阿里云大规模结构化云存储HBase架构解析
HBase简介与原理详细讲解
HBase的设计初衷之一就是用来存储互联网持续更新的网页副本，该功能在互联网服 务的其它领域也同样适用。例如，由于HBase能完成从个人之间的通信信息存储到通 信信息分析等多种任务，因而成为了Facebook、Twitter和StumbleUpon等多家社交网 络公司的关键基础设施，在这一领域，HBase拥有众多的应用场景——抓取增量数据， 内容服务，信息交换。
此外，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计变得 非常简单；Sqoop则为HBase提供了方便的传统关系数据库数据导入功能，使得传统 数据库数据向HBase中迁移变得非常方便。 HBase的设计目的是处理非常庞大的表，甚至能使用普通的计算机处理超过10亿行的、 由数百万列元素组成的数据表的数据。
HBase使用场景和成功案例——抓取增量数据
HBase会抓取来自各种数据源的增量数据，这种数据源可能是网页爬虫，也可能是记 录用户看了什么广告和看了多长时间广告的广告效果数据，还可能是记录各种参数 的时间序列数据。 下面介绍HBase在该领域的几个成功案例：
1. 抓取监控指标：OpenTSDB 服务数百万用户的Web产品的后台基础设施一般都有数百或数千台服务器，这些服 务器承担了各种功能，包括服务流量、抓取日志、存储数据和处理数据等。为了保 证产品正常运行，监控这些服务器及其上面运行的软件的健康状态是至关重要的。 而对整个环境进行大规模监控，需要能够采集和存储来自不同数据源的各种监控指 标的监控系统，针对此问题，每个公司都有自己的解决方案，一些公司使用商业工 具来收集和展示监控指标，而另外一些公司则使用开源框架。 StumbleUpon创建了一个开源框架OpenTSDB，它是Open Time Series DataBase（开放 时间序列数据库——按照时间收集监控指标一般被称为时间序列数据，即按照时间 顺序收集和记录的数据）的缩写。OpenTSDB收集服务器的各种监控指标，并使用 HBase作为核心平台来存储和检索所收集的监控指标。StumbleUpon创建OpenTSDB是 为了拥有一个可扩展的监控数据收集系统，一方面，该框架能够存储和检索监控指 标数据并保存很长时间；另一方面，如果需要增加功能，该框架也可以添加各种新 的监控指标。StumbleUpon使用OpenTSDB监控所有基础设施和软件，也包括HBase集 群自身。
hbase逻辑结构
hbase逻辑结构HBase是一个分布式、可扩展的面向列的NoSQL数据库，它以Hadoop 的HDFS为底层存储，适用于大规模数据存储和实时查询。
HBase的逻辑结构由表、行、列和单元格组成。
1. 表（Table）：HBase中的数据是以表的形式进行组织和存储的。
每个表都有一个唯一的名称，并被分割成若干个区域（Region），每个区域包含一部分行的数据。
表由列族（Column Family）组成，列族是逻辑上的概念，用于将相关的列进行分组。
表可以通过行键（Row Key）来进行访问和操作。
2. 行（Row）：HBase的行是以行键进行唯一标识的，行键是一个可变长度的字节数组。
行中的数据以列族和列限定符（Column Qualifier）进行组织，可以有一个或多个列族。
行是按字典顺序存储的，因此查询时按行键的范围进行检索会更高效。
3. 列（Column）：HBase的列是由列族和列限定符组成的。
列限定符是列族中的具体列的名字，它是一个可变长度的字节数组。
每个列可以包含多个版本（version）的数据，每个版本都有一个时间戳，可以通过时间戳来获取历史版本的数据。
4. 单元格（Cell）：HBase中的单元格是行、列和时间戳的组合，它包含了一个特定的数据值。
单元格的数据值可以是任何类型的字节数组，因此HBase中的数据是以无模式（Schema-less）存储的。
HBase的逻辑结构与传统关系型数据库有所不同，它以键值对的方式存储数据，将表按行进行分割存储，并使用列族对列进行分组。
这种方式使得HBase在存储和查询大规模数据时更为高效和可扩展。
在HBase中，数据是按照顺序进行存储的，因此它适合于按行键范围进行检索的场景，能够提供快速的查询性能。
此外，HBase还支持自动分区和负载均衡，能够自动调整数据的分布，提高数据的可靠性和可用性。
总结起来，HBase的逻辑结构包括表、行、列和单元格，它以键值对的方式存储数据，并使用列族对列进行分组。
hbase概述
hbase概述HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式非关系型数据库。
它是以Google的Bigtable为基础实现的，旨在为大规模分布式系统提供高可靠性、高性能的数据存储和处理能力。
HBase的设计目标是适用于海量数据环境下的随机实时读写，并能够容忍硬件故障。
HBase的特点和优势主要包括以下几个方面：1.分布式架构：HBase使用分布式架构来存储数据，数据可以水平扩展到数千台机器上。
它采用了Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)作为底层存储，可以自动在集群中多节点上复制数据，实现分布式存储和高可靠性。
2.高可扩展性：由于HBase采用分布式架构，可以通过简单地增加集群中的机器来扩展系统的容量和性能。
通过添加更多的Region Server节点，HBase能够支持PB级别的数据规模。
3.列式存储：HBase将数据以列式存储在磁盘上，相比传统的行式数据库，这种存储方式在某些场景下可以提供更好的查询性能。
此外，HBase还支持列族的概念，可以将相关的列进行组织，提高查询效率。
4.高性能读写：HBase支持高性能的读写操作，可以满足实时查询和更新的需求。
HBase的数据模型和存储方式使得它在随机读写方面表现出色，适合处理大量的随机访问操作。
5.强一致性：HBase提供强一致性的数据一致性模型，即读取操作总是可以看到最新的数据。
这种特性使得HBase适用于许多需要数据一致性的应用场景，如金融、电信等领域。
6.数据复制和容错：HBase采用副本机制来实现数据的复制和容错。
可以将数据副本存储在不同的Region Server上，以提高系统的容错能力和可靠性。
当某个副本节点发生故障时，可以自动切换到其他副本节点进行读写操作。
7.可伸缩的数据模型：HBase数据模型是非常灵活和可伸缩的，可以存储具有不同结构的数据。
HBase支持动态添加和删除列族，以及在行级别上进行事务处理。
阐述hbase的基本特点和概念。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库存储系统，具有高可靠性、高性能和可伸缩性，它可以处理分布在数千台通用服务器上的PB级的海量数据。
以下是HBase的基本特点和概念：1.高可靠性：HBase使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其文件存储系统，具有高可靠性。
它利用Zookeeper作为协同服务，确保在系统出现故障时，数据不会丢失。
2.高性能：HBase具有高性能，可以在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。
它使用Hadoop MapReduce来处理海量数据，确保数据能够快速地被访问和处理。
3.面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它以列族的形式存储数据，而不是以行的形式存储。
这使得HBase非常适合于处理大型数据集，因为它可以更快地访问和过滤数据。
4.可伸缩性：HBase可以轻松地扩展到数千台服务器，使其能够处理PB级别的数据。
这使得HBase成为处理大规模数据的理想选择。
5.适合非结构化数据存储：HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型。
它适合于存储非结构化数据，如文本、图像或音频等。
6.主从架构：HBase是主从架构，其中HMaster作为主节点，HRegionServer作为从节点。
HMaster负责协调和分配任务给各个HRegionServer，而HRegionServer则负责处理和存储数据。
7.多版本数据：HBase为null的记录不会被存储，同时它也支持多版本号数据。
这使得HBase可以方便地存储变动历史记录，比如用户的Address变更。
总的来说，HBase是一个非常强大和灵活的数据库系统，适用于处理大规模的非结构化数据。
hbase架构与原理
将一个数据表按Key值范围横向划分为一个个 的子表，实现分布式存储。
这个子表，在HBase中被称作“Region”。
每一个Region都关联一个Key值范围，即一个 使用StartKey和EndKey描述的区间。事实上，每 一个Region仅仅记录StartKey就可以了，因为它 的EndKey就是下一个Region的StartKey。
RegionServer是HBase的数据服务进程。负责处理 用户数据的读写请求。 Region被交由RegionServer管理。实际上，所有 用户数据的读写请求，都是和RegionServer上的 Region进行交互。 Region可以在RegionServer之间发生转移。
思考：
一个Region包含了一个Startkey和EndKey范围； 一条用户数据KeyValue必然属于一个唯一的Region； Region由RegionServer来管理，那么，这个路由信 息保存在哪里呢？ Region如何才可以转移？由谁负责转移？
Row011 Row012
……….. Row020
Row021 Row022
……….. Row030
Row031 ……….. ……….. ………..
Region-1
StartKey,EndKey
Region-2
StartKey,EndKey
Region-3
StartKey,EndKey
Region-4
HBase介绍
前言
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式 数据库，设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据 时的局限性。
本章主要介绍HBase的应用场景、功能与架构、关键流程、 常用命令和参数。
HBase架构简介
HBase架构简介一、概览图1图1指出了在HBase中其实有两种文件，一种是write-ahead log，而另一种则是真正存储数据的地方。
而这些文件都被HRegionServers来处理。
从图中可以看出，文件最后在HDFS中存在不同的block中。
基本的通信流程是这样的：当一个client需要查询某一特点的row时，它会先连到Zookeeper（事实上是ZK管理的集群），并且从zookeeper获取持有-ROOT-的region的server name，有了这个信息以后，我们就可以去寻找包含刚刚我们查询的row的.META.的region的server name。
这些信息都会被客户端缓存下来。
最后，我们可以通过.META.找到持有我们所查询的rowkey的region。
一旦获取了这个row在哪个region中，这个信息也会被客户端缓存下来，所以下次再访问的时候，就可以直接访问那个region了。
过了一段时间后，客户端就会搜集到相当全面的信息：查询某row时应到哪个region去找，从而不需要去查询.META.了。
当HBase启动时，HMaster负责向各个RS分配region，其中当然也包括了-ROOT-和.META.某RS打开一个Region，这时会创建一个相应的HRegion对象，当HRegion打开时，它会为每一个HColumnFamily创建一个Store，每一个Store 都会有一个或者多个StoreFile的实例，它是对真正的存储文件HFile的轻量级封装。
每一个Store都会有一个MemStore，并且整个RS会共享一个HLog实例。
二、写当一个client向RS发起一个HTable.put(Put)的请求时，第一步先把数据写入write-ahead-log(WAL),被HLog所表示，这个WAL是一个标准的Hadoo SequenceFile，当Server挂掉以后再重启，WAL可以继续将未被持久化的数据持久化。
HBase技术原理介绍及案例分析
? 海? 量量数据需要存储 ? ?非结构化数据 ? ?高可展性 ? 灵活数据模型 ? 在线存储与离线计算结合
SQL 模型
图模 型
时序模 型
时空 模型
百万 列列
万亿?行行
~10 亿 QPS
?小对象 存储
?高可展 ~10PB
稀疏 表
读写 毫秒
动态 列列
LSM
分布式 架构
?高压 缩?比 1:10
存储计 算分离
? 读写 API 完全不不变 ? 满?足数百 TB 数据的冷数据 ? 写? 入 QPS > 20W ，读单台 QPS 低 < 50 ? Get 平均延迟< 20ms，满?足实时写?入及读取
建表 DDL ：
create ‘ test',"info", CONFIGURATION=>{'HFILE_STORAGE_POLICY'=>'CO LD'}
阿里云 ApsaraDB HBase VS 传统数据库
全栈式 融合流、 分析能?力力 ApsaraDB HBase
多种数据模型、灵活
多模式 ApsaraDB HBase
?自动分区、运维简单
NewSQL
超过单机数据量量及TPS 引?入运维复杂性、扩展不不平滑
分库分表
基本 CURD 需求 单机数据库
功能
RDS MySQL
RDS SQL Server
RDS PostgreSQL
复杂 分析
异步 实时 同步
ApsaraDB
HBase&Phoenix
……
l 多 RDS 可以同步到 ?一个 HBase 集群 l 异步实时同步，平均延迟 ?小于 200ms l ? 支持跨可 ?用区、异地实时同步 l 指标监控、可视化 l 在线配置即可 ? 生效 l ? 自动同步到 HBase ：
hbase 逻辑结构
hbase 逻辑结构HBase是一个分布式的高可靠性、高性能、面向列的NoSQL数据库系统，它建立在Hadoop的HDFS（分布式文件系统）之上。
HBase的逻辑结构主要包括表（table）、行（row）、列族（column family）、列（column）和单元格（cell）等几个重要的概念。
1. 表（Table）：HBase中的数据以表的形式存储，表是按行存储的，每一行都有一个唯一的行键（row key）。
表可以看作是一系列行的集合，每一行都有多个列族。
2. 行（Row）：表中的每一行都有一个唯一的行键（row key）。
行键在表中是唯一的，用于标识一行数据。
行键通常是字节流（byte array）类型，可以支持任意长度。
3. 列族（Column Family）：HBase中的表可以划分为多个列族，每个列族包含一组列。
列族是逻辑上的概念，用于组织和管理数据。
所有的列族在创建表时必须指定，并且在表的生命周期中无法添加或删除。
4. 列（Column）：列是表中实际存储数据的基本单元，由列名（column name）和列值（column value）组成。
列名是字符串类型，用于标识列的名称，列值可以是任意类型的数据。
列名必须属于表的某个列族。
5. 单元格（Cell）：单元格是表中最小的存储单位，由行键、列族和列名确定。
每个单元格可以存储一个具体的列值。
在HBase中，表的数据按行存储，并且以行键为索引。
查询数据时，可以通过行键快速定位到具体的行，并根据需要获取该行的列族、列和列值。
列族的设计通常是在创建表时确定的，并且在表的生命周期中无法更改。
列的设计相对灵活，可以动态地添加或删除列。
HBase的逻辑结构提供了灵活的数据模型，适合存储大规模的结构化和半结构化数据。
同时，HBase通过分布式存储和水平扩展，能够提供高可靠性、高性能和高并发访问能力。
深入理解HBase的原理及系统架构
深入理解HBase的原理及系统架构HBase的构成物理上来说，HBase是由三种类型的服务器以主从模式构成的。
这三种服务器分别是：Region server，HBase HMaster，ZooKeeper。
其中Region server负责数据的读写服务。
用户通过沟通Region server来实现对数据的访问。
HBase HMaster负责Region的分配及数据库的创建和删除等操作。
ZooKeeper作为HDFS的一部分，负责维护集群的状态（某台服务器是否在线，服务器之间数据的同步操作及master的选举等）。
另外，Hadoop DataNode负责存储所有Region Server所管理的数据。
HBase中的所有数据都是以HDFS文件的形式存储的。
出于使Region server所管理的数据更加本地化的考虑，Region server是根据DataNode分布的。
HBase的数据在写入的时候都存储在本地。
但当某一个region被移除或被重新分配的时候，就可能产生数据不在本地的情况。
这种情况只有在所谓的compaction之后才能解决。
NameNode负责维护构成文件的所有物理数据块的元信息（metadata）。
HBase结构如下图所示：RegionsHBase中的表是根据row key的值水平分割成所谓的region的。
一个region包含表中所有row key位于region的起始键值和结束键值之间的行。
集群中负责管理Region的结点叫做Region server。
Region server负责数据的读写。
每一个Region server大约可以管理1000个region。
Region的结构如下图所示：HBase的HMasterHMaster负责region的分配，数据库的创建和删除操作。
具体来说，HMaster的职责包括：•调控Region server的工作o在集群启动的时候分配region，根据恢复服务或者负载均衡的需要重新分配region。
hbase逻辑结构
hbase逻辑结构
HBase是一个分布式NoSQL数据库，其逻辑结构包括：
1. 表：HBase中的数据存储在表中，类似于关系型数据库中的表格。
每个表可以包含多个行和列。
2. 行：表中的每一行都有一个唯一的行键（Row Key）。
行键是用来
定位行的起点的，所有行都按照行键的字典序排序。
3. 列族：在HBase中，每个表都可以定义多个列族（Column Family），每个列族可以包含多个列。
列族用来将相关的数据放在一起，
以便更有效地进行检索和存储。
4. 列：每个列都有一个唯一的标识符，由列族和列限定符（qualifier）组成。
列的值可以是一个简单的值，也可以是一个复杂的
结构（如一个JSON对象）。
5. 版本：HBase中的每个单元格（cell）都可以保存多个版本。
这
允许在查询数据时返回历史版本的数据，也可以方便地通过时间戳来检索
数据。
6. Region：每个HBase表都被分为多个区域（Region）。
每个区域
都负责存储表中一定范围的行数据，并由一个RegionServer进程进行管理。
这种划分方式能够有效地支持水平扩展，增加了系统的可扩展性和容
错性。
hbase的工作原理
hbase的工作原理HBase是一个分布式的非关系型数据库，它以Google的Bigtable为基础进行开发，可以存储海量的数据。
HBase的工作原理主要包括以下几个方面：1. 架构HBase的架构采用分布式的方式进行设计，其中RegionServer是其核心组件。
RegionServer是HBase最基本的存储单元，在群集中承担数据存储和处理工作。
每个RegionServer可以管理多个Region，每个Region维护数据的一部分。
Region之间相互独立，并且可以很容易地进行横向扩展。
HBase还有其他组件，如HMaster、Zookeeper等，用于进行群集管理和状态监测。
2. 数据存储和读写HBase存储的数据采用哈希表的方式组织，通过哈希算法将数据分配到相应的Region中。
每个Region包括一个MemStore和多个StoreFile，其中MemStore用于存储新写入的数据，StoreFile是磁盘文件，用于存储已经持久化的数据。
当MemStore中的数据达到一定大小或者时间达到一定阈值时，会触发Flush操作，将MemStore中的数据写入到StoreFile中。
读写操作时，HBase首先通过哈希算法将请求分配到相应的RegionServer上，然后RegionServer根据请求在相应的Region中查找数据。
读操作时，如果数据在MemStore中，直接返回；如果在StoreFile中，则先读取并缓存到MemStore中，然后再返回。
写操作时，先将数据写入到MemStore中，然后进行Flush操作，将数据写入到StoreFile中。
3. 数据复制和负载均衡HBase通过RegionServer之间的数据复制实现数据的高可用性。
每个RegionServer都有一个同步备份RegionServer，一旦主RegionServer 出现故障，备份RegionServer可以立即接替它的工作。
hbase设计描述
HBase是一个开源的非关系型的高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
它使用ZooKeeper集群来管理，基于HDFS存储海量数据。
HBase的数据模型、架构设计和应用场景如下：1. 数据模型：HBase表的数据模型包括RowKey、ColumnFamily和Qualifier。
RowKey是表中唯一区分每条记录的“主键”，用于快速查找，设计很重要。
ColumnFamily是列族，拥有一个名称，其中可以包含N个qualifier。
每个ColumnFamily包含一个或多个qualifier，用于存储数据。
2. 架构设计：HBase是分布式数据库的典范，其架构包括ZooKeeper集群、HMaster节点、HRegionServer节点和HFile文件。
ZooKeeper集群负责管理HBase的状态和元数据。
HMaster节点负责协调和管理HRegionServer节点。
HRegionServer节点负责处理客户端的读写请求，并管理HFile文件。
HFile文件是HBase中存储数据的文件，每个HFile文件对应一个ColumnFamily。
3. 应用场景：HBase适用于需要处理海量数据的应用场景，如搜索引擎、社交网络、电商网站等。
HBase提供高性能的随机读/写访问能力，并支持大规模的数据存储和处理。
此外，HBase还支持多种访问方式，包括直接API访问、Thrift、REST等。
总之，HBase是一个高性能、可伸缩的分布式存储系统，适用于需要处理海量数据的应用场景。
其数据模型、架构设计和应用场景都经过精心设计，能够提供高效、可靠的数据存储和处理服务。
hbase描述
hbase描述
HBase是一个开源的、分布式的、面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop 分布式文件系统（HDFS）构建。
HBase以高可靠性、高性能和可伸缩性为目标，提供了对海量数据的快速随机读写访问。
HBase的主要特点和描述如下：
1. 分布式存储：HBase数据被分散存储在多个节点上，通过水平扩展来处理大规模数据集。
2. 面向列存储：HBase以列为单位来存储数据，可以支持动态列（列可以在无需事先定义的情况下动态添加）。
3. 强一致性：HBase提供了强一致性读写模型，确保读取的数据和写入的数据在不同节点之间是一致的。
4. 高性能：HBase基于Hadoop的HDFS存储，通过数据本地性和并行处理来实现高性能的数据存取。
5. 高可靠性：HBase将数据进行自动复制和备份，以实现故障恢复和数据冗余，保证数据的可靠性。
6. 自动分区：HBase以表为单位，并将表按行键范围进行自动分区，支持数据的负载均衡和并发写入。
7. 支持多版本：HBase可以存储多个版本的数据，支持版本控制和时间序列查询。
8. 良好的扩展性：HBase支持动态的节点扩展和负载均衡，可以根据需求进行横向扩展。
9. 提供Shell和API：HBase提供了交互式Shell和丰富的编程API（如Java、Python等）用于管理和操作数据库。
总之，HBase是一个适用于大规模数据存储和高性能读写访问的分布式数据库，具有强一致性、高可靠性和高扩展性的特点。
它通常被用于存储和处理需要快速随机访问的结构化和半结构化数据。
HBase数据库原理分析
HBase数据库原理分析HBase是一个高性能、可扩展的非关系型分布式数据库，它是基于Hadoop分布式存储系统开发而成的。
本文将对HBase数据库的原理进行分析，从架构、数据模型、数据读写和数据一致性等方面进行探讨。
一、HBase数据库架构HBase采用了分布式架构，它的核心组件包括HMaster和多个RegionServer。
HMaster是HBase的管理节点，负责管理整个集群的状态、元数据信息以及Region的分配和负载均衡。
每个RegionServer负责管理多个Region，其中每个Region负责存储一部分数据。
这种分布式架构使得HBase可以存储海量数据，并且具备高可用性和横向扩展能力。
二、HBase数据模型HBase数据模型是以列族(Column Family)和行键(Row Key)为核心的。
数据存储在一个称为HFile的文件中，其中每个列族会对应一个或多个HFile。
列族中的所有列都会被存储在同一个HFile中，这样可以提高数据的读取效率。
行键被用作数据的唯一标识，通过行键可以快速查找到对应的数据。
HBase数据模型的灵活性使得可以存储非常大的表，可以根据需要动态地增加列族或者列。
三、HBase数据读写HBase的数据读取是通过查询RegionServer来完成的。
当一个查询请求到达时，HBase会根据请求的行键找到对应的RegionServer，并且从该RegionServer读取数据。
HBase支持两种读取方式：随机读和扫描读。
随机读是根据行键进行查找，可以快速定位到指定行的数据。
扫描读是指按照指定条件进行数据扫描，可以遍历指定范围内的所有数据。
HBase的写入操作是原子性的，数据会首先被写入WAL（Write-Ahead Log），然后再写入内存中的MemStore。
当MemStore的大小达到阈值时，数据会被刷写到磁盘上的HFile中。
四、HBase数据一致性由于HBase是一个分布式系统，数据一致性是一个重要的问题。
详解HBase架构原理
详解HBase架构原理⼀、什么是HBaseHBase是⼀个⾼可靠、⾼性能、⾯向列、可伸缩的分布式存储系统，利⽤HBase技术可在廉价的PC Server上搭建⼤规模结构化存储集群。
HBase是Google BigTable的开源实现，与Google BigTable利⽤GFS作为其⽂件存储系统类似，HBase利⽤Hadoop HDFS作为其⽂件存储系统； Google运⾏MapReduce来处理BigTable中的海量数据，HBase同样利⽤Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google BigTable利⽤Chubby作为协同服务，HBase利⽤Zookeeper作为协同服务。
⼆、HBase设计模型HBase中的每⼀张表就是所谓的BigTable。
BigTable会存储⼀系列的⾏记录，⾏记录有三个基本类型的定义：RowKey是⾏在BigTable中的唯⼀标识。
TimeStamp：是每⼀次数据操作对应关联的时间戳，可以看作SVN的版本。
Column：定义为<family>:<label>，通过这两部分可以指定唯⼀的数据的存储列，family的定义和修改需要对HBase进⾏类似于DB的DDL操作，⽽label，不需要定义直接可以使⽤，这也为动态定制列提供了⼀种⼿段。
family另⼀个作⽤体现在物理存储优化读写操作上，同family的数据物理上保存的会⽐较接近，因此在业务设计的过程中可以利⽤这个特性。
1. 逻辑存储模型HBase以表的形式存储数据，表由⾏和列组成。
列划分为若⼲个列簇，如下图所⽰：下⾯是对表中元素的详细解析：RowKey与NoSQL数据库⼀样，rowkey是⽤来检索记录的主键。
访问HBase Table中的⾏，只有三种⽅式：通过单个rowkey访问通过rowkey的range全表扫描rowkey⾏键可以任意字符串（最⼤长度64KB，实际应⽤中长度⼀般为10-100bytes），在HBase内部RowKey保存为字节数组。
HBase应用场景、原理与基本架构
HBase应⽤场景、原理与基本架构HBaseHbase概述 Hbase物理模型 Hbase数据模型 Hbase基本架构 Hbase应⽤举例1、HBase概述HBase是⼀个构建在HDFS上的分布式列存储系统； HBase是Apache Hadoop⽣态系统中的重要⼀员，主要⽤于海量结构化数据存储从逻辑上讲， HBase将数据按照表、⾏和列进⾏存储。
Hbase是Hadoop⽣态系统的⼀个组成部分1.1、HBase与HDFS的对⽐两者都具有良好的容错性和扩展性，都可以扩展到成百上千个节点； HDFS适合批处理场景不⽀持数据随机查找不适合增量数据处理不⽀持数据更新1.2、HBase的特点⼤：⼀个表可以有数⼗亿⾏，上百万列；⽆模式：每⾏都有⼀个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同⼀张表中不同的⾏可以有截然不同的列；⾯向列：⾯向列（族）的存储和权限控制，列（族）独⽴检索；稀疏：对于空（ null）的列，并不占⽤存储空间，表可以设计的⾮常稀疏；数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下版本号⾃动分配，是单元格插⼊时的时间戳；数据类型单⼀： Hbase中的数据都是字符串，没有类型1.3、⾏存储与列存储传统⾏式数据库数据是按⾏存储的没有索引的查询使⽤⼤量I/O 建⽴索引需要花费⼤量时间和资源列式数据库数据是按列存储-每⼀列单独存放数据即是索引指访问查询涉及的列-⼤量降低系统I/O 每⼀列由⼀个线索来处理-查询的并发处理数据类型⼀致，数据特征相似-⾼效压缩1.4、HBase的数据模型HBase是基于Google BigTable模型开发的，典型的key/value系统；1.5、逻辑视图1.6、Rowkey与Column Family1.7、Hbase基本概念Row Key Byte array 表中每条记录的“主键” ⽅便快速查找 Column Family 拥有⼀个名称(string) 包含⼀个或者多个相关列 Column 属于某⼀个column family 包含在某⼀列中 familyName:columnName Version Number 默认值?系统时间戳 Value（cell） Byte array2、Hbase数据类型HBase schema可以有多个类似Table 每个表可由多个Column Family组成 Hbase可以有Dynamic Columnversion number 可由⽤户提供⽆需以递增的顺序插⼊ Table可能⾮常稀疏不同的cell可以拥有不同的列 Row Key是主键2.1、HBase与⽀持的操作所有操作均是基于rowkey的；⽀持CRUD（Create、Read、Update和Delete）和Scan；单⾏操作 put get scan 多⾏操作 Scan Multiput 没有内置join操作，可使⽤MapReduce解决3、Hbase物理模型每个column family存储在HDFS上的⼀个单独⽂件中； Key 和 Version number在每个 column family中均由⼀份；空值不会被保存。
简述hbase工作原理的理解
简述hbase工作原理的理解
HBase是一种基于Java的分布式非关系型数据库,被广泛应用于海量数据的处理和分析。
HBase的工作原理可以概括为以下几个步骤: 1. 数据存储:HBase将数据存储在分布式的数据库中,每个节点存储一部分数据,通过复制技术实现数据的冗余和副本存储。
2. 数据访问:HBase使用Java API进行数据访问。
通过关键字查询、聚合、排序等方式,HBase对数据进行处理和查询。
3. 数据压缩:HBase支持对数据进行压缩,以减少存储空间和查询时间。
4. 数据布局:HBase支持对数据进行布局,以便更好地组织和查询数据。
HBase使用哈希表进行数据布局,并支持多种布局方式,包括基于表、基于列、基于行和混合布局等。
5. 数据更新:HBase支持持久化数据更新,通过Kafka等消息队列进行数据更新。
6. 数据监控:HBase支持对数据的访问和性能进行监控和告警,并通过日志和事件系统实现数据的实时分析和诊断。
HBase的工作原理基于分布式数据库的设计思想,通过复制和压缩等技术实现数据的高可用性和高性能处理。
hbase名词解释
HBase名词解释1. 什么是HBase？HBase是一个基于Hadoop的分布式、面向列的非关系型数据库。
它是Apache软件基金会的一个开源项目，被设计用于处理大规模数据集。
HBase提供了高可靠性、高性能和高可扩展性，并且具有强大的数据模型。
2. HBase的特点2.1 列存储HBase以列族（Column Family）的形式存储数据，而不是以行的形式。
每个列族包含多个列限定符（Column Qualifier），这些列限定符可以动态地定义。
这种列存储的方式使得HBase能够高效地存储稀疏数据。
2.2 分布式HBase基于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，数据被分散存储在多个节点上，可以实现水平扩展，处理大规模数据集。
2.3 高可靠性HBase通过数据的冗余复制提供了高可靠性。
数据被复制到多个节点上，当某个节点出现故障时，可以从其他节点恢复数据。
2.4 高性能HBase通过将数据存储在内存中，并使用B树索引来提供高性能的数据访问。
此外，HBase还支持在列族级别进行数据压缩，减少了存储空间的占用。
2.5 强一致性HBase提供了强一致性的读写操作。
当数据被写入或读取时，HBase会确保数据的一致性，避免出现数据不一致的情况。
2.6 支持在线扩容HBase支持在线扩容，可以动态地添加或删除节点，以适应数据量的增长或减少。
这种扩容方式不会影响正在进行的读写操作。
2.7 支持复杂的查询HBase支持针对单行或范围的查询操作，可以根据行键（Row Key）或列限定符进行查询。
此外，HBase还支持过滤器（Filter）的使用，可以进行更复杂的查询。
3. HBase的数据模型HBase的数据模型是基于行的，每一行由一个唯一的行键标识。
行键是按照字典顺序进行排序的，可以使用任意的字节序列作为行键。
HBase的数据是以列族的形式进行组织的。
每个列族可以包含多个列限定符，列限定符是列族内的列的唯一标识。
hbase基本原理
hbase基本原理
HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，它的设计目标
是存储大规模的结构化和半结构化数据。
HBase采用了Google Bigtable的设计思想，将数据存储在一个大的分布式表中，可以动
态地添加新的列和行。
HBase还提供了强大的数据访问能力，支持高效的随机读写和范围查询。
HBase的数据模型是基于行的，每一行由一个行键和多个列组成。
每个列都有一个唯一的列名和一个对应的值，可以动态地添加新的列。
HBase的数据存储是按照行键的字典序排序的，因此可以高效地进行范围查询。
HBase的存储结构是基于Hadoop的HDFS文件系统的，数据会被分成多个块并在多个节点上进行存储。
每个块都有一个块号，可以通过这个块号来查找数据。
HBase还提供了容错机制，可以自动进行数据备份和恢复。
HBase还提供了强大的数据访问接口，包括Java API、REST API 和Thrift API等。
用户可以通过这些接口来访问HBase中的数据，
并进行高效的读写操作。
总的来说，HBase是一个高性能、可扩展和容错性强的分布式列式数据库，能够处理大规模的结构化和半结构化数据。
它的数据模型基于行，存储结构基于HDFS文件系统，提供了强大的数据访问接口。
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