浅析Hbase

2019-12-11 10:22:03 浏览数 (1)

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无论是 NoSQL,还是大数据领域,HBase 都是非常"炙热"的一门数据库。本文将对 HBase 做一些基础性的介绍,旨在入门。

一、简介

HBase 是一个开源的、面向列的非关系型分布式数据库,目前是Hadoop体系中非常关键的一部分。在最初,HBase是基于谷歌的 BigTable 原型实现的,许多技术来自于Fay Chang在2006年所撰写的Google论文"BigTable"。与 BigTable基于Google文件系统(File System)一样,HBase则是基于HDFS(Hadoop的分布式文件系统)之上而开发的。

HBase 采用 Java 语言实现,在其内部实现了BigTable论文提到的一些压缩算法、内存操作和布隆过滤器等,这些能力使得HBase 在海量数据存储、高性能读写场景中得到了大量应用,如 Facebook 在 2010年11 月开始便一直选用 HBase来作为消息平台的存储层技术。HBase 以 Apache License Version 2.0开源,这是一种对商业应用友好的协议,同时该项目当前也是Apache软件基金会的顶级项目之一。

有什么特性

  • 基于列式存储模型,对于数据实现了高度压缩,节省存储成本
  • 采用 LSM 机制而不是B( )树,这使得HBase非常适合海量数据实时写入的场景
  • 高可靠,一个数据会包含多个副本(默认是3副本),这得益于HDFS的复制能力,由RegionServer提供自动故障转移的功能
  • 高扩展,支持分片扩展能力(基于Region),可实现自动、数据均衡
  • 强一致性读写,数据的读写都针对主Region上进行,属于CP型的系统
  • 易操作,HBase提供了Java API、RestAPI/Thrift API等接口
  • 查询优化,采用Block Cache 和 布隆过滤器来支持海量数据的快速查找

与RDBMS的区别

对于传统 RDBMS 来说,支持 ACID 事务是数据库的基本能力,而 HBase 则使用行级锁来保证写操作的原子性,但是不支持多行写操作的事务性,这主要是从灵活性和扩展性上做出的权衡。

ACID 要素包含 原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)以及持久性(Durability)

总体来说, HBase 与传统关系数据库的区别,如下表所示:

特性

HBase

RDBMS

硬件架构

类似于 Hadoop 的分布式集群,硬件成本低廉

传统的多核系统,硬件成本昂贵

容错性

由软件架构实现,由于由多个节点组成 ,所以不担心一点或几点宕机

一般需要额外硬件设备实现 HA 机制

数据库大小

PB

GB、TB

数据排布方式

稀疏的、分布的多维的 Map

以行和列组织

数据类型

Bytes

丰富的数据类型

事物支持

ACID 只支持单个 Row 级别

全面的 ACID 支持,对 Row 和表

查询语言

只支持 Java API (除非与其他框架一起使用,如 Phoenix、Hive)

SQL

索引

只支持 Row-key,除非与其他技术一起应用,如 Phoenix、Hive

支持

吞吐量

百万查询/每秒

数千查询/每秒

二、数据模型

下面,我们以关系型数据库的一个数据表来演示 HBase 的不同之处。

先来看下面这张表:

ID

设备名

状态

时间戳

1

空调

打开

20190712 10:05:01

2

电视机

关闭

20190712 10:05:08

这里记录的是一些家庭设备上报的状态数据(DeviceState),其中包括设备名、状态、时间戳这些字段。

在 HBase 中,数据是按照列族(Column Family,简称CF)来存储的,也就是说对于不同的列会被分开存储到不同的文件。那么对于上面的状态数据表来说,在HBase中会被存储为两份:

列族1. 设备名

Row-Key

CF:Column-Key

Timestamp

Cell Value

1

DeviceState:设备名

20190712 10:05:01

空调

2

DeviceState:设备名

20190712 10:05:08

电视机

列族2. 状态

Row-Key

CF:Column-Key

Timestamp

Cell Value

1

DeviceState:状态

20190712 10:05:01

打开

2

DeviceState:状态

20190712 10:05:08

关闭

这里Row-key是唯一定位数据行的ID字段,而Row-key 加上 CF、Column-Key,再加上一个时间戳才可以定位到一个单元格数据。其中时间戳用来表示数据行的版本, 在HBase中默认会有 3 个时间戳的版本数据,这意味着对同一条数据(同一个Rowkey关联的数据)进行写入时,最多可以保存3个版本。

在查询某一行的数据时,HBase需要同时从两个列族(文件)中进行查找,最终将结果合并后返回给客户端。 由此可见如果列族太多,则会影响读取的性能,在设计时就需要做一些权衡。

由此可见,HBase的使用方式与关系型数据库是大不相同的,在使用 HBase 时需要抛弃许多关系型数据库的思维及做法,比如强类型、二级索引、表连接、触发器等等。

然而 HBase 的灵活性及高度可伸缩性却是传统 RDBMS 无法比拟的。

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