如何使用HBase？大数据存储的两个实战场景
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1. HBase的模块
Master HBase Master用于协调多个Region Server，侦测各个Region Server之间的状态，并平衡Region Server之间的负载。HBase Master还有一个职责就是负责分配Region给Region Server。HBase允许多个Master 节点共存，但是这需要Zookeeper的帮助。不过当多个Master节点共存时，只有一个Master是提供服务的，其他的Master节点处于待命的状态。当正在工作的Master节点宕机时，其他的Master则会接管 HBase 的集群。 Region Server 对于一个Region Server而言，其包括了多个Region。Region Server的作用只是管理表格，以及实现读写操作。Client 直接连接Region Server，并通信获取HBase中的数据。对于Region而言，则是真实存放HBase数据的地方，也就说Region是HBase可用性和分布式的基本单位。如果当一个表格很大，并由多个CF组成时，那么表的数据将存放在多个Region之间，并且在每个Region中会关联多个存储的单元(Store)。 Zookeeper 对于HBase而言，Zookeeper的作用是至关重要的。首先Zookeeper是作为HBase Master的HA解决方案。也就是说，是Zookeeper保证了至少有一个HBase Master处于运行状态。并且Zookeeper负责Region和Region Server的注册。其实Zookeeper发展到目前为止，已经成为了分布式大数据框架中容错性的标准框架。不光是HBase，几乎所有的分布式大数据相关的开源框架，都依赖于Zookeeper实现HA。 2. HBase的原理
首先我们需要知道HBase的集群是通过Zookeeper来进行机器之前的协调，也就是说HBase Master与Region Server之间的关系是依赖Zookeeper来维护。当一个Client需要访问HBase集群时，Client需要先和Zookeeper来通信，然后才会找到对应的Region Server。每一个 Region Server管理着很多个Region。对于HBase来说，Region是HBase并行化的基本单元。因此，数据也都存储在Region中。 这里我们需要特别注意，每一个Region都只存储一个Column Family的数据，并且是该CF中的一段(按Row 的区间分成多个Region)。Region所能存储的数据大小是有上限的，当达到该上限时(Threshold)，Region会进行分裂，数据也会分裂到多个Region中，这样便可以提高数据的并行化，以及提高数据的容量。 每个Region包含着多个Store对象。每个Store包含一个MemStore，和一个或多个HFile。MemStore便是数据在内存中的实体，并且一般都是有序的。当数据向Region写入的时候，会先写入MemStore。当MemStore中的数据需要向底层文件系统倾倒(Dump)时(例如MemStore中的数据体积到达MemStore配置的最大值)，Store便会创建StoreFile，而StoreFile就是对HFile一层封装。所以MemStore中的数据会最终写入到HFile中，也就是磁盘IO。由于HBase底层依靠HDFS，因此HFile都存储在HDFS之中。这便是整个HBase工作的原理简述。 使用HBase时应注意的问题 基于Hbase的系统设计与开发中，需要考虑的因素不同于关系型数据库，Hbase模式本身很简单，但赋予你更多调整的空间，有一些模式写性能很好，但读取数据时表现不好，或者正好相反，类似传统数据库基于范式的OR建模，在实际项目中考虑Hbase设计模式是，我们需要从以下几方面内容着手： 这个表应该有多少个列簇 列簇使用什么数据 每个列簇应有多少个列 列名应该是什么，尽管列名不必在建表时定义，但是读写数据时是需要的 单元应该存放什么数据 每个单元存储什么时间版本 行健结构是什么，应该包括什么信息 总结 现如今各种数据存储方案层出不穷，本文仅仅是结合两个实战场景就基于HBase的大数据存储做了简单的分析，并对HBase的原理做了简单的阐述。如何使用好HBase，甚至于如何选择一个最优的数据存储方案，还需要我们根据场景需要具体分析和设计。 相关阅读： 大数据与数据挖掘的相对绝对关系 做大数据分析时，这几个技巧可以带来帮助 网易大数据平台架构实践分享！ （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
