我终于看懂了HBase太不容易了

前言

只有光头才能变强。

文本已收录至我的 GitHub 精选文章，欢迎 Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y

在我还不了解分布式和大数据的时候已经听说过 HBase 了，但对它一直都半知不解，这篇文章来讲讲吧。

在真实生活中，最开始听到这个词是我的一场面试，当年我还是个『小垃圾』，现在已经是个『大垃圾』了。

面试官当时给了一个场景题问我，具体的题目我忘得差不多了，大概就是考试与试题的一个场景，问我数据库要如何设计。

我答了关系型数据库的设计方案，他大概说：这个场景比较复杂多变，为什么不考虑一下 HBase 这种 NoSQL 的数据库来存储呢？

我就说：“对对对，可以的 ”（虽然我当时不知道 HBase 是什么，但是 气势一定要有，你们说是不是）

最后面试官还是给我发了 offer，但我没去，原因就是离家太远了。

一、介绍 HBase

Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.

HBase is a type of “NoSQL” database.

Apache HBase 是 Hadoop 数据库，一个分布式、可伸缩的 大数据存储。

HBase 是依赖 Hadoop 的。为什么 HBase 能存储海量的数据？因为 HBase 是在 HDFS 的基础之上构建的，HDFS 是分布式文件系统。

二、为什么要用 HBase

截至到现在，三歪已经学了不少的组件了，比如说分布式搜索引擎「Elasticsearch」、分布式文件系统「HDFS」、分布式消息队列「Kafka」、缓存数据库「Redis」等等 …

能够处理数据的中间件 (系统)，这些中间件基本都会有持久化的功能。为什么？如果某一个时刻挂了，那 还在内存但还没处理完的数据 不就凉了？

Redis 有 AOF 和 RDB、Elasticsearch 会把数据写到 translog 然后结合 FileSystemCache 将数据刷到磁盘中、Kafka 本身就是将数据顺序写到磁盘 ….

这些中间件会实现持久化（像 HDFS 和 MySQL 我们本身就用来存储数据的），为什么我们还要用 HBase 呢？

虽然没有什么可比性，但是在学习的时候总会有一个疑问：「既然已学过的系统都有类似的功能了，那为啥我还要去学这个玩意？」

三歪是这样理解的：

• MySQL？MySQL 数据库我们是算用得最多了的吧？但众所周知，MySQL 是 单机 的。MySQL 能存储多少数据，取决于那台服务器的硬盘大小。以现在互联网的数据量，很多时候 MySQL 是没法存储那么多数据的。

  • 比如我这边有个系统，一天就能产生 1TB 的数据，这数据是不可能存 MySQL 的。（如此大的量数据，我们现在的做法是先写到 Kafka，然后落到 Hive 中）
• Kafka？Kafka 我们主要用来处理消息的（解耦异步削峰）。数据到 Kafka，Kafka 会将数据持久化到硬盘中，并且 Kafka 是分布式的（很方便的扩展），理论上 Kafka 可以存储很大的数据。但是 Kafka 的数据我们 不会「单独」取出来。持久化了的数据，最常见的用法就是重新设置 offset，做「回溯」操作
• Redis？Redis 是缓存数据库，所有的读写都在内存中，速度贼快。AOF/RDB 存储的数据都会加载到内存中，Redis 不适合存大量的数据（因为内存太贵了！）。

• Elasticsearch？Elasticsearch 是一个分布式的搜索引擎，主要用于检索。理论上 Elasticsearch 也是可以存储海量的数据（毕竟分布式），我们也可以将数据用『索引』来取出来，似乎已经是非常完美的中间件了。

  • 但是如果我们的数据 没有经常「检索」的需求，其实不必放到 Elasticsearch，数据写入 Elasticsearch 需要分词，无疑会浪费资源。
• HDFS？显然 HDFS 是可以存储海量的数据的，它就是为海量数据而生的。它也有明显的缺点：不支持随机修改，查询效率低，对小文件支持不友好。

上面这些技术栈三歪都已经写过文章了。学多了你会发现它们的持久化机制都差不太多，有空再来总结一下。

文中的开头已经说了，HBase 是基于 HDFS 分布式文件系统去构建的。换句话说，HBase 的数据其实也是存储在 HDFS 上的。那肯定有好奇宝宝就会问：HDFS 和 HBase 有啥区别阿？

HDFS 是文件系统，而 HBase 是数据库，其实也没啥可比性。「你可以把 HBase 当做是 MySQL，把 HDFS 当做是硬盘。HBase 只是一个 NoSQL 数据库，把数据存在 HDFS 上」。

数据库是一个以某种 有组织的方式存储的数据集合。

扯了这么多，那我们为啥要用 HBase 呢？HBase 在 HDFS 之上提供了 高并发的随机写和支持实时查询，这是 HDFS 不具备的。

我一直都说在学习某一项技术之前首先要了解它能干什么。如果仅仅看上面的”对比“，我们可以发现 HBase 可以以 低成本 来存储海量 的数据并且支持高并发随机写和实时查询。

但 HBase 还有一个特点就是：存储数据的”结构“可以地非常灵活（这个下面会讲到，这里如果没接触过 HBase 的同学可能不知道什么意思）。

三、入门 HBase

听过 HBase 的同学可能都听过「列式存储」这个词。我最开始的时候觉得 HBase 很难理解，就因为它这个「列式存储」我一直理解不了它为什么是「列式」的。

在网上也有很多的博客去讲解什么是「列式」存储，它们会举我们现有的数据库，比如 MySQL。存储的结构我们很容易看懂，就是一行一行数据嘛。

转换成所谓的列式存储是什么样的呢？

可以很简单的发现，无非就是把 每列抽出来，然后关联上 Id。这个叫列式存储吗？我在这打个问号。

转换后的数据 从我的角度来看，数据还是一行一行的。

这样做有什么好处吗？很明显以前我们一行记录多个属性 (列)，有部分的列是空缺的，但是我们还是需要空间去存储。现在把这些列全部拆开，有什么我们就存什么，这样 空间就能被我们充分利用。

这种形式的数据更像什么？明显是 Key-Value 嘛。那我们该怎么理解 HBase 所谓的列式存储和 Key-Value 结构呢？走进三歪的小脑袋，一探究竟。

3.1 HBase 的数据模型

在看 HBase 数据模型的时候，其实最好还是不要用「关系型数据库」的知识去理解它。

In HBase, data is stored in tables, which have rows and columns. This is a terminology overlap withrelational databases (RDBMSs), but this is not a helpful analogy.

HBase 里边也有表、行和列的概念。

• 表没什么好说的，就是一张表
• 一行数据由 一个行键 和一个或多个相关的列以及它的值 所组成

好了，现在比较抽象了。在 HBase 里边，定位一行数据会有一个唯一的值，这个叫做行键(RowKey)。而在 HBase 的列不是我们在关系型数据库所想象中的列。

HBase 的列（Column）都得归属到列族（Column Family）中。在 HBase 中用列修饰符（Column Qualifier）来标识每个列。

在 HBase 里边，先有列族，后有列。

什么是列族？可以简单理解为：列的属性 类别

什么是列修饰符？先有列族后有列，在列族下用列修饰符来标识一列。

还很抽象是不是？三歪来画个图：

我们再放点具体的值去看看，就更加容易看懂了：

这张表我们有两个列族，分别是 UserInfo 和OrderInfo。在 UserInfo 下有两个列，分别是 UserInfo:name 和UserInfo:age，在 OrderInfo 下有两个列，分别是 OrderInfo:orderId 和OrderInfo:money。

UserInfo:name的值为：三歪。UserInfo:age的值为 24。OrderInfo:orderId的值为 23333。OrderInfo:money的值为 30。这些数据的主键 (RowKey) 为 1

上面的那个图看起来可能不太好懂，我们再画一个我们比较熟悉的：

HBase 表的每一行中，列的组成都是 灵活 的，行与行之间的列不需要相同。如图下：

换句话说：一个列族下可以任意添加列，不受任何限制

数据写到 HBase 的时候都会被记录一个 时间戳 ，这个时间戳被我们当做一个 版本 。比如说，我们 修改或者删除 某一条的时候，本质上是往里边 新增 一条数据，记录的版本加一了而已。

比如现在我们有一条记录：

现在要把这条记录的值改为 40，实际上就是多添加一条记录，在读的时候按照时间戳 读最新 的记录。在外界「看起来」就是把这条记录改了。

3.2 HBase 的 Key-Value

HBase 本质上其实就是 Key-Value 的数据库，上一次我们学 Key-Value 数据库还是 Redis 呢。那在 HBase 里边，Key 是什么？Value 是什么？

我们看一下下面的 HBaseKey-Value结构图：

Key 由 RowKey(行键)+ColumnFamily（列族）+Column Qualifier（列修饰符）+TimeStamp（时间戳 – 版本）+KeyType（类型）组成，而 Value 就是实际上的值。

对比上面的例子，其实很好理解，因为我们修改一条数据其实上是在原来的基础上增加一个版本的，那我们要 准确定位 一条数据，那就得（RowKey+Column+ 时间戳）。

KeyType 是什么？我们上面只说了「修改」的情况，你们有没有想过，如果要删除一条数据怎么做？实际上也是增加一条记录，只不过我们在 KeyType 里边设置为“Delete”就可以了。

3.3 HBase 架构

扯了这么一大堆，已经说了 HBase 的数据模型和 Key-Value 了，我们还有一个问题：「为什么经常会有人说 HBase 是列式存储呢？」

其实 HBase 更多的是「列族存储」，要谈列族存储，就得先了解了解 HBase 的架构是怎么样的。

我们先来看看 HBase 的架构图：

1、Client客户端，它提供了访问 HBase 的接口，并且维护了对应的 cache 来加速 HBase 的访问。

2、Zookeeper存储 HBase 的元数据（meta 表），无论是读还是写数据，都是去 Zookeeper 里边拿到 meta 元数据 告诉给客户端去哪台机器读写数据

3、HRegionServer它是处理客户端的读写请求，负责与 HDFS 底层交互，是真正干活的节点。

总结大致的流程就是：client 请求到 Zookeeper，然后 Zookeeper 返回 HRegionServer 地址给 client，client 得到 Zookeeper 返回的地址去请求 HRegionServer，HRegionServer 读写数据后返回给 client。

3.4 HRegionServer 内部

我们来看下面的图：

前面也提到了，HBase 可以存储海量的数据，HBase 是分布式的。所以我们可以断定：HBase 一张表的数据会分到多台机器上的 。那 HBase 是怎么切割一张表的数据的呢？用的就是RowKey 来切分，其实就是表的 横向 切割。

说白了就是一个 HRegion 上，存储 HBase 表的一部分数据。

HRegion 下面有 Store，那 Store 是什么呢？我们前面也说过，一个 HBase 表首先要定义 列族，然后列是在列族之下的，列可以随意添加。

一个列族的数据是存储 在一起的，所以一个列族的数据是存储在一个 Store 里边的。

看到这里，其实我们可以认为 HBase 是基于列族存储的（毕竟物理存储，一个列族是存储到同一个 Store 里的）

Store 里边有啥？有Mem Store、Store File、HFile，我们再来看看里边都代表啥含义。

HBase 在写数据的时候，会先写到 Mem Store，当MemStore 超过一定阈值，就会将内存中的数据刷写到硬盘上，形成 StoreFile，而StoreFile 底层是以 HFile 的格式保存，HFile是 HBase 中 KeyValue 数据的存储格式。

所以说：Mem Store我们可以理解为内存 buffer，HFile是 HBase 实际存储的数据格式，而 StoreFile 只是 HBase 里的一个名字。

回到 HRegionServer 上，我们还漏了一块，就是HLog。

这里其实特别好理解了，我们写数据的时候是先写到内存的，为了防止机器宕机，内存的数据没刷到磁盘中就挂了。我们在写 Mem store 的时候还会写一份HLog。

这个 HLog 是顺序写到磁盘的，所以速度还是挺快的（是不是有似曾相似的感觉）…

稍微总结一把：

• HRegionServer 是真正干活的机器（用于与 hdfs 交互），我们 HBase 表用 RowKey 来横向切分表
• HRegion 里边会有多个 Store，每个 Store 其实就是一个列族的数据（所以我们可以说 HBase 是基于列族存储的）
• Store 里边有 Men Store 和 StoreFile(HFile)，其实就是先走一层内存，然后再刷到磁盘的结构

3.5 被遗忘的 HMaster

我们在上面的图会看到有个 Hmaster，它在 HBase 的架构中承担一种什么样的角色呢？ 读写请求都没经过 Hmaster 呀。

那 HMaster 在 HBase 里承担什么样的角色呢？？

HMaster is the implementation of the Master Server. The Master server is responsible for monitoring all RegionServer instances in the cluster, and is the interface for all metadata changes.

HMaster 会处理 HRegion 的分配或转移。如果我们 HRegion 的数据量太大的话，HMaster 会对拆分后的 Region重新分配 RegionServer。（如果发现失效的 HRegion，也会将失效的 HRegion 分配到正常的 HRegionServer 中）

HMaster 会处理元数据的变更和监控 RegionServer 的状态。

四、RowKey 的设计

到这里，我们已经知道 RowKey 是什么了。不难理解的是，我们肯定是要保证 RowKey 是 唯一 的，毕竟它是行键，有了它我们才可以唯一标识一条数据的。

在 HBase 里边提供了三种的查询方式：

1. 全局扫描
2. 根据一个 RowKey 进行查询
3. 根据 RowKey 过滤的 范围 查询

4.1 根据一个 RowKey 查询

首先我们要知道的是 RowKey 是会按 字典序 排序的，我们 HBase 表会用 RowKey 来横向切分表。

无论是读和写我们都是用 RowKey 去定位到 HRegion，然后找到 HRegionServer。这里有一个很关键的问题：那我怎么知道这个 RowKey 是在这个 HRegion 上的？

HRegion 上有两个很重要的属性：start-key和end-key。

我们在定位 HRegionServer 的时候，实际上就是定位我们这个 RowKey 在不在这个 HRegion 的 start-key 和end-key范围之内，如果在，说明我们就找到了。

这个时候会带来一个问题：由于我们的 RowKey 是以字典序排序的，如果我们对 RowKey 没有做任何处理，那就有可能存在 热点数据 的问题。

举个例子，现在我们的 RowKey 如下：

java3y111
java3y222
java3y333
java3y444
java3y555
aaa
bbb
java3y777
java3y666
java3y...

Java3yxxx开头的 RowKey 很多，而其他的 RowKey 很少。如果我们有多个 HRegion 的话，那么存储 Java3yxxx 的 HRegion 的数据量是最大的，而分配给其他的 HRegion 数量是很少的。

关键是我们的查询也几乎都是以 java3yxxx 的数据去查，这会导致某部分数据会集中在某台 HRegionServer 上存储以及查询，而其他的 HRegionServer 却很空闲。

如果是这种情况，我们要做的是什么？对 RowKey 散列 就好了，那分配到 HRegion 的时候就比较均匀，少了热点的问题。

HBase 优化手册：

建表申请时的预分区设置，对于经常使用 HBase 的小伙伴来说,HBase 管理平台里申请 HBase 表流程必然不陌生了。

‘给定 split 的 RowKey 组例如:aaaaa,bbbbb,ccccc; 或给定例如:startKey=00000000,endKey=xxxxxxxx,regionsNum=x‘

第一种方式:

是自己指定 RowKey 的分割点来划分 region 个数. 比如有一组数据 RowKey 为 [1,2,3,4,5,6,7], 此时给定 split RowKey 是 3,6, 那么就会划分为[1,3),[3,6),[6,7) 的三个初始 region 了. 如果对于 RowKey 的组成及数据分布非常清楚的话, 可以使用这种方式精确预分区.

第二种方式 :

如果只是知道 RowKey 的组成大致的范围, 可以选用这种方式让集群来均衡预分区, 设定始末的 RowKey, 以及根据数据量给定大致的 region 数, 一般建议 region 数最多不要超过集群的 rs 节点数, 过多 region 数不但不能增加表访问性能, 反而会增加 master 节点压力. 如果给定始末 RowKey 范围与实际偏差较大的话, 还是比较容易产生数据热点问题.

最后: 生成 RowKey 时, 尽量进行加盐或者哈希的处理, 这样很大程度上可以缓解数据热点问题.

4.2 根据 RowKey 范围查询

上面的情况是针对通过 RowKey 单个查询的业务的，如果我们是根据 RowKey 范围查询的，那没必要上面那样做。

HBase 将 RowKey 设计为字典序排序，如果不做限制，那很可能类似的 RowKey 存储在同一个 HRegion 中。那我正好有这个场景上的业务，那我查询的时候不是快多了吗？在同一个 HRegion 就可以拿到我想要的数据了。

举个例子：我们会间隔几秒就采集直播间热度，将这份数据写到 HBase 中，然后业务方经常要把主播的一段时间内的热度给查询出来。

我设计好的 RowKey，将该主播的一段时间内的热度都写到同一个 HRegion 上，拉取的时候只要访问一个 HRegionServer 就可以得到全部我想要的数据了，那查询的速度就快很多。

最后

最后三歪再来带着大家回顾一下这篇文章写了什么：

1. HBase 是一个 NoSQL 数据库，一般我们用它来存储海量的数据（因为它基于 HDFS 分布式文件系统上构建的）
2. HBase 的一行记录由一个 RowKey 和一个或多个的列以及它的值所组成。先有列族后有列，列可以随意添加。
3. HBase 的增删改记录都有「版本」，默认以时间戳的方式实现。
4. RowKey 的设计如果没有特殊的业务性，最好设计为散列的，这样避免热点数据分布在同一个 HRegionServer 中。
5. HBase 的读写都经过 Zookeeper 去拉取 meta 数据，定位到对应的 HRegion，然后找到 HRegionServer

参考资料：

• https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/78979836
• https://hbase.apache.org/book.html#arch.overview
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/54184168
• 硬核干货长文！Hbase 来了解一下不？
• https://www.jianshu.com/p/569106a3008f
• 趣谈 Hbase 架构
• https://www.cnblogs.com/BIG-BOSS-ZC/p/11807304.html
• 一条数据的 HBase 之旅，简明 HBase 入门教程 - 开篇
• https://chenhy.com/post/hbase-quickstart/
• https://www.cnblogs.com/zmoumou/p/10292676.html
• https://www.cnblogs.com/duanxz/p/3154487.html
• https://www.jianshu.com/p/4e412f48e820
• HBase 基本入门篇
• 什么是列式存储？

各类知识点总结

下面的文章都有对应的 原创精美PDF，在持续更新中，可以来找我催更~

• 92 页的 Mybatis
• 129 页的多线程
• 141 页的 Servlet
• 158 页的 JSP
• 76 页的集合
• 64 页的 JDBC
• 105 页的数据结构和算法
• 142 页的 Spring
• 58 页的过滤器和监听器
• 30 页的 HTTP
• 42 页的 SpringMVC
• Hibernate
• AJAX
• Redis
• ……

涵盖 Java 后端所有知识点的开源项目（已有 8K+ star）：

• GitHub
• Gitee 访问更快

如果大家想要 实时 关注我更新的文章以及分享的干货的话，微信搜索Java3y。

PDF 文档的内容 均为手打 ，有任何的不懂都可以直接 来问我（公众号有我的联系方式）。

给三歪点个赞，对三歪真的非常重要！