分布式NoSQL列存储数据库Hbase（一）Hbase的功能与应用场景、基本设计思想

分布式NoSQL列存储数据库Hbase（一）

知识点01：课程回顾

image-20210316113522078

1. 离线项目为例
   • 数据生成：用户访问咨询数据、意向用户报名信息、考勤信息
   • 数据采集
     • Flume：实时数据采集：采集文件或者网络端口
     • Sqoop：离线数据同步：采集数据库的数据
   • 数据存储
     • HDFS：分布式离线文件存储系统
     • Hive：离线数据仓库
       • 将HDFS上的文件映射成了表的结构，让用户可以通过数据库和表的形式来管理大数据
   • 数据计算
     • MapReduce+YARN：分布式离线数据计算
     • Hive：通过SQL进行分布式计算
       • 将SQL语句转换为MapReduce程序，提交给YARN运行
   • 数据应用：通过对数据进行分析
     • 提高转化率：访问与咨询转化率、报名转换率
     • 考勤分析：通过考勤分析来把握所有人学习的情况
2. 离线与实时
   • 离线：数据从产生到最后被使用，时效性比较低，时间比较长
   • 实时：数据从产生到最后被使用，时效性比较高，时间比较短
   • 方向：所有数据的价值会随着时间的流逝，价值会越来越低，希望所有数据都能被实时的计算以及处理
   • 实现实时：所有环节都必须是实时环节
     • 数据生成：实时的
     • 数据采集：实时的，Flume、Canal……
     • 数据存储：实时的，Hbase、Kafka、Redis……
     • 数据计算：实时的，Spark、Flink……
     • 数据应用：实时应用：风控系统、实时推荐、精准分析
3. 学习知识的逻辑
   • step1：先了解基本的功能与应用场景
   • step2：基本的使用
   • step3：深入了解原理

知识点02：课程目标

1. Hbase的功能与应用场景、基本设计思想【重点掌握】
   • 这玩意有什么用？解决什么问题？
   • 这玩意为什么能实现这样的功能？
   • 什么时候需要用这个玩意？
   • 这个玩意中的一些特殊的概念
2. 搭建Hbase分布式集群环境
   • 分布式架构【重点】

知识点03：HBASE诞生

1、问题

• 随着大数据的发展，大数据的应用场景越来越多，有了实时性的需求
• HDFS、MapReduce：都只能实现离线的处理以及计算
• 想做实时推荐
  • 实时的采集用户的数据，实时分析，根据用户画像给用户推荐合适的商品
  • 实时采集：Flume
  • 实时存储：存储读写的性能在毫秒级别
  • 实时计算：计算处理的性能在毫秒级别

2、需求

• 需要一项技术能实现大量的数据实时数据读写
• HDFS已经满足不了：HDFS解决离线大数据存储读写
  • 设计：为了满足怎么存储大数据的问题

3、解决

• 谷歌的三篇论文
  • GFS：基于文件系统的离线大数据存储平台HDFS
  • MapReduce：基于离线大数据批处理分布式计算平台
  • BigTable：分布式实时随机读写的NoSQL数据库【Chubby】
    • Hbase + Zookeeper
    • 设计：怎么高效的进行大数据读写存储的问题

4、总结

• Hbase能实现基于海量数据的随机实时的数据存储及读写
• 与MySQL区别：Hbase实现大数据存储
• 与HDFS区别：Hbase性能更好，更快

知识点04：Hbase功能及应用场景

image-20210315213121964

Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.
#分布式			可扩展		大数据存储数据库
Use Apache HBase™ when you need random, realtime read/write access to your Big Data. 
#随机的实时的大数据访问
This project's goal is the hosting of very large tables -- billions of rows X millions of columns -- 
#存储非常大的数据表
atop clusters of commodity hardware. Apache HBase is an open-source, distributed, versioned, non-relational database modeled after Google's Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data by Chang et al. Just as Bigtable leverages the distributed data storage provided by the Google File System, Apache HBase provides Bigtable-like capabilities on top of Hadoop and HDFS.

1、功能

• Hbase是一个分布式的NoSQL数据库，能实现随机实时的大量数据的读写
• 大数据存储：分布式 + HDFS
• 实时数据读写

2、应用场景

• 电商：实时推荐
• 金融：实时风控、实时征信统计
• 交通：实时车辆监控
• 游戏：实时记录所有操作
• ……

知识点05：HBASE设计思想

1、问题

• 对于计算机而言，数据的存储只会在两个地方
  • 内存：读写比较快
  • 硬盘：读写相对慢一些
• 为什么Hbase可以实现大量数据的实时的读写？
• 问题1：为什么Hbase能存储大量数据？
• 问题2：为什么Hbase能读写很快？

2、需求

• 需求1：必须实现分布式存储，利用多台机器的硬件资源从逻辑上整合为一个整体
  • 类似于HDFS设计思想
• 需求2：必须实现将数据存储在内存中，读写速度才能很快
  • 为什么HDFS也是分布式，但是慢：HDFS所有的数据是存储在磁盘中

3、实现

• 实现1：Hbase做了分布式结构，利用多台机器组合成一个整体，多台机器的内存和磁盘进行逻辑合并了
• 实现2：Hbase优先将数据写入内存，读取数据时，如果数据在内存中，可以被直接读取
• 新的问题：内存的空间是比较小的，能存储的数据量不大，违背了Hbase能存储大数据吗？
  • 内存的特点：内存容量小、数据易丢失、读写速度快
  • 磁盘的特点：容量空间大、数据相对安全、速度相对慢
• Hbase如何能实现容量大和速度快的问题？
• 设计思想：冷热数据分离，实时计算中，对当前最新的数据进行读取处理应用
  • 冷：大概率不会被用到的数据
    • 在实时架构中，已经产生很久的数据
  • 热：大概率会被用到的数据
    • 在实时架构中，刚产生的数据
• 解决：Hbase将数据写入内存中，如果内存中存储的数据满了，就将内存的数据写入磁盘
  • 热：写内存，大概率的情况下，可以直接从内存中读取
  • 冷：将内存中产生很久的数据写入磁盘中

4、总结

• 为什么Hbase既能存储大数据，也能很高的性能：冷热数据分离
• 最新的数据写入内存，大概率也是读内存
  • 构建分布式内存：数据优先写入分布式内存
  • Hbase集群
• 将老的数据写入磁盘，被读的概率相对较低
  • 构建分布式磁盘：老的数据写入分布式磁盘
  • HDFS集群
• 新的问题：Hbase数据如何能保证安全？
  • HDFS保证数据安全机制：副本机制，每个数据块存储3份，存储在不同的机器上
  • 内存：本身就是容易丢失的，如果断电
    • 一般内存中数据不能通过副本机制来保证
    • 因为内存空间小、内存都是易丢失的
    • 一般内存的数据安全都选择写WAL的方式来实现的【记住这是保证内存数据安全的方式】
  • 磁盘：Hbase将数据从内存写入HDFS，由HDFS的保障机制来保证磁盘数据安全

知识点06：HBASE中的对象概念

0、NoSQL数据库与RDBMS数据库

• RDBMS：一般是为了解决数据管理问题
  • 数据安全性高、支持事务特性、数据量比较小、数据相对比较差
  • MySQL、Oracle……
  • 都支持SQL语句，存储固定的行列数据
  • 数据库、表、行、列
• NoSQL：一般是为了解决性能问题
  • 数据安全性相对没有那么高、不支持完善是事务，数据量比较大、性能比较高
  • Hbase、Redis、MongoDB……
  • 都不支持SQL语句，存储的数据也有固定的格式
  • 每种数据库都有自己的API方式

1、数据库设计

2、数据表设计

• Table：表，Hbase中的每张表都必须属于某一个Namespace
  • 注意：在访问表时，如果这张表不在default的namespace下面，必须加上namespace:表名的方式来引用
    • Hbase中的表时分布式结构，写入Hbase表的数据，会分布式存储到多台机器上

知识点07：HBASE中的存储概念

1、数据行设计

• Rowkey：行健，这个概念是整个Hbase的核心，类似于MySQL主键的概念
  • MySQL主键：可以没有，唯一标记一行、作为主键索引
  • Hbase行健：自带行健这一列【行健这一列的值由用户自己设计】，唯一标识一行，作为Hbase表中的唯一索引
    • Hbase整个数据存储都是按照Rowkey实现数据存储的

2、列族设计

image-20210315220139859

• ColumnFamily：列族，对除了Rowkey以外的列进行分组，将列划分不同的组中
  • 注意：任何一张Hbase的表，都至少要有一个列族，除了Rowkey以外的任何一列，都必须属于某个列族，Rowkey不属于任何一个列族
  • 分组：将拥有相似IO属性的列放入同一个列族【要读一起读，要写一起写】
  • 原因：划分列族，读取数据时可以加快读取的性能
    • 如果没有列族：找一个人，告诉你这个人就在这栋楼
    • 如果有了列族：找一个人，告诉你这个人在这栋楼某个房间

3、数据列设计

4、版本设计

image-20210315220552073

• 功能：某一行的任何一列存储时，只能存储一个值，Hbase可以允许某一行的某一列存储多个版本的值的
• 级别：列族级别，指定列族中的每一列最多存储几个版本的值，来记录值的变化的
• 区分：每一列的每个值都会自带一个时间戳，用于区分不同的版本
  • 默认情况下查询，根据时间戳返回最新版本的值

5、分布式设计

• Hbase的表如何实现分布式设计
• Region：分区，Hbase中任何一张都可以有多个分区，数据存储在表的分区中，每个分区存储在不同的机器上
  • 非常类似于HDFS中Block的概念
  • 划分规则：范围分区
• HDFS设计
  • 文件夹
  • 文件
    • 划分Block：根据每128M划分一个块
    • 每个Block存储在不同的机器上

image-20210315215816866

• Hbase设计
  • Namespace
  • Table：分布式表
    • 划分Region/Part
    • 存储在不同的机器上：RegionServer

image-20210315215424853

• 对比 分布式概念HDFSHbase对象目录 + 文件Namespace + Table分布式BlockRegion划分规则按照大小划分：128M按照范围划分

6、概念对比

知识点08：HBASE中的按列存储

1、功能

• Hbase的最小操作单元是列，不是行，可以实现对每一行的每一列进行读写

2、问题

• Hbase性能很好原因
  • 读写内存
  • 思考问题：依旧存在一定的概率会读HDFS文件，怎么能让读文件依旧很快?
    • 列族的设计：加快数据的读取性能
    • Rowkey构建索引，基于有序的文件数据
    • 按列存储

3、设计

• MySQL：按行存储，最小的操作单元是行
  • insert：插入一行
  • delete：删除一行
  • ……
• Hbase：按列存储，最小操作单元是列
  • 插入：为某一行插入一列
  • 读取：只读某一行的某一列的
  • 删除：只删除这一行的某一列

4、举例

• MySQL中读取数据
  • 查询【id，name,age,addr,phone……100列，每一列10M】：select id from table ;
    • 先找到所有符合条件的行，将整行的数据所有列全部读取：1000M数据
    • 再过滤id这一列：10M
• Hbase中读取数据
  • 查询【id，name,age,addr,phone……100列，每一列10M】：select id from table ;
  • 直接对每一行读取这一列的数据：10M

5、总结

• 思想：通过细化了操作的颗粒度，来提高读的性能
• 如果按行存储：找一个人，告诉你这个人就在这栋楼某个房间的某一排
• 如果按列存储：找一个人，告诉你这个人在这栋楼某个房间的某一排的某一列

知识点09：HBASE集群架构

image-20210315210332942

1、分布式主从架构

• Hbase集群：分布式架构集群，主从架构
• HMaster：主节点：管理节点
  • 负责所有从节点的管理
  • 负责元数据的管理
• HRegionServer：从节点：存储节点
  • 负责存储每张表的数据：Region
  • Region存储在RegionServer中
  • 对外提供Region的读写请求
  • 用于构建分布式内存：每台RegionServer有10GB内存存储空间，100台RegionServer
    • Hbase可以存储的总内存空间：1000G
    • 数据写入Hbase，先进入分布式内存

2、HDFS的设计

• 如果HRegionServer的内存达到一定阈值，就会将内存中的数据写入HDFS，实现数据持久化存储
• 用于存储冷数据的：大部分的数据都在HDFS中

3、Zookeeper的设计

• Zookeeper在大数据工具中的作用
• 功能一：用于存储元数据：Hbase、Kafka……
• 功能二：用于解决主节点的单点故障问题HA，辅助选举Active的Master

知识点10：集群部署【自己部署】

1、解压安装

2、修改配置

3、分发启动

4、测试

5、搭建Hbase HA

6、测试HA

• 启动两个Master，强制关闭Active Master，观察StandBy的Master是否切换为Active状态
• 【测试完成以后，删除配置，只保留单个Master模式】

知识点11：集群部署【导入虚拟机】

知识点12：HBASE集群测试

1、启动Hbase Shell

hbase shell

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j3OUucRa-1627099407310)(20210316_分布式NoSQL列存储数据库Hbase（一）.assets/image-20210316180046440.png)]

2、查看帮助命令

help

3、创建NameSpace

create_namespace 'itcast'

image-20210316180342599

4、创建Table

create 'itcast:heima',{NAME =>'cf1',VERSIONS=> 3},{NAME =>'cf2'}

5、插入数据

#往itcast:heima表中的这一行20210301_001中插入一列cf1列族下，插入name这一列，列的值为laoda
put  表名				rowkey		列族：列		值
put 'itcast:heima','20210301_001','cf1:name','laoda'
put 'itcast:heima','20210301_001','cf1:age',20
put 'itcast:heima','20210301_001','cf2:phone','110'
put 'itcast:heima','20210201_002','cf1:name','laoer'
put 'itcast:heima','20210201_002','cf2:phone','120'
put 'itcast:heima','20210301_003','cf1:name','laosan'

6、查询数据

scan 'itcast:heima'

练习作业

1、简答题

• 简述Hbase的功能、应用场景及其设计思想
• 简述NameSpace、Table、Rowkey、ColumnFamily、VERSIONS概念的含义及与MySQL中概念的区别
• 简述Hbase集群的架构组成及角色功能

2、操作题

创建Table

create 'itcast:heima',{NAME =>'cf1',VERSIONS=> 3},{NAME =>'cf2'}

5、插入数据

#往itcast:heima表中的这一行20210301_001中插入一列cf1列族下，插入name这一列，列的值为laoda
put  表名				rowkey		列族：列		值
put 'itcast:heima','20210301_001','cf1:name','laoda'
put 'itcast:heima','20210301_001','cf1:age',20
put 'itcast:heima','20210301_001','cf2:phone','110'
put 'itcast:heima','20210201_002','cf1:name','laoer'
put 'itcast:heima','20210201_002','cf2:phone','120'
put 'itcast:heima','20210301_003','cf1:name','laosan'

6、查询数据

scan 'itcast:heima'

练习作业

1、简答题

• 简述Hbase的功能、应用场景及其设计思想
• 简述NameSpace、Table、Rowkey、ColumnFamily、VERSIONS概念的含义及与MySQL中概念的区别
• 简述Hbase集群的架构组成及角色功能

2、操作题

• 基于知识点11，导入虚拟机并测试Hbase集群读写成功