HBase
HBase是一个面向列(老师讲的面向列，但是应该不是)的分布式数据库，主要用于存储非结构化和半结构化的数据。
HBase 数据模型
HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，其索引是行键（Row Key）、列族（Column Family）、列限定符（Column Qualifier）、时间戳（Timestamp）。
例如：
| ID（行键） | Version（时间戳） | Info（列族） | |
|---|---|---|---|
| 姓名（列限定符） | 联系方式 | ||
| 10001 | 2012 | 张三 | 110 |
| 2015 | 张三 | 114 | |
| 10002 | 2011 | 李四 | 119 |
| 2016 | 李四 | 120 | |
1.表
利用表来组织数据，由行与列组成，列同时又被分为多个列族。
2.行
表由若干行组成，每个行由行键进行标识，行键（最大64kb，实际运用过程中：10-100字节）按照字典顺序排序。
3.列族
表中的列名以列族作为前缀，每个“列族”都可以有多个列(column)，列族是基本的访问控制单元。
4.列限定符
数据在列族中通过列限定符定位，列限定符没有数据类型。
5.单元格
由行、列族和列限定符来确定唯一的一个单元格。单元格中的存储的数据同样没有数据类型，所有的数据都是未解析的字节数组。单元格可以有多个内容，这些内容对应不同的时-间戳，
6.时间戳
每个单元格都可能存在着多个版本的内容，这些不同的版本由时间戳来进行区分。
HBase访问接口
| API类型 | 特点 | 适用场合 |
|---|---|---|
| Native Java API | 最常规和高效的访问方式 | 适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据 |
| HBase Shell | HBase的命令行工具，最简单的接口 | 适合HBase管理使用 |
| Thrift Gateway | 利用Thrift序列化技术，支持C++，PHP，Python等多种语言 | 适合其他异构系统在线访问HBase表数据 |
| REST Gateway | 解除了语言限制 | 支持REST 风格的Http API访问HBase |
| Pig | 可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据，和Hive类似，本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据 | 适合做数据统计 |
| Hive | 简单 | 当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase |
存储格式
HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，主要包括两种文件类型：
-
HFile：StoreFile在底层的实现方式，HFile是Hadoop的二进制文件，Hfile数据块常用压缩方式存储。
-
HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log）预写试日志，用来做灾难恢复，是一种Hadoop的Sequence File。
HBase 的功能组件
库函数：链接到每个客户端；
主服务器Master：负责管理和维护表的分区信息；
Region服务器：负责管理和维护分配给自己的Region，处理来自客户端的读写请求；
HBase运行机制
HBase系统架构
- 客户端
- Zookeeper服务器
- Master主服务器
- Region服务器
Zookeeper
帮助协调多台机器组成的集群提供稳定可靠的协同服务。Zookeper中保存了-ROOT-表的地址和Master。
Master服务器
负责表与Region的管理工作。
Region服务器
HBase中最核心的模块，管理和维护分配给自己的Region，响应Client的读写请求。
Region
HBase表中的的数据都是通过行键进行划分维护的，当数据量非常庞大时，就不能将所有的数据都存储在同一机器上，需要将数据分布存储于多台机器之中。所以对需要对行键进行划分区间，一个Region管理一个区间内的数据。Region的默认大小是100M-200M。一个RegionServer又管理多个（10~1000）个Region。
HBase读流程
（1）客户端先从Zookeeper中得到.META表Region的位置，然后再读取.META表的数据。
（2）根据namespace、表名和行键在meta表中找到对应的region信息。（三层定位操作）
（3）找到对应的RegionServer。
（4）查找对应的Region
（5）先从Memstore（缓存）中找数据，如果没有找到，再到StoreFile中去读。
HBase写流程
（1）Client先访问Zookeeper得到meta表Region的位置，然后再读取.META表的数据。
（2）根据namespace、表名和行键在meta表中找到对应的region信息。
（3）找到对应的RegionServer。
（4）Client向RegionServer发出写请求，RegionServer先将操作和数据写入HLog（预写日志），再将数据写入MemStore。当MemStore中的数据丢失、损坏，可以从HLog上恢复。
（5）MemStore达到一个阈值将数据生成为一个StoreFile文件。
（6）当Store中StoreFile的数量超过阈值时，将若干小StoreFile合并（Compact）为一个大StoreFile。
（7） 但是当StoreFile越来越大时，又会触发Split操作，把当前的StoreFile分成2个，相当于把一个Region分成两个Region。