HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。
比如：
Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；
Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；
Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。
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1.2. 与传统数据库的对比
1、传统数据库遇到的问题：
1）数据量很大的时候无法存储
2）没有很好的备份机制
3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑
2、HBase优势：
1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑
2）数据存储在hdfs上，备份机制健全
3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。
1.3. HBase集群中的角色
1、一个或者多个主节点，Hmaster
2、多个从节点，HregionServer
2.1.1. Row Key
与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行，只有三种方式：
1.通过单个row key访问
2.通过row key的range（正则）
3.全表扫描
Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(大长度 是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，row key保存为字节数组。存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
2.1.2. Columns Family
列簇 ：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history，courses:math都属于courses 这个列族。
2.1.3. Cell
由{row key, columnFamily, version} 唯一确定的单元。cell中 的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
关键字：无类型、字节码
2.1.4. Time Stamp
HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒 的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版 本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，HBASE提供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段 时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。
#$HBASE_HOME/bin/hbase shell
2、如果退出执行quit命令
#$HBASE_HOME/bin/hbase shell
……
quit
3.2. 命令
名称
命令表达式
创建表
create '表名', '列族名1','列族名2','列族名N'
查看所有表
list
描述表
describe ‘表名’
判断表存在
exists '表名'
判断是否禁用启用表
is_enabled '表名'
is_disabled ‘表名’
添加记录
put ‘表名’, ‘rowKey’, ‘列族 : 列‘ , '值'
查看记录rowkey下的所有数据
get '表名' , 'rowKey'
查看表中的记录总数
count '表名'
获取某个列族
get '表名','rowkey','列族'
获取某个列族的某个列
get '表名','rowkey','列族：列’
删除记录
delete ‘表名’ ,‘行名’ , ‘列族：列'
删除整行
deleteall '表名','rowkey'
删除一张表
先要屏蔽该表，才能对该表进行删除
第一步 disable ‘表名’ ，第二步 drop '表名'
清空表
truncate '表名'
查看所有记录
scan "表名"
查看某个表某个列中所有数据
scan "表名" , {COLUMNS=>'列族名:列名'}
更新记录
就是重写一遍，进行覆盖，hbase没有修改，都是追加
hmaster：
a) 管理HregionServer
b) 做增删改查表的节点
c) 管理HregionServer中的表分配
2、 保存表-ROOT-的地址
hbase默认的根表，检索表。
3、 HRegionServer列表
表的增删改查数据。
和hdfs交互，存取数据。
5.1.1. 写流程
1、 client向hregionserver发送写请求。
2、 hregionserver将数据写到hlog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复。
3、 hregionserver将数据写到内存（memstore）
4、 反馈client写成功。
5.1.2. 数据flush过程
1、 当memstore数据达到阈值（默认是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除Hlog中的历史数据。
2、 并将数据存储到hdfs中。
3、 在hlog中做标记点。
5.1.3. 数据合并过程
1、 当数据块达到4块，hmaster将数据块加载到本地，进行合并
2、 当合并的数据超过256M，进行拆分，将拆分后的region分配给不同的hregionserver管理
3、 当hregionser宕机后，将hregionserver上的hlog拆分，然后分配给不同的hregionserver加载，修改.META.
4、 注意：hlog会同步到hdfs
5.1.4. hbase的读流程
1、 通过zookeeper和-ROOT- .META.表定位hregionserver。
2、 数据从内存和硬盘合并后返回给client
3、 数据块会缓存
5.1.5. hmaster的职责
1、管理用户对Table的增、删、改、查操作；
2、记录region在哪台Hregion server上
3、在Region Split后，负责新Region的分配；
4、新机器加入时，管理HRegion Server的负载均衡，调整Region分布
5、在HRegion Server宕机后，负责失效HRegion Server 上的Regions迁移。
5.1.6. hregionserver的职责
HRegion Server主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBASE中最核心的模块。
HRegion Server管理了很多table的分区，也就是region。
5.1.7. client职责
Client
HBASE Client使用HBASE的RPC机制与HMaster和RegionServer进行通信
管理类操作：Client与HMaster进行RPC；
数据读写类操作：Client与HRegionServer进行RPC。
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