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罗祥
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b95d247d28
@ -77,9 +77,9 @@
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## 九、Azkaban
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## 十、Hbase
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1. Hbase基本环境搭建（Standalone /pseudo-distributed mode）
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1. [Hbase基本环境搭建（Standalone /pseudo-distributed mode）](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Hbase%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.md)
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2. Hbase系统架构及数据结构
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2. [Hbase系统架构及数据结构](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/Hbase%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%8F%8A%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84.md)
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3. Hbase shell
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4. Hbase Java Api
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5. Hbase 协处理器
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@ -1,5 +1,6 @@
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# Hbase系统架构及数据结构
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# Hbase系统架构及数据结构
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<a href="#一基本概念">一、基本概念</a><br/>
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<a href="#21-Row-Key-行键">2.1 Row Key (行键)</a><br/>
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<a href="#22-Column-Family列族">2.2 Column Family（列族）</a><br/>
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@ -18,204 +19,204 @@
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<a href="#42-读取数据的流程">4.2 读取数据的流程</a><br/>
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</nav>
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## 一、基本概念
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一个典型的Hbase Table 表如下：
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-webtable.png"/> </div>
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### 2.1 Row Key (行键)
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row key是用来检索记录的主键。访问Hbase table中的行，只有三种方式：
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+ 通过单个row key访问
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+ 通过row key的range
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+ 全表扫描
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Row key行键 (Row key)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，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key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)
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注意：
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+ 字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序，行键必须用0作左填充。
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+ 行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。
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### 2.2 Column Family（列族）
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hbase表中的每个列（Column），都归属与某个列族。列族是表的schema的一部分(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。
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### 2.3 Column Qualifier (列限定符)
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列限定符被添加到列族中，以提供给定数据的索引。给定列族`content`，列限定符可能是`content:html`，另一个可能是`content:pdf`。虽然列族在创建表时是固定的，但列限定符是可变的，并且行与行之间可能有很大差异。
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### 2.4 Column(列)
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HBase 中的列由列族和列限定符组成，它们由`:`（冒号）字符分隔。
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### 2.5 Cell
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cell是行，列族和列限定符的组合，并包含值和时间戳。
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### 2.6 Timestamp(时间戳)
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HBase 中通过row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。
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## 二、存储结构
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### 2.1 Regions
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Hbase Table中的所有行都按照row key的字典序排列。HBase Tables 通过行键的范围（row key range）被水平切分成多个Region, 一个Region包含了在start key 和 end key之间的所有行。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig2.png"/> </div>
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每个表一开始只有一个Region ，随着数据不断插入表，Region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Region就会等分会两个新的Region。当Table中的行不断增多，就会有越来越多的Region。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-region-splite.png"/> </div>
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Region是Hbase中**分布式存储和负载均衡的最小单元**。最小单元就表示不同的Region可以分布在不同的Region Server上。但一个Region是不会拆分到多个server上的。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-region-dis.png"/> </div>
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### 2.2 Region Server
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Region Server在HDFS data node上运行。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-hadoop.png"/> </div>
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Region Server 存取一个子表时，会创建一个 Region 对象，然后对表的每个列族 (Column Family) 创建一个 Store 实例，每个 Store 都会有 0 个或多个 StoreFile 与之对应，每个 StoreFile 都会对应一个 HFile，HFile 就是实际的存储文件。因此，一个 Region 有多少个列族就有多少个 Store。
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Region Server还具有以下组件：
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+ WAL：Write Ahead Log（预写日志）是分布式文件系统上的文件。 WAL用于存储尚未进持久化存储的新数据，以便在发生故障时进行恢复。
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+ BlockCache：是读缓存。它将频繁读取的数据存储在内存中。如果存储不足，它将按照`最近最少使用原则`清除多余的数据。
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+ MemStore：是写缓存。它存储尚未写入磁盘的新数据，并会在数据写入磁盘之前对其进行排序。每个Region上的每个列族都有一个MemStore。
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+ HFile将行数据按照KeyValues的形式存储在文件系统上。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-Region-Server.png"/> </div>
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## 三、Hbase系统架构
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### 3.1 系统架构
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HBase系统遵循master/salve架构，由三种不同类型的组件组成。
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**Zookeeper**
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1. 保证任何时候，集群中只有一个master
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2. 存贮所有Region的寻址入口
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3. 实时监控Region Server的状态，将Region server的上线和下线信息实时通知给Master
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4. 存储Hbase的schema,包括有哪些Table，每个Table有哪些column family
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**Master**
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1. 为Region server分配Region
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2. 负责Region server的负载均衡
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3. 发现失效的Region server并重新分配其上的Region
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4. GFS上的垃圾文件回收
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5. 处理schema更新请求
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**Region Server**
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1. Region server维护Master分配给它的Region ，处理发到Region上的IO请求
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2. Region server负责切分在运行过程中变得过大的Region
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig1.png"/> </div>
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### 3.2 组件间的协作
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HBase使用ZooKeeper作为分布式协调服务来维护集群中的服务器状态。 Zookeeper维护可用服务列表，并提供服务故障通知。
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+ 每个Region Server都会在ZooKeeper上创建一个临时节点，HMaster通过Zookeeper的Watcher机制监控这些节点以发现可用的Region Server和故障的Region Server；
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+ Masters会竞争创建临时节点， Zookeeper确定第一个并使用它来确保只有一个主服务器处于活动状态。主Master向Zookeeper发送心跳，备用HMaster监听主HMaster故障的通知，在主HMaster发生故障的时候取而代之。
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+ 如果Region Server或主HMaster未能发送心跳，则会话过期并删除相应的临时节点。这会触发定义在该节点上的Watcher事件，使得Region Server或备用Region Server得到通知。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig5.png"/> </div>
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## 四、数据的读写流程简述
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### 4.1 写入数据的流程
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1. client向region server提交写请求
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2. region server找到目标region
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3. region检查数据是否与schema一致
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4. 如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本
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5. 将更新写入WAL log
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6. 将更新写入Memstore
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7. 判断Memstore存储是否已满，如果存储已满则需要flush为Store Hfile文件
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> 更为详细写入流程可以参考：[HBase － 数据写入流程解析](http://hbasefly.com/2016/03/23/hbase_writer/)
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### 4.2 读取数据的流程
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以下是客户端首次读写Hbase 的流程：
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1. 客户端从Zookeeper获取 META 表所在的Region Server。
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2. 客户端访问 META 表所在的Region Server，查询META 表获取它想访问的行键（Row Key）所在的Region Server。客户端将缓存这些信息以及META表的位置。
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3. 客户端端将从相应的Region Server获取行数据。
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如果再次读取，客户端将使用缓存来获取META 的位置及之前的行键。这样时间久了，客户端不需要查询META表，除非Region移动所导致的缓存失效，这样的话，则将会重新查询更新缓存。
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注：META 表是Hbase中一张特殊的表，它保存了Hbase中所有数据表的Region位置信息，ZooKeeper存储着META 表的位置。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig7.png"/> </div>
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> 更为详细读取数据流程参考：
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>
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> [HBase原理－数据读取流程解析](http://hbasefly.com/2016/12/21/hbase-getorscan/)
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>
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> [HBase原理－迟到的‘数据读取流程部分细节](http://hbasefly.com/2017/06/11/hbase-scan-2/)
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## 参考资料
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本篇文章内容主要参考自官方文档和以下两篇博客，图片也主要引用自以下两篇博客：
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+ [HBase Architectural Components](https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/#.VdMxvWSqqko)
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+ [Hbase系统架构及数据结构](https://www.open-open.com/lib/view/open1346821084631.html)
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官方文档：
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+ [Apache HBase ™ Reference Guide](https://hbase.apache.org/2.1/book.html)
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## 一、基本概念
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一个典型的Hbase Table 表如下：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-webtable.png"/> </div>
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### 2.1 Row Key (行键)
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Row Key是用来检索记录的主键。访问Hbase Table中的行，只有三种方式：
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+ 通过单个Row Key访问
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+ 通过Row Key的range
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+ 全表扫描
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Row Key (行键)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，Row Key保存为字节数组。存储时，数据按照Row Key的字典序(byte order)排序存储。设计key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)。
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需要注意以下两点：
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+ 字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整型的自然序，行键必须用0作左填充。
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+ 行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。
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### 2.2 Column Family（列族）
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hbase表中的每个列（Column），都归属与某个列族。列族是表的schema的一部分(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。
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### 2.3 Column Qualifier (列限定符)
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列限定符被添加到列族中，以提供给定数据的索引。给定列族`content`，列限定符可能是`content:html`，另一个可能是`content:pdf`。虽然列族在创建表时是固定的，但列限定符是可变的，并且行与行之间可能有很大差异。
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### 2.4 Column(列)
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HBase 中的列由列族和列限定符组成，它们由`:`（冒号）字符分隔。
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### 2.5 Cell
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Cell是行，列族和列限定符的组合，并包含值和时间戳。
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### 2.6 Timestamp(时间戳)
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HBase 中通过`row`和`columns`确定的为一个存储单元称为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。
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## 二、存储结构
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### 2.1 Regions
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Hbase Table中的所有行都按照Row Key的字典序排列。HBase Tables 通过行键的范围（row key range）被水平切分成多个Region, 一个Region包含了在start key 和 end key之间的所有行。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig2.png"/> </div>
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每个表一开始只有一个Region，随着数据不断插入表，Region不断增大，当增大到一个阀值的时候，Region就会等分会两个新的Region。当Table中的行不断增多，就会有越来越多的Region。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-region-splite.png"/> </div>
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Region是Hbase中**分布式存储和负载均衡的最小单元**。最小单元就表示不同的Region可以分布在不同的Region Server上。但一个Region是不会拆分到多个server上的。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-region-dis.png"/> </div>
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### 2.2 Region Server
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Region Server在HDFS DataNode上运行。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-hadoop.png"/> </div>
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Region Server存取一个子表时，会创建一个 Region 对象，然后对表的每个列族 (Column Family) 创建一个 Store 实例，每个 Store 都会有 0 个或多个 StoreFile 与之对应，每个 StoreFile 都会对应一个 HFile，HFile 就是实际的存储文件。因此，一个 Region 有多少个列族就有多少个 Store。
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Region Server还具有以下组件：
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+ WAL：Write Ahead Log（预写日志）是分布式文件系统上的文件。 WAL用于存储尚未进持久化存储的新数据，以便在发生故障时进行恢复。
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+ BlockCache：是读缓存。它将频繁读取的数据存储在内存中。如果存储不足，它将按照`最近最少使用原则`清除多余的数据。
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+ MemStore：是写缓存。它存储尚未写入磁盘的新数据，并会在数据写入磁盘之前对其进行排序。每个Region上的每个列族都有一个MemStore。
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+ HFile将行数据按照KeyValues的形式存储在文件系统上。
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-Region-Server.png"/> </div>
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## 三、Hbase系统架构
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### 3.1 系统架构
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HBase系统遵循Master/Salve架构，由三种不同类型的组件组成。
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**Zookeeper**
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1. 保证任何时候，集群中只有一个Master
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2. 存贮所有Region的寻址入口
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3. 实时监控Region Server的状态，将Region server的上线和下线信息实时通知给Master
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4. 存储Hbase的schema,包括有哪些Table，每个Table有哪些Column Family
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**Master**
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1. 为Region server分配Region
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2. 负责Region server的负载均衡
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3. 发现失效的Region server并重新分配其上的Region
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4. GFS上的垃圾文件回收
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5. 处理schema更新请求
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**Region Server**
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1. Region server维护Master分配给它的Region ，处理发到Region上的IO请求
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2. Region server负责切分在运行过程中变得过大的Region
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig1.png"/> </div>
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### 3.2 组件间的协作
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HBase使用ZooKeeper作为分布式协调服务来维护集群中的服务器状态。 Zookeeper维护可用服务列表，并提供服务故障通知。
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+ 每个Region Server都会在ZooKeeper上创建一个临时节点，HMaster通过Zookeeper的Watcher机制监控这些节点以发现可用的Region Server和故障的Region Server；
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+ Masters会竞争创建临时节点， Zookeeper确定第一个并使用它来确保只有一个主服务器处于活动状态。主Master向Zookeeper发送心跳，备用HMaster监听主HMaster故障的通知，在主HMaster发生故障的时候取而代之。
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+ 如果Region Server或主HMaster未能发送心跳，则会话过期并删除相应的临时节点。这会触发定义在该节点上的Watcher事件，使得Region Server或备用Region Server得到通知。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig5.png"/> </div>
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## 四、数据的读写流程简述
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### 4.1 写入数据的流程
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1. client向Region server提交写请求
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2. Region server找到目标Region
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3. Region检查数据是否与schema一致
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4. 如果客户端没有指定版本，则获取当前系统时间作为数据版本
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5. 将更新写入WAL log
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6. 将更新写入Memstore
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7. 判断Memstore存储是否已满，如果存储已满则需要flush为Store Hfile文件
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> 更为详细写入流程可以参考：[HBase － 数据写入流程解析](http://hbasefly.com/2016/03/23/hbase_writer/)
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### 4.2 读取数据的流程
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以下是客户端首次读写Hbase 的流程：
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1. 客户端从Zookeeper获取 META 表所在的Region Server。
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2. 客户端访问 META 表所在的Region Server，查询META 表获取它想访问的行键（Row Key）所在的Region Server。客户端将缓存这些信息以及META表的位置。
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3. 客户端端将从相应的Region Server获取行数据。
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如果再次读取，客户端将使用缓存来获取META 的位置及之前的行键。这样时间久了，客户端不需要查询META表，除非Region移动所导致的缓存失效，这样的话，则将会重新查询更新缓存。
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注：META 表是Hbase中一张特殊的表，它保存了Hbase中所有数据表的Region位置信息，ZooKeeper存储着META 表的位置。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/HBaseArchitecture-Blog-Fig7.png"/> </div>
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> 更为详细读取数据流程参考：
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> [HBase原理－数据读取流程解析](http://hbasefly.com/2016/12/21/hbase-getorscan/)
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> [HBase原理－迟到的‘数据读取流程部分细节](http://hbasefly.com/2017/06/11/hbase-scan-2/)
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## 参考资料
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本篇文章内容主要参考自官方文档和以下两篇博客，图片也主要引用自以下两篇博客：
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+ [HBase Architectural Components](https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/#.VdMxvWSqqko)
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+ [Hbase系统架构及数据结构](https://www.open-open.com/lib/view/open1346821084631.html)
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官方文档：
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+ [Apache HBase ™ Reference Guide](https://hbase.apache.org/2.1/book.html)
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@ -25,6 +25,12 @@
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### 五、Hbase
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1. [Hbase基本环境搭建](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Hbase%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.md)
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### 五、Linux
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+ [虚拟机静态IP配置](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/虚拟机静态IP配置.md)
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@ -2,21 +2,8 @@
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<a href="#一安装前置条件说明">一、安装前置条件说明</a><br/>
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<a href="#11-JDK版本说明">1.1 JDK版本说明</a><br/>
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<a href="#12-standalone-模式和伪集群模式的区别">1.2 standalone 模式和伪集群模式的区别</a><br/>
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<a href="#二Standalone-模式">二、Standalone 模式</a><br/>
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<a href="#21-下载并解压">2.1 下载并解压</a><br/>
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<a href="#22-配置环境变量">2.2 配置环境变量</a><br/>
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<a href="#23-进行Hbase相关配置">2.3 进行Hbase相关配置</a><br/>
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<a href="#24-启动Hbase">2.4 启动Hbase</a><br/>
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<a href="#25-验证启动是否成功">2.5 验证启动是否成功</a><br/>
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<a href="#三伪集群模式安装Pseudo-Distributed">三、伪集群模式安装（Pseudo-Distributed）</a><br/>
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<a href="#31-Hadoop单机伪集群安装">3.1 Hadoop单机伪集群安装</a><br/>
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<a href="#32-Hbase版本选择">3.2 Hbase版本选择</a><br/>
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<a href="#33-软件下载解压">3.3 软件下载解压</a><br/>
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<a href="#34-配置环境变量">3.4 配置环境变量</a><br/>
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<a href="#35-进行Hbase相关配置">3.5 进行Hbase相关配置</a><br/>
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<a href="#36-验证启动是否成功">3.6 验证启动是否成功</a><br/>
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</nav>
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## 一、安装前置条件说明
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@ -119,7 +106,7 @@ export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
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验证方式二：访问Hbase Web UI 页面，默认端口为`16010`
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-web-ui.png"/> </div>
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-web-ui.png"/> </div>
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@ -127,21 +114,21 @@ export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201
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### 3.1 Hadoop单机伪集群安装
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因为上面的单机版本采用了本地文件系统作为存储，为了演示Hbase支持的多种存储方式，这里我们采用HDFS作为Hbase的存储方案。需要预先安装Hadoop,Hadoop安装方式见本仓库[Hadoop单机伪集群搭建](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Hadoop单机版本环境搭建.md)
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> 需要说明的是：Hbase即使是伪集群安装模式依然可以采用本地文件系统作为存储。
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这里我们采用HDFS作为Hbase的存储方案，需要预先安装Hadoop。（如果你没有安装Hadoop，依然可以按照Standalone 模式，采用本地文件系统作为存储方案）
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> [Hadoop单机伪集群搭建](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Hadoop单机版本环境搭建.md)
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### 3.2 Hbase版本选择
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Hbase的版本必须要与Hadoop的版本兼用，不然会发生各种Jar包冲突，由于我们Hadoop采用的版本为`hadoop-2.6.0-cdh5.15.2`,所以这里保持CDH版本一致，我们选择的Hbase版本为`hbase-1.2.0-cdh5.15.2` ，Hbase 1.2 的安装需要依赖JDK 1.7+ 。故所有软件版本如下：
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Hbase的版本必须要与Hadoop的版本兼容，不然会发生各种Jar包冲突。
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+ **hadoop 版本**： hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
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由于我们Hadoop采用的版本为`hadoop-2.6.0-cdh5.15.2`,所以这里保持CDH版本一致，我们选择的Hbase版本为`hbase-1.2.0-cdh5.15.2` ，Hbase 1.2 的安装需要依赖JDK 1.7+ 。所有软件版本如下：
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+ **hbase 版本**： hbase-1.2.0-cdh5.15.2
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+ hadoop 版本： hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
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+ **JDK 版本**：JDK 1.8
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+ hbase 版本： hbase-1.2.0-cdh5.15.2
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+ JDK 版本：JDK 1.8
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@ -236,4 +223,4 @@ hadoop001
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验证方式二：访问Hbase Web UI 界面，需要注意的是1.2 版本的Hbase的访问端口为`60010`
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<div align="center"> <img width="600px" src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-60010.png"/> </div>
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/hbase-60010.png"/> </div>
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