hbase和nosql,Hbase是一种

HBase是什么呢,都有哪些特点呢?

Hbase是一种NoSQL数据库,这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。Hbase是一种分布式存储的数据库,技术上来讲,它更像是分布式存储而不是分布式数据库,它缺少很多RDBMS系统的特性,比如列类型,辅助索引,触发器,和高级查询语言等待

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那Hbase有什么特性呢?如下:

强读写一致,但是不是“最终一致性”的数据存储,这使得它非常适合高速的计算聚合

自动分片,通过Region分散在集群中,当行数增长的时候,Region也会自动的切分和再分配

自动的故障转移

Hadoop/HDFS集成,和HDFS开箱即用,不用太麻烦的衔接

丰富的“简洁,高效”API,Thrift/REST API,Java API

块缓存,布隆过滤器,可以高效的列查询优化

操作管理,Hbase提供了内置的web界面来操作,还可以监控JMX指标

什么时候用Hbase?

Hbase不适合解决所有的问题:

首先数据库量要足够多,如果有十亿及百亿行数据,那么Hbase是一个很好的选项,如果只有几百万行甚至不到的数据量,RDBMS是一个很好的选择。因为数据量小的话,真正能工作的机器量少,剩余的机器都处于空闲的状态

其次,如果你不需要辅助索引,静态类型的列,事务等特性,一个已经用RDBMS的系统想要切换到Hbase,则需要重新设计系统。

最后,保证硬件资源足够,每个HDFS集群在少于5个节点的时候,都不能表现的很好。因为HDFS默认的复制数量是3,再加上一个NameNode。

Hbase在单机环境也能运行,但是请在开发环境的时候使用。

内部应用

存储业务数据:车辆GPS信息,司机点位信息,用户操作信息,设备访问信息。。。

存储日志数据:架构监控数据(登录日志,中间件访问日志,推送日志,短信邮件发送记录。。。),业务操作日志信息

存储业务附件:UDFS系统存储图像,视频,文档等附件信息

不过在公司使用的时候,一般不使用原生的Hbase API,使用原生的API会导致访问不可监控,影响系统稳定性,以致于版本升级的不可控。

HFile

HFile是Hbase在HDFS中存储数据的格式,它包含多层的索引,这样在Hbase检索数据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小,数据量的大小)影响block的大小,在大数据集的情况下,block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。

探讨数据库的数据存储方式,其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的,而不是数据存储本身。

Hfile生成方式

起初,HFile中并没有任何Block,数据还存在于MemStore中。

Flush发生时,创建HFile Writer,第一个空的Data Block出现,初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间,Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。

而后,位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中:

注:如果配置了Data Block Encoding,则会在Append KeyValue的时候进行同步编码,编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。

北大青鸟设计培训:Hbase知识点总结?

hbase概念:  非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库,根据谷歌的三大论文之一的bigtable  高宽厚表  作用:  为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。

能干什么:  存储大量结果集数据,低延迟的随机查询。

sql:  结构化查询语言  nosql:  非关系型数据库,列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类,其特点是列式存储。

非关系型数据库--列存储(hbase)  非关系型数据库--文档存储(MongoDB)  非关系型数据库--内存式存储(redis)  非关系型数据库--图形模型(graph)  hive和hbase区别?  Hive的定位是数据仓库,虽然也有增删改查,但其删改查对应的是整张表而不是单行数据,查询的延迟较高。

其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

HBase的定位是hadoop的数据库,电脑培训发现是一个典型的Nosql,所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

hbase运行方式:  standalonedistrubited  单节点和伪分布式?  单节点:单独的进程运行在同一台机器上  hbase应用场景:  存储海量数据低延迟查询数据  hbase表由多行组成  hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成,按行健字母顺序排序的存储。

HBase数据结构是什么?

RowKey

与nosql数据库们一样,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(get)

通过RowKey的range(正则)(like)

全表扫描(scan)

RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是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。存储时,数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时,要充分排序存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)

Column Family

列族:HBASE表中的每个列,都归属于某个列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是),必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history,courses:math都属于courses 这个列族。

Cell

由{rowkey, column Family:columu, version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。

关键字:无类型、字节码

Time Stamp

HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。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。每个 cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。

为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担,HBASE提供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本,二是保存最近一段 时间内的版本(比如最近七天)。用户可以针对每个列族进行设置。

命名空间

命名空间的结构:

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Table:表,所有的表都是命名空间的成员,即表必属于某个命名空间,如果没有指定,则在default默认的命名空间中。

RegionServer group:一个命名空间包含了默认的RegionServer Group。

Permission:权限,命名空间能够让我们来定义访问控制列表ACL(Access Control List)。例如,创建表,读取表,删除,更新等等操作。

Quota:限额,可以强制一个命名空间可包含的region的数量。


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