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Hadoop生态圈(hadoop/hbase/pig/hive/zookeeper)

HBase Hadoop 数据结构体育 Google

Hbase是一个分布式开源数据库，基于Hadoop分布式文件系统，模仿并提供了基于Google文件系统的Bigtable数据库的所有功能。其目标是处理非常庞大的表，可以用普通的计算机处理超过10亿行数据，并且有数百万列元素组成的数据表。Hbase可以直接使用本地文件系统或者 Hadoop作为数据存储方式，不过为了提高数据可靠性和系统的健壮性，发挥Hbase处理大数据量等功能，需要使用Hadoop作为文件系统。

Google BigTable论文中BigTable的定义：Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是无解释数组.(A Bigtable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted map. The map is indexed by a row key, column key, and a timestamp; each value in the map is an uninterpreted array of bytes.)

1.2 数据模型

Hbase是一个类似Bigtable的分布式数据库，大部分特性和Bigtable一样，是一个稀疏的，长期存储的，多维度的，排序的映射表。这张表的索引是行关键字，列关键字和时间戳。每个值是一个不解释的字符数组，数据都是字符串，没类型。

HBASE中的每一张表，就是所谓的BigTable。BigTable会存储一系列的行记录，行记录有三个基本类型的定义：Row Key,Time Stamp,Column。Row Key是行在BigTable中的唯一标识，Time Stamp是每次数据操作对应关联的时间戳。用户在表格中存储数据，每一行都有一个可排序的主键和任意多的列。由于是稀疏存储的，所以同一张表里面的每一行数据都可以有截然不同的列。Column 定义为"<family>:<label>"，通过这两部分可以唯一的指定一个数据的存储列，family的定义和修改需要对 HBASE作类似于DB的DDL操作，而对于label的使用，则不需要定义直接可以使用，这也为动态定制列提供了一种手段。family另一个作用其实在于物理存储优化读写操作，同family的数据物理上保存的会比较临近，因此在业务设计的过程中可以利用这个特性。Hbase把同一个family里面的数据存储在同一个目录底下，而Hbase的写操作是锁行的，每一行都是一个原子元素，都可以加锁。

HBase在物理距离比较近的磁盘上储存列组，所以同一列组中的元素要有完全一样的读/写特性并且包含的数据也要相似。

所有数据库的更新都有一个时间戳标记，每个更新都是一个新的版本，而hbase会保留一定数量的版本，这个值是可以设定的。客户端可以选择获取距离某个时间最近的版本，或者一次获取所有版本。

下面我们分别看一下逻辑数据模型和物理数据模型。

1）逻辑数据模型

一个表可以想象成一个大的映射关系，通过主键，或者主键+时间戳，可以定位一行数据，由于是稀疏数据，所以某些列可以是空白的，下面就是数据的概念视图（逻辑数据模型）：

Row Key	Time Stamp	Column "contents:"	Column "anchor:"	Column "mime:"
"com.cnn.www"	t9		"anchor:cnnsi.com "	"CNN"
t8		"anchor:my.look.ca"	"CNN.com"
t6	"<html>..."			"text/html"
t5	"<html>..."
t3	"<html>..."

上图是一个存储Web网页的范例列表片断。行名是一个反向URL｛即com.cnn.www｝。contents列族｛原文用 family，译为族，详见列族｝存放网页内容，anchor列族存放引用该网页的锚链接文本。CNN的主页被Sports Illustrater｛即所谓SI，CNN的王牌体育节目｝和MY-look的主页引用，因此该行包含了名叫“anchor:cnnsi.com”和 “anchhor:my.look.ca”的列。每个锚链接只有一个版本｛由时间戳标识，如t9，t8｝；而contents列则有三个版本，分别由时间戳t3，t5，和t6标识。

每一行的唯一标识为com.cnn.www，每一次逻辑修改都有一个timestamp关联对应，一共有四个列定义：<contents:>,<anchor:cnnsi.com>,<anchor:my.look.ca>,<mime:>。如果用传统的概念来将BigTable作解释，那么BigTable可以看作一个DB Schema，每一个Row就是一个表，Row key就是表名，这个表根据列的不同可以划分为多个版本，同时每个版本的操作都会有时间戳关联到操作的行。

每一个行可以多个family,每一个family可以包含无数个Column,每一个Column都可以有一个不同于其他列的时间戳。在通用数据库中当表创建时我们就已经定义了列,如果修改表结构的话会非常困难(比如:添加一列)。在HBase中我们可以很轻松地添加一个列族或列。

2）物理数据模型

虽然从逻辑模型来看每个表格是由很多行组成，但是在物理存储上面，它是按照列来保存的，这点在数据设计和程序开发的时候必须牢记。

上面的逻辑模型在物理存储的时候应该表现成下面那样子：

Row Key	Time Stamp	Column "contents:"
"com.cnn.www"	t6	"<html>..."
t5	"<html>..."
t3	"<html>..."

Row Key	Time Stamp	Column "anchor:"
"com.cnn.www"	t9	"anchor:cnnsi.com"	"CNN"
t8	"anchor:my.look.ca"	"CNN.com"

Row Key	Time Stamp	Column "mime:"
"com.cnn.www"	t6	"text/html"

需要注意的是在概念视图上面有些列是空白的，这样的列实际上并不会被存储，当请求这些空白的单元格的时候，会返回null值。如果在查询的时候不提供时间戳，那么会返回距离现在最近的那一个版本的数据。因为在存储的时候，数据会按照时间戳排序。

物理数据模型其实就是将逻辑模型中的一个Row分割成为根据Column family存储的物理模型。

对于BigTable的数据模型操作的时候，会锁定Row，并保证Row的原子操作。

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HBase分布式安装手 | 启动参数详解及Eclipse调优

2010-11-01 09:57
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分类:企业架构
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