大数据系列Hbase学习笔记

jiezi

5 年前

Hadoop-Database根据 ’bigtable‘ 论文实现的
分布式可扩展 的大数据存储技术
随机访问实时读写 海量数据
存储数 ‘十亿行百万列‘ 的数据
高可靠性、高性能、面向列、可伸缩 的分布式 存储系统
hbase 的底层存储基于hdfs
利用 Zookeeper 作为协调工具

分布式开源数据库，基于 hadoop 分布式文件系统（HDFS）
模仿提供了 Google 文件系统的 BigTable 数据库所有功能
处理非常庞大的表
- 数十亿行百万列
- 利用 mapreduce 计算数据，利用 zookeeper 协调资源
HBase 是一款NoSQL

行存储:mysql oracle 底层基于行存储数据的
- 查询数据需要全表扫描, 效率较低
- 对数据压缩支持不太好

列存储:hbase 底层基于列存储数据的
- 查询数据不需做全表扫描
- 支持较好的数据压缩

可以分布式存储海量的数据
具有容错能力强，数据高可靠的特点
HBase 是一个列式 NoSQL 数据库
数据存储的结构是按照列进行存储

==安装 hbase 高可用集群之前首先要保证 zookeeper 和 hadoop 已经安装完成==

准备安装包
hbase-1.1.5-bin.tar.gz
集群的规划
- uplooking01: master
- uplooking02: master
- uplooking03: regionserver
- uplooking04: regionserver
- uplooking05: regionserver

解压安装包

[root@uplooking01: /soft]:
        tar -zxvf hbase-1.1.5-bin.tar.gz  -C /opt/

重命名

[root@uplooking01: /opt]:
        mv hbase-1.1.5/ hbase

配置环境变量

[root@uplooking01: /opt]:
    #配置 HBASE 的环境变量
    export HBASE_HOME=/opt/hbase
    export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

配置vim hbase-env.sh

[root@uplooking01: /opt/hbase/conf]:
    vim  hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/jdk
export HBASE_MANAGES_ZK=false   #不使用 hbase 自带的 zookeeper
export HBASE_CLASSPATH=/opt/hadoop/etc/hadoop

配置hbase-site.xml

[root@uplooking01: /opt/hbase/conf]:
    vim  hbase-site.xml

<configuration>
    <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://ns1/hbase</value>
    </property>

    <property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>/opt/hbase/tmp</value>
    </property>

    <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
    </property>

    <property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181</value>
    </property>
</configuration>

配置 regionservers

[root@uplooking01: /opt/hbase/conf]:
    vim  regionservers

uplooking03
uplooking04
uplooking05

分发文件

[root@uplooking01: /opt]:
    scp -r hbase uplooking02:/opt
    scp -r hbase uplooking03:/opt
    scp -r hbase uplooking04:/opt
    scp -r hbase uplooking05:/opt
    
    scp /etc/profile uplooking02:/etc/
    scp /etc/profile uplooking03:/etc/
    scp /etc/profile uplooking04:/etc/
    scp /etc/profile uplooking05:/etc/

source /etc/profile(所有节点都做, 要使环境变量生效)

启动 hbase 集群
```
start-hbase.sh
```

单独启动 master

[root@uplooking02:/]
    hbase-daemon.sh start master

注意事项
==启动 hbase 集群一定要保证整个集群的时间一致==

== 附加(一般不会有这种情况)==
如果启动集群执行 start-hbase.sh,master 节点可以启动, 但是 regionserver 节点不能启动,但是单独启动 regionserver(hbase-daemon.sh start regionserver)是可以启动的, 也没有问题,name 就需要拷贝一个 jar 包,

将 HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib 下的 htrace-core-3.0.4.jar 复制到 $HBASE_HOME/lib 下

表（table）
- 划分数据集合的概念，和传统的 db 中的表的概念是一样的
行键（rowKey）
- 对应关系数据库中的主键，作用就是 唯一标示一行记录
- 获取 hbase 中的一个记录 (数据), 要通过行键来获取
- 行键是 字节数组, 任何字符串 都可以作为行键
- 表中的行根据行键 (row key) 进行排序 , 数据按照 Row key 的 字节序 (byte order) 排序存储
列簇(列族)columnFamily
- 简单的认为是一系列“列”的集合
列限定符（column Qualifier）
- 或者叫列
- 每个列簇都可以有多个列
时间戳（version）
- 在单元格中可以存放 多个版本 的数据
单元格（cell）
- 主要用来 存储数据
- 单元格的定位要通过 三级定位 才能定位到具体的单元格
三级定位
- 行键 +(列族: 列)+ 时间戳

Zookeeper
- 分布式协调
Master
- HMaster 没有单点问题，HBase 中可以启动多个 HMaster
- 负责 Table 和 Region 的管理工作
- 管理用户对 Table 的增、删、改、查操作
- RegionServer 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 Regions 迁移

RegionServer
- RegionServer 主要负责响应用户 I / O 请求
- 向 HDFS 文件系统中读写数据，是 HBase 中最核心的模块
- HLog 部分和多个 Region 部分
Hlog
- HLog 保存着用户操作 hbase 的日志
- ==实现了 Write Ahead Log (WAL)预写日志==
- Hlog 会删除已存储到 StoreFile 中的数据
Region
- 区域
- 保存了 row-key 的固定区域范围的数据
- 一个 Hregion 对应一个 Region
- 一个 Hregion 对应多个 Hstore
Hstore
- 对应一个列簇(列族)
- 一个 Hstore 包含一个 MemStore(内存储) 和多个 StoreFile
MemStore
- 内存储
- 内存中的一块区域, 一个 Hstore 对应一个 MemStore
- 当 MemStore 中的内容存放不下了就会刷出到硬盘以一个个的 StoreFile 存储
StoreFile
- 其实就是数据的存储位置
- 对 HFile 的封装**
Hfile
- Hadoop File
- Hdfs 的一个文件对象

zookeeper(寻找元数据信息)
- get /hbase/meta-region-server
找到提供元数据信息访问的 regionserver
找 ”hbase:meta” 表, 再去查找要请求哪个 regionser 来读写数据

列出所有的命名空间(相当于 mysql 中的 show databases)
- list_namespace
列出指定命名空间下的所有表
- list_namespace_tables ‘ns1’
创建命名空间
- create_namespace ‘ns1’
创建表
- create ‘ns1:t1′,’f1’
禁用表, 因为删除表之前首先需要禁用了
- disable ‘ns1:t1’
启用表
- enable ‘ns1:t1’
删除表
- drop ‘ns1:t1’
添加数据
- put ‘ns1:t1′,’row001′,’f1:name’,’xiaohua’
查询数据
- get ‘ns1:t1′,’row001′,{COLUMN=>’f1:name’}
删除数据
- delete ‘ns1:t1′,’row001′,’f1:name’
删除一行数据
- deleteall ‘ns1:t1′,’row001’
统计表的行数
- count ‘ns1:t1’

创建 Hbase 表时指定列族的显示版本数
- create ‘ns1:t1′,{NAME=>’f1’,VERSIONS=>3}
修改 Hbase 表中的列族的显示版本数
- alter ‘ns1:t1′,{NAME=>’f1’,VERSIONS=>5}
查询指定版本数的数据
- get ‘ns1:t1′,{COLUMN=>’f1:name’,VERSIONS=>3}

== 版本号的作用 ==
根据显示的版本数, 查询出来想要版本的时间戳, 根据时间戳找出具体值

<properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <hbase-version>1.1.5</hbase-version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-client</artifactId>
        <version>${hbase-version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-server</artifactId>
        <version>${hbase-version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hive</groupId>
        <artifactId>hive-hbase-handler</artifactId>
        <version>2.1.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>junit</groupId>
        <artifactId>junit</artifactId>
        <version>4.12</version>
    </dependency>
</dependencies>

public class HbaseTest {
    // 添加数据
    @Test
    public void testPut() throws IOException {Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        // 指定 zk 的地址
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181");
        Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("ns1:t1"));
        Put put = new Put(Bytes.toBytes("row001"));
        put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("admin02"));
        table.put(put);
    }


    // 删除数据
    @Test
    public void testDelete() throws IOException {Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        // 指定 zk 的地址
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181");
        Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("ns1:t1"));
        Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("row001"));
        table.delete(delete);
    }

    // 查询数据
    @Test
    public void testGet() throws IOException {Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
        // 指定 zk 的地址
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181");
        Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
        Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("ns1:t1"));
        Get get = new Get(Bytes.toBytes("row001"));
        Result result = table.get(get);
        String s = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("f1"),Bytes.toBytes("name")));
        System.out.println(s);
    }
}

public class HbaseAdminTest {

    private Connection connection;

    @Before
    public void init() throws Exception {Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181");
        connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    }

    /**
     * 创建表
     *
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testCreateTable() throws Exception {
        // 获取管理对象
        Admin admin = connection.getAdmin();
        HTableDescriptor htd = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("t2"));
        HColumnDescriptor hcd = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes("f1"));
        htd.addFamily(hcd);
        admin.createTable(htd);
    }


    /**
     * 列出所有的表
     * @throws Exception
     */
    @Test
    public void testListTableNames() throws Exception {
        // 获取管理对象
        Admin admin = connection.getAdmin();
        TableName[] tableNames = admin.listTableNames("ns1:.*");
        for (TableName tableName : tableNames) {System.out.println(tableName);
        }
    }

}

// 查询数据
@Test
public void testScan() throws IOException {Configuration conf = HBaseConfiguration.create();
    // 指定 zk 的地址
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181");
    Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    Table table = conn.getTable(TableName.valueOf("ns1:t1"));
    Scan scan = new Scan();
    byte[] cf = Bytes.toBytes("f1");
    byte[] column = Bytes.toBytes("name");
    Filter filter = new SingleColumnValueFilter(cf, column, CompareFilter.CompareOp.EQUAL, Bytes.toBytes("admin123"));
    scan.setFilter(filter);
    // 获取包含多行数据的对象
    ResultScanner resultScanner = table.getScanner(scan);
    for (Result result : resultScanner) {System.out.println(Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("age"))));
    }
}

耗时约 20 分钟
自己测试 10 分钟

8800000ms，插入 15851742tiao 数据

/**
 * 百万数据的插入
 */
public class HbaseMiTest {

    private Connection connection;

    @Before
    public void init() throws Exception {Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "uplooking03:2181,uplooking04:2181,uplooking05:2181");
        connection = ConnectionFactory.createConnection(conf);
    }

    @Test
    public void test01() throws IOException {HTable table = (HTable) connection.getTable(TableName.valueOf("ns1:t1"));
        // 不使用每个 put 操作都刷出一次
        table.setAutoFlush(false);
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {Put put = new Put(Bytes.toBytes("row" + i));
            // 关闭预写日志, 但是不建议使用, 因为这样做不安全
            put.setWriteToWAL(false);
            put.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes("admin" + i));
            table.put(put);
            if (i % 100000 == 0) {table.flushCommits();
            }
        }
        table.flushCommits();
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("总耗时:" + (endTime - startTime) + "ms");
    }
}

大约耗时 27s
自己测试，1 分 20 秒 590/80=7.4 倍
查询一行是 9 秒
97602ms, 插入 15851742tiao 数据 8800/175=50 倍

split ‘ns1:t1′,’row040’

move ‘f6e6164514db53d660c5414df1f3864e’,’uplooking05,1602

**0,1539222350164'**

行健的热点问题

是由于行健相似、连续且数据量过大操作成单 region 的数据量过大，进而影响读写效率

行健应该尽量的随机、不要出现连续行健。

常见的行健设计就是，比如手机号码倒置 + 时间戳，比如随机前缀 + 关系型数据库中的主键

因为 hbase 提供的查询内容非常非常 low，但是所有关于 hbase 的查询只能通过 rowkey，所以

在设计行健的时候，应该考虑将尽量多的查询条件放到 rowkey 中去，形成的行健就成为复合键

列族的设计：

cf1—–>”columnFamily”

cf2—–>”cf”

建议 hbase 表是高表，不建议宽表，因为宽表拥有的列族很多，操作并跨越的文件 (HFile) 就很多，效率会有相应影响，

反之建议使用高表，列族不宜过多(列族一般使用一个)。

在设计表的时候，各个列 / 列族名称不宜过长，因为 hbase 需要对这些数据在内存中做缓存，做索引，进而影响内存容量，所以建议不易过长，以便能够在内存中容纳更多的数据。至于阅读性，有项目文档搞定。

HbaseExplorer

大数据系列Hbase学习笔记

1. Hbase 简介

2. Hbase 是什么?

3. 行存储和列存储

4. Hbase 的特点

5. Hbase 的安装部署

6. Hbase 的体系结构(模型)

6.1 逻辑结构(模型)

6.2 物理结构(模型)

7. Hbase 读写数据的流程

8. Hbase 的 Shell 操作

9. Hbase 中的版本数据

10. Hbase 中 API 的基本操作

11. Hbase 中的 API 的管理操作

12. Hbase 高级查询

13. 百万数据的插入

13.1 mysql 百万数据写入

13.2 hbase 百万数据的写入

14. Hbase 中的手动切分 region

15. Hbase 手动移动 region

16. Hbase 中 row-key 的设计

17. Hbase 中客户端工具