01_尚硅谷大数据之HBase简介

hbase概述HBase是Apache Hadoop生态系统中的一个分布式非关系型数据库。

它是以Google的Bigtable为基础实现的，旨在为大规模分布式系统提供高可靠性、高性能的数据存储和处理能力。

HBase的设计目标是适用于海量数据环境下的随机实时读写，并能够容忍硬件故障。

HBase的特点和优势主要包括以下几个方面：1.分布式架构：HBase使用分布式架构来存储数据，数据可以水平扩展到数千台机器上。

它采用了Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)作为底层存储，可以自动在集群中多节点上复制数据，实现分布式存储和高可靠性。

2.高可扩展性：由于HBase采用分布式架构，可以通过简单地增加集群中的机器来扩展系统的容量和性能。

通过添加更多的Region Server节点，HBase能够支持PB级别的数据规模。

3.列式存储：HBase将数据以列式存储在磁盘上，相比传统的行式数据库，这种存储方式在某些场景下可以提供更好的查询性能。

此外，HBase还支持列族的概念，可以将相关的列进行组织，提高查询效率。

4.高性能读写：HBase支持高性能的读写操作，可以满足实时查询和更新的需求。

HBase的数据模型和存储方式使得它在随机读写方面表现出色，适合处理大量的随机访问操作。

5.强一致性：HBase提供强一致性的数据一致性模型，即读取操作总是可以看到最新的数据。

这种特性使得HBase适用于许多需要数据一致性的应用场景，如金融、电信等领域。

6.数据复制和容错：HBase采用副本机制来实现数据的复制和容错。

可以将数据副本存储在不同的Region Server上，以提高系统的容错能力和可靠性。

当某个副本节点发生故障时，可以自动切换到其他副本节点进行读写操作。

7.可伸缩的数据模型：HBase数据模型是非常灵活和可伸缩的，可以存储具有不同结构的数据。

HBase支持动态添加和删除列族，以及在行级别上进行事务处理。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库存储系统，具有高可靠性、高性能和可伸缩性，它可以处理分布在数千台通用服务器上的PB级的海量数据。

以下是HBase的基本特点和概念：1.高可靠性：HBase使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为其文件存储系统，具有高可靠性。

它利用Zookeeper作为协同服务，确保在系统出现故障时，数据不会丢失。

2.高性能：HBase具有高性能，可以在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。

它使用Hadoop MapReduce来处理海量数据，确保数据能够快速地被访问和处理。

3.面向列：HBase是一个面向列的数据库，这意味着它以列族的形式存储数据，而不是以行的形式存储。

这使得HBase非常适合于处理大型数据集，因为它可以更快地访问和过滤数据。

4.可伸缩性：HBase可以轻松地扩展到数千台服务器，使其能够处理PB级别的数据。

这使得HBase成为处理大规模数据的理想选择。

5.适合非结构化数据存储：HBase不限制存储的数据的种类，允许动态的、灵活的数据模型。

它适合于存储非结构化数据，如文本、图像或音频等。

6.主从架构：HBase是主从架构，其中HMaster作为主节点，HRegionServer作为从节点。

HMaster负责协调和分配任务给各个HRegionServer，而HRegionServer则负责处理和存储数据。

7.多版本数据：HBase为null的记录不会被存储，同时它也支持多版本号数据。

这使得HBase可以方便地存储变动历史记录，比如用户的Address变更。

总的来说，HBase是一个非常强大和灵活的数据库系统，适用于处理大规模的非结构化数据。

hbase用法-回复如何使用HBaseHBase是一个分布式、面向列的NoSQL数据库，它专为存储大规模数据集而设计。

本文将向您介绍HBase的用法，一步一步回答以下问题：1. HBase是什么及其特点？2. HBase的安装和设置。

3. HBase的数据模型。

4. HBase的数据访问和操作。

5. HBase的一致性和可用性。

6. HBase的性能调优。

7. HBase在实际应用中的使用。

1. HBase是什么？HBase是一个基于Hadoop的分布式面向列的数据库。

它是一个开源项目，采用了Google的Bigtable模型。

HBase具有以下特点：- 高度可扩展：HBase可以在数千台服务器上运行，处理海量数据。

- 面向列存储：数据以行和列的形式存储，每个列可以包含不同类型的数据。

- 高读写性能：HBase支持快速的随机读写操作，并具有高并发性能。

- 强一致性：HBase提供强一致性模型，支持事务处理。

- 自动故障转移：HBase具有自动故障转移功能，保证数据的可靠性和可用性。

2. HBase的安装和设置。

为了使用HBase，您需要按照以下步骤进行安装和设置：- 下载HBase二进制文件并解压缩到您的目标文件夹。

- 配置HBase环境变量（例如JAVA_HOME、HADOOP_HOME、HBASE_HOME）。

- 修改HBase配置文件hbase-site.xml，指定Hadoop集群的位置和运行模式（分布式或伪分布式）。

- 启动HBase集群：运行start-hbase.sh（Linux）或start-hbase.cmd （Windows）。

- 运行HBase Shell：输入hbase shell命令以进入交互式Shell界面。

3. HBase的数据模型。

HBase的数据模型是面向列的，类似于传统的二维表格。

数据存储在表中，每个表由行和列组成。

行由唯一的行键标识，列由列族和列限定符组成。

hbase的应用场景
HBase是一个分布式的非关系型数据库，其应用场景主要包括以下几个方面：
1. 大数据存储和处理：HBase可以存储PB级别的海量数据，并且支持快速的数据读写操作，可以作为大数据存储和处理平台的重要组成部分，例如企业级数据仓库、日志分析、搜索引擎等。

2. 实时数据处理：HBase可以实现实时的数据存储和查询，在实时数据处理场景下可以作为数据缓存和实时计算的基础组件，例如实时监控和分析系统、智能推荐系统等。

3. 协同过滤和推荐系统：HBase支持随机访问和列存储，可以快速查询和计算用户之间的相似度和兴趣偏好，可以作为协同过滤和推荐系统的底层存储和计算引擎。

4. 地理信息系统：HBase支持空间数据类型和空间索引，可以存储和查询大规模的地理空间数据，可以作为地理信息系统的底层存储和查询引擎。

5. 时序数据存储和分析：HBase支持时间戳的存储和查询，可以存储和查询大规模的时序数据，例如物联网数据、传感器数据、日志数据等。

总之，HBase适用于大规模数据存储和处理场景，具有高可靠性、高可扩展性和高性能的特点，是企业级大数据应用的重要组成部分。

- 1 -。

什么是HBase？HBase 介绍⼀、什么是HBase？1.HBase – Hadoop Database，是⼀个⾼可靠性、⾼性能、⾯向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库2. HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。

⽐如：Google Bigtable使⽤GFS作为其⽂件存储系统，HBASE利⽤Hadoop HDFS作为其⽂件存储系统；Google运⾏MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利⽤Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利⽤Chubby作为协同服务，HBASE利⽤Zookeeper作为协同服务。

3.HBase是⼀个分布式存储、数据库引擎，可以⽀持千万的QPS、PB级别的存储，这些都已经在⽣产环境验证，并且在⼴⼤的公司已经验证。

特别是阿⾥（淘宝、天猫、蚂蚁⾦服）、⼩⽶⽶聊、⼩⽶云、⼩⽶推送服务）、京东、滴滴内部都有数千、上万台的HBase集群。

Hbase PMC。

阿⾥1个。

Hbase Committer。

阿⾥4个，⼩⽶4个。

2016年双11，HBase承载访问量达到了上百GB/秒(写⼊)与上百GB/秒(读取)，相当于全国⼈民⼀秒收发⼀条短信，在业务记录、安全风控、实时计算、⽇志监控、消息聊天等多个场景发挥重要价值。

⼆、哪些是HBase的特点？1.存储数据量⼤：⼀个表可以有上亿⾏，上百万列。

2.⾯向列：⾯向列表（簇）的存储和权限控制，列（簇）独⽴检索。

3.稀疏：对于为空（NULL）的列，并不占⽤存储空间，因此，表可以设计的⾮常稀疏。

4.⽆模式：每⼀⾏都有⼀个可以排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同⼀张表中不同的⾏可以有截然不同的列。

5.数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下，版本号⾃动分配，版本号就是单元格插⼊时的时间戳。

6.数据类型单⼀：HBase中的数据都是字符串，没有类型。

hbase知识点总结HBase的特点：1. 高可靠性：HBase采用了分布式架构，数据被分布存储在多个节点上，因此可以提高系统的可靠性，即使某些节点发生故障，也能保证系统的正常运行。

2. 高性能：HBase支持并发访问、扩展性好，可以处理大规模数据，并提供快速的读写性能。

3. 灵活的数据模型：HBase采用列存储的模式，数据存储在表中的列族中，可以动态地增加列族和列，适合存储半结构化、非结构化的数据。

4. 水平扩展：HBase可以通过增加或减少节点的方式进行扩展，可以适应数据规模的增长。

HBase的原理：1. 数据模型：HBase的数据模型是面向列族的，数据存储在表中的行和列族中，每个列族包含多个列，每个列有一个时间戳，可以存储多个版本的数据。

这种数据模型适合存储稀疏数据，可以动态地增加列族、列。

2. 分布式存储：HBase采用了分布式存储的方式，数据被分割成多个区域，并存储在不同的RegionServer节点上，每个RegionServer管理多个Region，Region则包含多个Store，每个Store包含一个或多个列族。

3. 架构组件：HBase包含Master节点和RegionServer节点，Master节点负责管理集群的元数据信息、负载均衡、安全性等，RegionServer节点则负责存储和处理数据。

HBase还包含ZooKeeper节点用于协调集群中各个节点的状态和配置信息。

4. 读写操作：HBase的读操作是通过Row Key来获取数据，可以在列族、列和时间戳上进行过滤，支持多版本数据的读取。

写操作则是先将数据写入MemStore，当MemStore的数据达到一定大小时，将数据刷写到磁盘中的HFile文件。

HBase的使用方法：1. 数据模型设计：在使用HBase之前，需要对数据进行合理的数据模型设计，包括表的结构、列族的设计、Row Key的选择等。

要根据实际的业务需求来进行设计，保证数据的高效访问和存储。

第 1 页 共 4 页 hbase基础操作 【原创实用版】 目录 1.HBase 简介 2.HBase 基本操作 a.创建表 b.删除表 c.添加数据 d.查询数据 e.更新数据 f.删除数据 正文 HBase 是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，它基于 Google 的 Bigtable 设计，适用于存储大型表格数据。HBase 提供了对数据的高效存储和快速查询，非常适合用于数据仓库和数据分析等场景。

在 HBase 中，表是由行和列组成的，表可以看作是一个键值对集合，其中行键是唯一的，列族和列是无限的。接下来，我们将介绍 HBase 的基本操作。

1.创建表 在 HBase 中，创建表需要指定表名、列族和列。可以使用如下命令创建表：

``` CREATE TABLE table_name ( 第 2 页 共 4 页

column_family_1 column_name_1, column_family_2 column_name_2, ... ) ``` 例如，创建一个名为“students”的表，包含“name”和“age”两个列：

``` CREATE TABLE students ( name String, age Int ) ``` 2.删除表 在 HBase 中，删除表非常简单，只需使用如下命令： ``` DROP TABLE table_name ``` 例如，删除刚才创建的“students”表： ``` DROP TABLE students ``` 第 3 页 共 4 页

3.添加数据 在 HBase 中，向表中添加数据使用 put 命令，格式如下： ``` PUT table_name row_key column_family:column_name value ``` 例如，向“students”表中添加一条数据，学生姓名为“张三",年龄为 20：

Hbase数据库简介Hbase概念：常⽤的oracle、mySQL数据库都是⾯向⾏储存的，⽽hbase是⾯向列储存的数据库，储存本⾝具有⽔平延展性。

hbase有两个主要概念：Row key和Column FamliyColumn Famliy⼜称为“列族”，每⼀个Column Family都可以根据“限定符”有多个column。

例如：有⼀个User表，传统的数据库中，表的列是固定的，name,age,sex等属性，User的属性不能动态增加。

但采⽤列储存系统，⽐如Hbase，那么我们可以定义User表，然后定义info 列族，User的数据可以分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等，如果后来你⼜想增加另外的属性，这样很⽅便只需要info:newProperty就可以了。

⼜⽐如储存⽤户信息，信息并不⼀定完整，⽽null的单元会造成空间浪费，在Hbase⾥，如果每⼀个column 单元没有值，那么是不占⽤空间的。

采⽤Hbase的这种⽅式，还有⼀个⾮常重要的好处就是会⾃动切分，当表中的数据超过某⼀个阀值以后，Hbase会⾃动为我们切分数据，这样的话，查询就具有了伸缩性，⽽再加上Hbase的弱事务性的特性，对Hbase的写⼊操作也将变得⾮常快。

另⼀个主要概念:Row key，其实可以理解row key 是某⼀⾏的主键，但是因为Hbase不⽀持条件查询以及Order by等查询，因此Row key的设计就要根据你系统的查询需求来设计了。

例如我们查询某⼈信息，因此我们的Row key可以有以下三个部分构成<userId><timestamp><feedId>，这样以来当我们要查询某个⼈的最进的Feed就可以指定Start Rowkey为<userId><0><0>，End Rowkey为<userId><Long.MAX_VALUE><Long.MAX_VALUE>来查询了，同时因为Hbase中的记录是按照rowkey来排序的，这样就使得查询变得⾮常快。

HBase名词解释1. 什么是HBase？HBase是一个基于Hadoop的分布式、面向列的非关系型数据库。

它是Apache软件基金会的一个开源项目，被设计用于处理大规模数据集。

HBase提供了高可靠性、高性能和高可扩展性，并且具有强大的数据模型。

2. HBase的特点2.1 列存储HBase以列族（Column Family）的形式存储数据，而不是以行的形式。

每个列族包含多个列限定符（Column Qualifier），这些列限定符可以动态地定义。

这种列存储的方式使得HBase能够高效地存储稀疏数据。

2.2 分布式HBase基于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，数据被分散存储在多个节点上，可以实现水平扩展，处理大规模数据集。

2.3 高可靠性HBase通过数据的冗余复制提供了高可靠性。

数据被复制到多个节点上，当某个节点出现故障时，可以从其他节点恢复数据。

2.4 高性能HBase通过将数据存储在内存中，并使用B树索引来提供高性能的数据访问。

此外，HBase还支持在列族级别进行数据压缩，减少了存储空间的占用。

2.5 强一致性HBase提供了强一致性的读写操作。

当数据被写入或读取时，HBase会确保数据的一致性，避免出现数据不一致的情况。

2.6 支持在线扩容HBase支持在线扩容，可以动态地添加或删除节点，以适应数据量的增长或减少。

这种扩容方式不会影响正在进行的读写操作。

2.7 支持复杂的查询HBase支持针对单行或范围的查询操作，可以根据行键（Row Key）或列限定符进行查询。

此外，HBase还支持过滤器（Filter）的使用，可以进行更复杂的查询。

3. HBase的数据模型HBase的数据模型是基于行的，每一行由一个唯一的行键标识。

行键是按照字典顺序进行排序的，可以使用任意的字节序列作为行键。

HBase的数据是以列族的形式进行组织的。

每个列族可以包含多个列限定符，列限定符是列族内的列的唯一标识。

HBase简介什么是HBase？HBase，是Hadoop Database，是⼀个⾼可靠性、⾼性能、⾯向列、可伸缩的分布式存储系统。

使⽤HBase技术可以在廉价的PC服务器上搭建起⼤规模结构化的存储集群。

它底层的⽂件系统使⽤HDFS，使⽤Zookeeper来管理集群的HMaster和各Region server 之间的通信，监控各Region server的状态，存储各Region的⼊⼝地址等。

何时⽤HBase？⾸先想想传统的关系型数据库都有哪些特点，⼤概的特点有：⽀持事务，ACID（原⼦性、⼀致性、隔离性和持久性）特性；⾏式存储；SQL语句使⽤起来⽐较⽅便；⽀持索引、视图等；接下来我们考虑⼀个场景：我们想要构建⼀个社交⽹站，我们可能会选择易于操作的LAMP（Linux、Apache、Mysql、PHP）模型来快速的搭建⼀个原型。

随着⽤户数的不断增加，每天有越来越多的⼈开始访问，这时候，共享的数据库服务器压⼒会越来越⼤，可以选择增加应⽤服务器，但因为这些应⽤服务器共享中央数据库，所以，随着数据库的CPU 和I/O负载升⾼，这种⽅案势必不可长久。

这时候，我们可能会增加从服务器，以便并⾏读取，将读写分离。

这样做是因为考虑到⽤户访问产⽣的读次数⽐写⼊次数更多，但是如果⽤户数⽬增加很快，产⽣的内容越来越多，导致读写数⽬相差没那么⼤，这种⽅案也就不能长久。

接下来的常见做法就是增加缓存，⽐如使⽤Memcached。

这样，读操作存⼊到内存中的数据库系统中，但⼜没办法保证数据⼀致性，因为⽤户更新数据到数据库，⽽数据库不会主动更新缓存中的数据，⽽且，这种⽅案只能解决读请求的压⼒，对于写请求，还是没有解决。

所以需要更多的服务器，更快的磁盘，会导致硬件成本快速升⾼。

⽽且，随着⽤户的增多，⽹站功能势必增加，业务功能都会使⽤sql语句进⾏查询，⽽表数据过多会导致join操作变慢，所以会不得不采⽤⼀些逆范式的⽅式来设计数据库，这样导致⽆法使⽤存储过程。

HBase分布式数据库基础第⼀章 HBase 简介1.1 HBase 定义在⼤数据场景中，除了直接以⽂件形式保存的数据外，还有⼤量结构化和半结构化的数据，这些数据通常需要⽀持更新操作，⽐如随机插⼊和删除，这使得分布式⽂件系统HDFS很难满⾜要求。

为了⽅便⽤户存取海量结构化和半结构化数据，HBase应运⽽⽣。

HBase是构建在分布式⽂件系统HDFS之上的、⽀持随机插⼊和删除的列簇式存储系统，它可被简单理解为⼀个具有持久化能⼒的分布式多维有序映射表。

HBase特点极好的扩展性弱化ACID需求良好的容错性1.2 HBase 数据模型逻辑上，HBase 的数据模型同关系型数据库很类似，数据存储在⼀张表中，有⾏有列。

但从 HBase 的底层物理存储结构（K-V）来看，HBase 更像是⼀个multi-dimensional map。

1.2.1 HBase 逻辑结构HBase表由⾏和列组成，每个⾏由⾏键（row key）来标识，列划分为若⼲列族，⼀个列族中可以包含任意多个列，同⼀个列族⾥⾯的数据存储在⼀个⽂件中（不同的列族⾥的数据存储在不同的⽂件中）。

当这个⽂件达到⼀定⼤⼩后，会进⾏分裂形成多个region。

当⼀个⾏键在不同的列族中都有相应的列值的话，不同列族中的⽂件都会存储这个⾏键的值。

也就是说，⼀⾏可能包含多个列族，⼀个列族有多个列，对某⼀⾏⽽⾔，某列族⽂件中只存储了这⼀⾏键在列族中有值的那些列（列族可能有上百个列），没有不会存储（不存null，不占空间）。

1.2.2 HBase 物理存储结构逻辑结构转成物理结构当在t4时间put（插⼊）row_key1的phone数据时，原来t3的并不会马上被覆盖。

当查询row_key1的phone时会返回时间戳最⼤的t4那⼀个数据（最新的）。

从保存格式上可以看出，每⾏数据中不同版本的cell value会重复保存rowkey，colum family和colum qualifier，因此，为了节省存储空间，这⼏个字段值在保证业务易理解的前提下，应尽可能短。