当table中的行不断增多,就会有更加多的region。这样一张完整的表被保存在三个Regionserver
上。
 

1.3、Zookeeper

• 保证其他时候,集群中只有一个master;
• 存贮所有Region的寻址入口;
• 实时监控Region server的上线和底线音讯,并实时通报Master;
• 存储HBase的schema和table元数据;
 

1.4、Master

• 为Region server分配region;
• 负责Region server的载重均衡;
• 发现失效的Region server不分畛域新分配其上的region;
• 管理用户对table的增删改操作;

1.5、RegionServer     

• Region server维护region,处理对那个region的IO请求
• Region server负责切分在运作过程中变得过大的region

1.6、Memstore与storefile

•  一个region由多少个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,每一遍写入形成独立的一个storefile;当storefile文件的数量增长到早晚阈值后,系统会举办合并(minor、major
compaction),在集合过程中会举行版本合并和删除工作(majar),形成更大的storefile
• 当一个region所有storefile的深浅和超过一定阈值后,会把当前的region分割为五个,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微小单元。最小单元就意味着不同的HRegion可以分布在不同的
HRegion server上。
• HRegion由一个或者四个Store组成,每个store保存一个columns family。
• 每个Strore又由一个memStore和0至多少个StoreFile组成。如图:StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。
 

二、Hbase集群安装

1、上传tar包到集群里,这里自己接纳的是hbase-1.1.2-bin.tar包。
https://hbase.apache.org 这是hbase官网。

2、修改hbase-env.sh中配置JAVA_HOME:

图片 4
 
不使用HBase的默认zookeeper配置:

图片 5
 
3、修改配置hbase-site.xml

图片 6 
 
4、配置regionservers 添加你安排的regionservers
的主机名,如hadoop1,hadoop2,hadoop3 …
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5、vi并配备backup-masters 添加你安排的master备份的主机名

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6、拷贝Hadoop的conf下安排文件hdfs-site.xml到当下conf下
7、启动:Zookeeper集群主机
8、启动hbase
:因为HBase倚重于Hadoop和zookeeper之上的所以要Hadoop集群启动正常和Zookeeper集群启动健康从此,再起步hbase。

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9、启动后

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10、启动浏览器访问

图片 11
 
 
要是能打响体现出此页面,那么我们的hbase集群安装即便大功告成啦~。

好了,这一次分享先告一段落,下次我们将继续为我们介绍hbase,下次见~~~

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