HBase数据库管理指南(hbase数据库管理)

HBase是一个分布式型的NoSQL数据库,经常用于大规模数据处理,例如数据存储,实时数据分析和处理等。HBase采用Hadoop文件系统(HDFS)作为底层存储,通过ZooKeeper进行协调管理,可以通过对HBase数据库进行适当的管理,提高系统的性能和可靠性。本文将介绍HBase数据库的管理指南。

一、HBase环境搭建

需要完成Hadoop集群的部署,因为HBase需要运行在Hadoop的基础之上。之后,需要下载并安装HBase软件包,配置文件包括hbase-env.sh、hbase-site.xml和regionservers等,需要根据实际需求进行修改。

二、HBase的数据模型

HBase的数据模型是基于列族(column family)和行键(row key)的。列族是数据库表的列,行键是表中的行。HBase的数据模型与关系数据库不同,它采用稀疏矩阵的方式存储数据,一张表不用都具有相同的列。同时,HBase还支持多版本数据存储,每次更新数据时都会生成一个新的版本。

三、HBase数据库数据的管理

1. 表的创建和删除

在HBase中创建表需要指定表的名称、列族的名称以及其他参数,例如是否预分区等。通过HBase Shell可以完成这个操作:

$ create ‘test’, ‘cf1’

删除表同样也需要使用HBase Shell:

$ disable ‘test’

$ drop ‘test’

2. 行的创建、查询、更新和删除

行是HBase中的基本存储单位,可以使用put和get命令分别进行行的创建和查询:

$ put ‘test’, ‘row1’, ‘cf1:qual1’, ‘value1’

$ get ‘test’, ‘row1’

同样地,可以使用delete命令删除行:

$ delete ‘test’, ‘row1’

3. 增量备份和全量备份

对于HBase数据库的备份,可以采用增量备份或全量备份的方式进行。增量备份是指备份数据库发生变化的那些数据块,可以通过命令来手动备份:

$ hbase backup incremental -backup_root hdfs://backup -set backup_id=19

全量备份则是备份整个HBase数据库,也可以通过命令手动备份:

$ hbase backup create full hdfs://backup

四、HBase数据库的优化

为了提高HBase数据库的性能,可以采用以下措施:

1. 增加Region服务器的数量

Region服务器是HBase负责存储数据的实例,增加Region服务器的数量可以提高HBase系统的并发能力和容错性。

2. 预分区表

预分区表是指在创建表时,将表分成多个区域(Region),每个区域可能包含不同的数据。这样可以避免单个Region的数据量过大,提高查询速度和负载均衡。

3. Rowkey的设计

Rowkey是HBase中行的唯一标识符,好的Rowkey设计可以提高查询速度和负载均衡。

4. 开启压缩

HBase数据库支持在写入和读取数据时使用压缩算法,可以减少磁盘的使用,提高读写性能。

五、

本文介绍了HBase数据库的管理指南,包括环境搭建、数据模型、数据管理、数据库优化等内容。通过采用适当的管理和优化措施,可以提高HBase数据库的性能和可靠性,有效处理大规模数据处理和实时数据分析和处理等任务。

相关问题拓展阅读:

  • HBASE 1.0

HBASE 1.0

前身:BigTable

网页搜索:

google分布式存储系统BigTable依赖GFS

Hbase(bigtable的开源实现): 高可靠、高性能、面向列、可伸缩

存储结构化和半结构化的数据

优点:

水平可扩展性特别好:

依赖:

文件存储系统:HDFS

海量数据处理:MapReduce

协同管理服务:Zookeeper

满足了:大数据量的实时计算

数据类型:

    RDBMS:关系数据模型、多种数据类型

    Hbase:

数据操作:

存储模式:

索引:

数据维护:

可伸缩性:

纵向扩展:

水平扩展:

Hbase的访问接口:

拆局   JAVA API

shell

thrift Gateway

restful Gateway

SQL接口:pig编写类sql  hive用hivesql访问Hbase

Hbase的数据类型:

列限定符

每个值都是未解释的bytes

一个行可以有一个行键和多列

表由列族组成

Hbase数据模型:

    列族支持动态扩展、保留旧版本(HDFS只能追加数据)

基础元素:

    行键 : rowkey

    列族

    列限定败燃符

    单元格 (时间戳概念、对应数据版本)

坐标概念:

    四维定位:行键、列族、列限定符、时间戳

稀疏表旅枯让

HBASE:面向列的存储:高数据压缩率、分析便捷

RDBMS :面向行存储,事务性操作(记录完整)、不便于分析(需要全表扫描)

4.3 HBASE 的实现原理

4.3.1 库函数 、master服务器、region服务器

Master服务器:

分区信息进行维护和管理

维护region服务器列表

确认当前工作的region服务器

负责对region进行分配和负载平衡

对表的增删改查

region服务器:

客户端不依赖于Master获取位置信息

用户数据的存储和管理

Region服务器个region —–Store是一个列族—-每个列族就是一个Hfile—-所有region公用1个Hlog

写数据流程:Region服务器—写缓存Memstore—写日志(Hlog)

读数据流程:Region服务器-读缓存Memstore(最新数据)—-StoreFile

缓存刷新:周期性将缓存内容刷写到Storefile 清空缓存—Hlog写入标记

每次刷写会生成新的StoreFile 每个Store包含多个StoreFile

每个Region服务器都有一个自己的Hlog,将启动检查确认缓存刷新是否有新的内容需要刷写,发现则刷写新的storefile,完成后删除Hlog,开始对外提供服务

Storefile的合并,storefile 的数量达到阈值后,会进行合并。当Storefile超过大小阈值则会触发Region的分裂

4.4 Hlog的工作原理

Zookeeper负责监听region服务器,由master处理故障,通过故障服务器的Hlog恢复,按region切分Hlog,将region和对应的Hlog分配到新的region服务器上

一个HBASE表会被划分成多个Region(1G-2G 取决于服务器性能)

同一个region不会被拆分到不同服务器上

Region的寻找:

Meta表:regionID 服务器ID 存储元数据

Root表:只有一个region

三级寻址:

zookeeper文件—root表-多个meta表–多个用户数据表

客户端会有Hbase三层寻址的缓存,调用访问Hbase的接口,缓存失效后,再次寻址

zookeeper决定master服务器,确保只有一个master

4.5 Hbase的应用方案

性能优化:

1)时间靠近存放—-将时间戳引入行键,使用Long.max-时间戳进行排序

2)提升读写性能,创建表时设置HcloumnDescriptor.setMemory=true,会将表放入内存的缓存中

3)节省存储·空间—-设置更大版本数、保存最新版的数据,将更大版本参数设置为1

4)timetolive参数,会将过期数据自动清空

检测Hbase性能:

Maste-status(web浏览器查询)

ganglia

OpenTSDB

Armbari

sql 查询HBASE

1)hive整合hbase

2)Phoenix

Hbase 二级索引 (辅助索引)

默认只支持对rowkey进行索引

Hbase行访问:

1)单行键访问

2)确定起点和终点访问区间数据

3)全表扫描

二级索引样例:

    Hindex    Hbase+redis  Solr+ Hbase

二级索引的机制:

Hbase Coprocessor 

endpoint  —存储过程

observer—-触发器

通过Observer监测数据插入动作,同步写入索引表,完成对表和列的索引

Hbase 主表 索引表

4.6 HBASE的shell命令

三种部署模式:单机 伪分布式  分布式

HDFS

创建表

create table, F1, F2, F3

list table

每次只能为1行的1列添加数据

put  table R1,R1:C1 ,“1,2,3”

scan  table  R1,{column=’R1:C1′}

get  table

删除表:

disable table +drop table

4.7 JAVA API +HBASE

关于hbase数据库管理的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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