＜Zhuuu_ZZ＞HBase(一)基操

目录

• 一 HBase概述
• 二 HBase应用场景
• 三 Apache HBase生态圈
• 四 HBase物理架构
• 五 HBase Shell

一 HBase概述

• HBase是一个领先的NoSQL数据库
  • 是一个面向列存储的数据库
  • 是一个分布式hash map
  • 基于Google Big Table论文
  • 使用HDFS作为存储并利用其可靠性
• HBase特点
  • 数据访问速度快，响应时间约2-20毫秒
  • 支持随机读写，每个节点20k~100k+ ops/s
  • 可扩展性，可扩展到20,000+节点

二 HBase应用场景

1 增量数据-时间序列数据

• 高容量，高速写入
  

2 信息交换-消息传递

• 高容量，高速读写
  

3 内容服务-Web后端应用程序

三 Apache HBase生态圈

• HBase生态圈技术
  • Lily – 基于HBase的CRM
  • OpenTSDB – HBase面向时间序列数据管理
  • Kylin – HBase上的OLAP
  • Phoenix – SQL操作HBase工具
  • Splice Machine – 基于HBase的OLTP
  • Apache Tephra – HBase事务支持
  • TiDB – 分布式SQL DB
  • Apache Omid - 优化事务管理
  • Yarn application timeline server v.2 迁移到HBase
  • Hive metadata存储可以迁移到HBase
  • Ambari Metrics Server将使用HBase做数据存储

四 HBase物理架构

• HBase采用Master/Slave架构
  • HMaster
  • RegionServer
  • Zookeeper
  • HBase Client
  • Region
    

1 HMaster的作用

• 是HBase集群的主节点，可以配置多个，用来实现HA
• 管理和分配Region
• 负责RegionServer的负载均衡
• 发现失效的RegionServer并重新分配其上的Region

2 RegionServer

• RegionServer负责管理维护Region
  • 一个RegionServer包含一个WAL、一个BlockCache (读缓存)和多个Region
  • 一个Region包含多个存储区，每个存储区对应一个列簇
  • 一个存储区由多个StoreFile和MemStore组成
  • 一个StoreFile对应于一个HFile和一个列簇
  • HFile和WAL作为序列文件保存在HDFS上
  • Client与RegionServer交互
    

3 Region和Table

• 单个Table（表）被分区成大小大致相同的Region
• Region是HBase集群分布数据的最小单位
• Region被分配给集群中的RegionServer
• 一个Region只能分配给一个RegionServer
  

4 Row

• Rowkey（行键）是唯一的并已排序
• Schema可以定义何时插入记录
• 每个Row都可以定义自己的列，即使其他Row不使用
  • 相关列定义为列簇
• 使用唯一时间戳维护多个Row版本
  • 在不同版本中值类型可以不同
• HBase数据全部以字节存储
  

5 数据管理

• 数据管理目录
  • 系统目录表hbase:meta
    • 存储元数据等
  • HDFS目录中的文件
  • Servers上的region实例
• HBase数据在HDFS上
  • 可以通过HDFS进行修复File
  • 修复路径
    • RegionServer->Table->Region->RowKey->列簇
      

6 架构特点

• 强一致性
• 自动扩展
  • 当Region变大会自动分割
  • 使用HDFS扩展数据并管理空间
• 写恢复
  • 使用WAL(Write Ahead Log)
• 与Hadoop集成

五 HBase Shell

• HBase Shell是一种操作HBase的交互模式
  • 支持完整的HBase命令集
    

基操

• 用户权限：
  • 实现用户权限操作前需要往hbase-site.xml添加配置

<property>
<name>hbase.security.authorization</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.master.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.security.token.TokenProvider,org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController</value>
</property>
<property>
<name>hbase.superuser</name>
<value>hadoop</value>
</property>

• 配置完成后，重启HBase即可生效

--查看用户权限
user_permission ['表名'....]
--添加用户权限
grant '用户名' ,'RWXCA'

• 表：

--增：
create '表名',{NAME=>'列簇名'},{NAME=>'列簇名'}
--删：
disable '表名'  -----> drop '表名'
--改：
snapshot '表名','镜像名'    
clone_snapshot '镜像名','新表名'  
delete_snapshot '镜像名'
--查：
list

• 行：

--put的时候：
put '表名','行键','列簇名:列名','值',[,时间戳]
--可以单独删除行，行内数据全部删除

• 列簇：

--不可以单独删除
--增：
alter '表名',NAME=>'列簇名'
--删：
alter '表名',NAME=>'列簇名',METHOD=>'delete'
--改：先加，后删
--查：
get '表名','行键','列簇名'

将文档导入HBase

--1.在hbase shell命令行创表
crerate 'emp_basic',{NAME=>'emp'},{NAME=>'time'}
--2.把数据上传至hdfs
hdfs dfs -put /root/emp_basic.csv  /test2/
--3.在linux命令行执行文档导入
hbase org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.ImportTsv \
-D importtsv.separator="," \
-D importtsv.columns=\
"HBASE_ROW_KEY,emp:name,emp:job_title,emp:company,time:sDate,time:eDate" \
"emp_basic" /test2/emp_basic.csv

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