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/
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。
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。
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
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。
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？
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。
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。
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
本篇博客小菌为大家带来的是HBase的Region管理与Master工作机制。
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
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
Spark 是一个大数据运算框架，使用了DAG调度程序,比基于Hadoop MapReduce 运行速度提高了100倍以上 Spark 是一个通用框架，对于不同的运行场景都提供了对于的解决方案： 基于流式运算的 Spark Streaming框架 基于SQL 语法的 Spark SQL框架 基于图运算的 GraphX 框架 基于人工智能与机器学习的 MLlib 框架 Spark 可运行在 Yarn 框架上，还可以运行在独立的集群，Mesos，kubernetes 等集群上面，访问HDFS，HBase，Hive等上百种数据源 Spark 支持 Scala，Java，Python及R语言的快速编写 Spark 角色分为 HMaster，Worker俩种角色,Spark 启动命令为 Spark-Submit(简称Driver), Spark 运算框架可以不基于Hadoop 框架进行数据运行，所以在配置conf文件时，不涉及 Hadoop 相关东西，在运算时， 如果数据存储或者需要写入到HDFS时，需要指定数据读取/写入命令 如果只是Local模式运行(调试模式)，可以不基于HDFS 提示：[集群在运行过程中，涉及SSH访问，所以集群配置时一定需要免密登陆方可执行] Spark 集群安装 1. 配置文件修改 spart-env.xml 配置HMaster IP,端口 slave.sh 配置workers ip地址 2. 启动Spark集群 start-all.sh Spark 高可用安装 可以采用，也可以不采用，根据自身条件而定 1. 安装Zookeeper 集群及配置Zookper集群，修改HMaster IP端口为Zookeeper 地址，并且启动 spart-env.xml 2. 启动Spark 集群 start-all.sh 3. 配置HMaster StandBy 进程 并且启动 hmaster-start.sh 提交Spark Sample任务 1.spart-submit classpath jarpath Spark任务执行流程 Spark任务执行流程与Yarn任务执行流程类型 1. 首先客户端编写配置Configuration信息，打包Jar包，发起任务到HMaster 2. HMaster根据用户下发的任务信息，配置Worker个数及Worker对应的内存及CPU等，并且启动Worker； 3. Worker根据HMaster下发参数信息，并且与Client交互，获取对应的jar包等信息，然后启动Executor行数据处理(一个Worker下可以包含多个Executor) 4. 输出保存数据。 Yarn与Spark的对比 Yarn ResourceManager DataManager YarnChild (Job/Client)/ApplicationMastor Spark HMaster Worker Executor SparkSubmit SparkShell 执行 SparkShell 可以理解为Spark的交互式编程窗口，在启动SparkShell那一瞬间，Spark任务已经启动，每个Work已经分配内存及CPU，等待执行任务，一般不采用SparkShell执行任务，不推荐。 Scala编写Spark Spark对Scala的支持最好，Spark是用Scala语言开发的，所以Spark中包含了很多Scala特有的语法，这一点是其他语言所不能比拟的，所以编写Spark任务推荐使用Scala。 Spark 任务入口为SparkContext，首选需要创建SparkContent，然后就可以按照Spark任务执行流程进行编写，指定MapTask执行操作，ReduceTask执行操作，数据输入，数据输出等。
参考博客：Hadoop HBase概念学习系列之HBase里的Zookeeper（二十一）
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
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.
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。
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。
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。
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”
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。
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
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
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。
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。
[root@hmaster pythoncode]# vim 001jiujiucf.py [root@hmaster pythoncode]# python 001jiujiucf.py 11=1 12=2 22=4 13=3 23=6 33=9 14=4 24=8 34=12 44=16 15=5 25=10 35=15 45=20 55=25 16=6 26=12 36=18 46=24 56=30 66=36 17=7 27=14 37=21 47=28 57=35 67=42 77=49 18=8 28=16 38=24 48=32 58=40 68=48 78=56 88=64 19=9 29=18 39=27 49=36 59=45 69=54 79=63 89=72 9*9=81 [root@hmaster pythoncode]# vim 001jiujiucf.py
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。
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
首先指出图片的一个错误，Hlog应该属于HRegionserver的，不应该在HRegion中。
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。
一、实现原理 jps取角色的端口号，如果存在则跳过，否则启动角色，并把日志打印，记录角色重启记录。 clusterMonitor.sh（主节点） #!/bin/bash echo '.......................................' QuorumPeerMain=$(jps | grep ' QuorumPeerMain') ZKFC=$(jps | grep ' DFSZKFailoverController') NameNode=$(jps | grep ' Name
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：
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
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。
1、Zookeeper 的由来 在Hadoop生态系统中，许多项目的Logo都采用了动物，比如 Hadoop 和 Hive 采用了大象的形象，HBase 采用了海豚的形象，而从字面上来看 ZooKeeper 表示动物园管理员，所以大家可以理解为 ZooKeeper就是对这些动物（项目组件）进行一些管理工作的。 对于单机环境多线程的竞态资源协调方法，我们一般通过线程锁来协调对共享数据的访问以保证状态的一致性。 但是分布式环境如何进行协调呢？于是，Google创造了Chubby，而ZooKeeper则是对于Ch
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。
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
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 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。
在CAP能力模型表现方面，hbase主要是面向CP的应用系统，针对数据写入可以满足强一致性需求，从客户端视角来看写入成功之后的数据是即时可见的。然而hbase的CP模型目前还存在很大的短板，比如当有服务节点出现宕机事件时，需要经历很长时间的MTTR过程，耗时主要体现在以下两个方面：
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