利用qq 群做网站推广,希爱力双效片用后感受,百度seo软件曝光行者seo,网站开发google前言#xff1a;2007年Powerset的工作人员#xff0c;通过google的论文开发出了BigTable的java版本#xff0c;即HBASE。2008年HBASE贡献给了Apache。HBase 需要依赖 JDK 环境。 一、Hadoop的局限 HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。 要想…前言2007年Powerset的工作人员通过google的论文开发出了BigTable的java版本即HBASE。2008年HBASE贡献给了Apache。HBase 需要依赖 JDK 环境。 一、Hadoop的局限 HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。 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。
但是 Hadoop 的缺陷在于它只能执行批处理并且只能以顺序方式访问数据这意味着即使是最简单的 工作也必须搜索整个数据集无法实现对数据的随机访问。实现数据的随机访问是传统的关系型数据 库所擅长的但它们却不能用于海量数据的存储。在这种情况下必须有一种新的方案来解决海量数据存储和随机访问的问题HBase 就是其中之一 (HBaseCassandracouchDBDynamo 和 MongoDB 都能存储海量数据并支持随机访问)。
注数据结构分类 结构化数据即以关系型数据库表形式管理的数据 半结构化数据非关系模型的有基本固定结构模式的数据例如日志文件、XML 文档、 JSON 文档、Email 等 非结构化数据没有固定模式的数据如 WORD、PDF、PPT、EXL各种格式的图片、视 频等。 二、HBase简介 HBase 是一个构建在 Hadoop 文件系统之上的面向列的数据库管理系统。 HBase 是一种类似于 Google’s Big Table 的数据模型它是 Hadoop 生态系统的一部分它将数据 储在 HDFS 上客户端可以通过 HBase 实现对 HDFS 上数据的随机访问。它具有以下特性 不支持复杂的事务只支持行级事务即单行数据的读写都是原子性的 由于是采用 HDFS 作为底层存储所以和 HDFS 一样支持结构化、半结构化和非结构化的存储 支持通过增加机器进行横向扩展 支持数据分片 支持 RegionServers 之间的自动故障转移 易于使用的 Java 客户端 API 支持 BlockCache 和布隆过滤器 过滤器支持谓词下推。 三、HBase Table HBase 是一个面向 列 的数据库管理系统这里更为确切的而说HBase 是一个面向列族的数据库管 理系统。表 schema 仅定义列族表具有多个列族每个列族可以包含任意数量的列列由多个单元格 cell 组成单元格可以存储多个版本的数据多个版本数据以时间戳进行区分。
下图为 HBase 中一张表的 RowKey 为行的唯一标识所有行按照 RowKey 的字典序进行排序 该表具有两个列族分别是 personal 和 office; 其中列族 personal 拥有 name、city、phone 三个列列族 office 拥有 tel、addres 两个列。 Hbase 的表具有以下特点 容量大一个表可以有数十亿行上百万列 面向列数据是按照列存储每一列都单独存放数据即索引在查询时可以只访问指定列的数据有效地降低了系统的 I/O 负担 稀疏性空 (null) 列并不占用存储空间表可以设计的非常稀疏 数据多版本每个单元中的数据可以有多个版本按照时间戳排序新的数据在最上面 存储类型所有数据的底层存储格式都是字节数组 (byte[])。 四、Phoenix
Phoenix 是 HBase 的开源 SQL 中间层它允许你使用标准 JDBC 的方式来操作 HBase 上的数据。在 Phoenix 之前如果你要访问 HBase只能调用它的 Java API但相比于使用一行 SQL 就能实现数据 查询HBase 的 API 还是过于复杂。 Phoenix 的理念是 we put sql SQL back in NOSQL 即你可 以使用标准的 SQL 就能完成对 HBase 上数据的操作。同时这也意味着你可以通过集成 Spring Data JPA 或 Mybatis 等常用的持久层框架来操作 HBase。
其次 Phoenix 的性能表现也非常优异 Phoenix 查询引擎会将 SQL 查询转换为一个或多个 HBase Scan通过并行执行来生成标准的 JDBC 结果集。它通过直接使用 HBase API 以及协处理器和自定义过 滤器可以为小型数据查询提供毫秒级的性能为千万行数据的查询提供秒级的性能。同时 Phoenix 还 拥有二级索引等 HBase 不具备的特性因为以上的优点所以 Phoenix 成为了 HBase 最优秀的 SQL 中间层。 五、Hbase表的数据结构 一个典型的 Hbase Table 表如下 5.1 Row Key (行键)
Row Key 是用来检索记录的主键。想要访问 HBase Table 中的数据只有以下三种方式 通过指定的 Row Key 进行访问 通过 Row Key 的 range 进行访问即访问指定范围内的行 进行全表扫描。
Row Key 可以是任意字符串存储时数据按照 Row Key 的字典序进行排序。这里需要注意以下两点 因为字典序对 Int 排序的结果是 1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21, …,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。如果你使用整型的字符串作为行键那么为了保持整型的自然序行键必须用 0 作左填充。 行的一次读写操作时原子性的 (不论一次读写多少列)。
5.2 Column Family列族
HBase 表中的每个列都归属于某个列族。列族是表的 Schema 的一部分所以列族需要在创建表时进行定义。列族的所有列都以列族名作为前缀例如 courses:history courses:math 都属于
courses 这个列族。
5.3 Column Qualifier (列限定符)
列限定符你可以理解为是具体的列名例如 courses:history courses:math 都属于 courses
这个列族它们的列限定符分别是 history 和 math 。需要注意的是列限定符不是表 Schema 的一部 分你可以在插入数据的过程中动态创建列。
5.4 Column(列)
HBase 中的列由列族和列限定符组成它们由 : (冒号) 进行分隔即一个完整的列名应该表述为 列族名 列限定符 。
5.5 Cell
Cell 是行列族和列限定符的组合并包含值和时间戳。你可以等价理解为关系型数据库中由指定行 和指定列确定的一个单元格但不同的是 HBase 中的一个单元格是由多个版本的数据组成的每个版 本的数据用时间戳进行区分。
1.6 Timestamp(时间戳)
HBase 中通过 row key 和 column 确定的为一个存储单元称为 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 时自动赋值也可以由客户显式指定。每个 Cell 中不同版本的数据按照时间戳倒序排列即最新的数据排在最前面。
