HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 论文 “Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统” 。就像 Bigtable 利用了 Google 文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力。HBase 是 Apache 的 Hadoop 项目的子项目。HBase 不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是 HBase 基于列的而不是基于行的模式。
HBase主要用ZooKeeper来实现HMaster选举与主备切换、系统容错、RootRegion管理、Region状态管理和分布式SplitWAL任务管理等。 HMaster选举与主备切换 HMaster选举与主备切换的原理和HDFS中NameNode及YARN中ResourceManager的HA原理相同。 系统容错 当HBase启动时,每个RegionServer都会到ZooKeeper的/hbase/rs节点下创建一个信息节点(下文中,我们称该节点为”rs状态节点”),例如/hbase/rs/
ZooKeeper作为分布式协调组件,在大数据领域的其他分布式组件中往往扮演着重要的辅助角色,因此我们就算不单独去研究ZooKeeper,也短不了要接触它。本文就以最典型的HBase为例,简要介绍ZooKeeper为HBase提供了哪些功能。
HBase的基础框架,将分成几个章节对HBase进行描述,不当之处还望大家批评指正。下面是了解HBase基础架构的第一部分。
HBase: NoSQL数据库,基于HDFS的分布式数据库,理论上支持无限横向扩展, HBase由HMaster与RegionServer组成,HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理,RegionServer负责数据的增删改查操作,RegionServer由多台分布在DataNode的组成,可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况,当RegionServer出现异常情况,HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时,表中数据会进行Region分区,分为Region1,Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等;每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理,MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的,不同的库对应不同的目录,库下不同的表亦对应不同的目录,表下不同的Region对应不同的目录,Region下存放这HBase上的数据,HBase的数据是经过特殊处理的,所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用,所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后,在其他的RegonServer上启动HMaster,则该HMaster为StandBy,第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力,一般处理方式是应用其他工具进行处理,如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL:数据存储会受到限制,可以增删改查数据 Hive:1. 只能进行查询数据,不能进行该数据,可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS,支持分布式存储,可以无限扩容 3. 基于MapReduce,支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL:行式存储,适合处理联机事务 HBase:列式存储,适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase:数据库,数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上,根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库,数据存储在HDFS上,与DataNodata 关系不大,管理历史数据,数据量会非常庞大,每天都会进来大量数据,不能进行更新删除操作, HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作,主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族,也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey:行键,表示一行数据,一行数据中包含列族定义的东西, ColumnFamily: 列族,对业务进行分类后,可以根据业务对数据进行分类,把业务类似的一类数据分为一个列族,不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑: HMaster协调管理RegionServe,RegionServer主要负责处理Region数据块的处理,MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时,HMaster进行元数据迁移,保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
相对应hadoop的高可用,HBase配置简单很多 HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行。 配置HBase高可用,只需要启动两个HMaster,让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve即可。
HBase是一个高可靠、高性能、面向列的,主要用于海量结构化和半结构化数据存储的分布式key-value存储系统。
本文介绍了Hadoop数据库HBase的基础知识,包括其特点、基本概念和架构组成。HBase是一种高可靠性、高性能、面向列的分布式存储系统,适用于存储大量数据、支持高并发访问和低延时访问。HBase基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)构建,充分利用了Hadoop的并行计算能力,以高性能、可扩展和容错性为特点,支持大规模的并发读写,适用于大数据应用场景。与传统的数据库管理系统不同,HBase是一种列式存储数据库,采用可扩展的、稀疏的、有序的列存储格式,提供了高可用性、高性能和可扩展性。
参考博客:Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的Zookeeper(二十一)
物理上来说,HBase是由三种类型的服务器以主从模式构成的。这三种服务器分别是:Region server,HBase HMaster,ZooKeeper。
在这篇博客文章中,我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。
要想明白为什么产生 HBase,就需要先了解一下 Hadoop 存在的限制?Hadoop 可以通过 HDFS 来存储结构化、半结构甚至非结构化的数据,它是传统数据库的补充,是海量数据存储的最佳方法,它针对大文件的存储,批量访问和流式访问都做了优化,同时也通过多副本解决了容灾问题。
HBase架构组件 从物理结构上讲,HBase由三种类型的服务器构成主从式架构。Region Servers为数据的读取和写入提供服务。当访问数据时,客户端直接和Region Servers通信。Region的分配,DDL (create, delete tables)操作有HBase Master进程处理。Zookeeper是HDFS的一部分,维护着一个活动的集群。 Hadoop DataNode 存储着Region Server所管理的数据。所有的HBase数据存储在HDFS的文件中。Region S
本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念,作为大数据体系中重要的一员,Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足,支持存储小文件,随机检索。而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。
当我把hadoop、hbase安装配置(具体参考这里)好了之后,启动hbase的shell交互模式,输入命令却出现了下面这样的错误: ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times 这是为什么呢,Master为什么没有启动起来呢? 查看logs目录下的Master日志,发现有以下信息: 2012-02-01 14:41:52,867 FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.
启动hbase时问题列表: 1 查看hbase-hadoop-master-ubuntu118.log,发现其中的错误为 2012-09-02 22:59:58,099 INFO org.apache.hadoop.hbase.ipc.HBaseRpcMetrics: Initializing RPC Metrics with hostName=HMaster, port=60000 2012-09-02 22:59:58,217 ERROR org.apache.hadoop.hbase.master.H
ERROR: org.apache.hadoop.hbase.MasterNotRunningException: Retried 7 times 这是为什么呢,Master为什么没有启动起来呢? 查看logs目录下的Master日志,发现有以下信息: 2012-02-01 14:41:52,867 FATAL org.apache.hadoop.hbase.master.HMaster: Unhandled exception. Starting shutdown. org.apache.hadoop
HDFS是一种开源的分布式文件系统,基于常见商用硬件构建海量大规模存储集群,提供极低的存储成本,极大的存储容量支持。 HDFS提供高可靠性的数据保障,通常采用三副本冗余存储数据到不同的机器来实现容灾备份能力。 HBase基于HDFS实现存储计算分离架构的分布式表格存储服务
HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型。它存储的是松散型数据。 HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase 文件存储系统 GFS
大家好,我是一哥,HBase在大数据技术领域中占据了重要的作用,整理了一些面试问题,大家收藏,文末可以获取PPT。
最近在网上看到一篇很好的讲 HBase 架构的文章(原文:https://mapr.com/blog/in-depth-look-hbase-architecture/),简洁明了,图文并茂,所以这里将其翻译成中文分享。图片引用的是原文中的,技术性术语会尽量使用英文,在比较重要的段落后面都会加上我个人理解的点评。
HBase 系统架构图 组成部件说明 Client: 使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信 Client与HMaster进行通
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库,底层基大数据存储与管理于Hadoop的HDFS来存储数据。 HBase的系统架构包括客户端、Zookeeper服务器、HMaster服务器、和RegionServer服务器这些组件。HBase集群也是主从模式,HMaster是主服务器,regionServer是从服务器,在集群中可允许有多个regionserver。
HBase表,本质是以Key-Value的方式存储,然后使用二维表的形式进行组织。每张表都属于一个NameSpace(命名空间)之下,它是对表的逻辑分组,类似于关系数据库中的Database;利用命名空间,在多租户场景下可做到更好的资源和数据隔离。
这是几个月前遇到的一次HBase集群宕机事件,今天重新整理下事故分析报告。概况的说是业务方的一个10节点HBase集群支撑百TB级别的数据量,集群region数量达 23000+,最终集群支持不住业务压力,带来了一次惨痛的宕机事件。
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。建立在 HDFS 之上。Hbase的名字的来源是 Hadoop database,即 Hadoop 数据库。HBase 的计算和存储能力取决于 Hadoop 集群。
问题:Hbase配置正确,但是一旦在HBase Shell中用create语句就出现问题“Master is initializing”
本篇博客小菌为大家带来的是HBase的Region管理与Master工作机制。
HBase的集群环境搭建 注意事项:HBase强依赖zookeeper和hadoop, 安装HBase之前一定要保证zookeeper和hadoop启动成功,且服务正常运行 第一步:下载对应的HBase的安装包 所有关于CDH版本的软件包下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ HBase对应的版本下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hbase-1.2.0-cdh5.14.0.tar.gz 第二步
2、管理和分配HRegion,比如在HRegion split时分配新的HRegion;在HRegion Server退出时迁移其负责的HRegion到其他HRegionServer上。
就目前来说Hadoop已经成为处理大数据的问题的必备的组件,许多的大厂都已经在使用Hadoop软件栈处理自己的问题,那为什么Hadoop技术栈这么流行?
Hadoop 中的 HDFS 是文件存储的基础,但是如果要对存储在 HDFS 中的文件进行更改、删除等操作会十分费劲。这是由于 Hadoop 只能执行批量处理,且只能以顺序方式访问数据,当需要更改数据时,必须搜索整个数据集,从海量文件数据中取出需要进行更改的内容,读取内容,进行更改操作,然后再写回文件对应位置。这个过程既耗时又繁杂,有没有更好的可以随机访问数据的办法?
hbase是基于hdfs进行数据的分布式存储,具有高可靠、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的nosql数据库。
我在 hadoop001、hadoop002 和 hadoop003 节点上安装了 HBase 集群,其中 hadoop001 和 hadoop002 为 HMaster,hadoop002 和 hadoop003 为 HRegionServer,启动 HBase 后,发现 hadoop002 的 HMaster 和 HRegionServer 进程正常启动,hadoop003 上的 HRegionServer 正常启动,但 hadoop001 上的 HMaster 进程却没有启动,查看 hadoop001 节点上的 HBASE_HOME/logs/hbase-hadoop-master-hadoop001.log 日志文件发现如下报错:
首先指出图片的一个错误,Hlog应该属于HRegionserver的,不应该在HRegion中。
HBase 需要依赖 JDK 环境,同时 HBase 2.0+ 以上版本不再支持 JDK 1.7 ,需要安装 JDK 1.8+ 。JDK 安装方式见本仓库:
HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机、实时的读写访问。HBase的目标是存储并处理大型的数据。HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型,它存储的是松散型数据。
hbase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop 项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式
HBase的服务器体系结构遵从简单的主从服务器架构,它由HRegion服务器(HRegion Service)群和HBase Master服务器(HBase Master Server)构成。Hbase Master服务器负责管理所有的HRegion服务器,而Hbase中所有的服务器是通过Zookeeper来进行协调,并处理HBase服务器运行期间可能遇到的错误的。
在开始之前,有一个注意事项:HBase强依赖zookeeper和hadoop,安装HBase之前一定要保证zookeeper和hadoop启动成功,且服务正常运行。
HBase 是一个分布式的、多版本、面向列的开源 KV 数据库。运行在 HDFS 的基础上,支持 PB 级别、百万列的数据存储。
其源于 Google 三大论文之一的 bigtable ,是一个具有高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,简单来说就是一个数据库。
HBase 是 bigtable 的开源 Java 版本。是建立在 hdfs 之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写 nosql 的 数据库系统 。 它介于 nosql 和 RDBMS 之间,仅能通过主键(row key)和主键的 range 来检索数据,仅支持单行事务(可通过hive支持来实现多表join等复杂操作)。 HBase 主要用来存储结构化和半结构化的松散数据。 HBase查询数据功能很简单,不支持 join 等复杂操作,不支持复杂的事务(行级的事务。 HBase中支持的数据类型:byte[]。 HBase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。 HBase中的表一般有这样的特点:
问题一:使用自己搭建的zookeeper集群而不使用hbase自带的zookeeper解决办法?
分析版本为hbase 0.94 附上趋势团队画的图: rpc角色表: HBase通信信道 HBase的通信接口 客户端 服务端 HBase Client Master Server HMasterInterface HBase Client Region Server HRegionInterface Region Server Master Server HMasterRegionInterface 客户端发起请求: htable.get(Get) public Resul
由于 HBase 是以 HDFS 作为底层存储文件系统的,因此部署好 Hadoop 并启动服务是 HBase 部署的先决条件。我们将在《第三篇:Hadoop部署配置及运行调试(下) - HA完全分布式》中部署的 Hadoop 上,以完全分布式模式来安装部署并运行 HBase.
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