安装url:hbase集群部署
一.简介
HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、稀疏的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
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。
二.与传统数据库的对比
1、传统数据库遇到的问题：
- 数据量很大的时候无法存储
- 没有很好的备份机制（binlog）
- 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：
- 线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑
- 数据存储在hdfs上，备份机制健全(Hfile)
- 通过zookeeper协调查找数据，访问速度块。
三.角色
1.一个或者多个主节点，Hmaster
2.多个从节点，HregionServer
四.数据模型
4.1.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：
- 通过单个row key访问
- 通过row key的range（正则）
- 全表扫描
Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 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)
4.2.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。
4.3.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
4.4.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。
4.5.Region
Region的概念和关系型数据库的分区或者分片差不多。
Hbase会将一个大表的数据基于Rowkey的不同范围分配到不通的Region中，每个Region负责一定范围的数据访问和存储。这样即使是一张巨大的表，由于被切割到不通的region，访问起来的时延也很低。
四.Zookeeper
1.保存Hmaster的地址和backup-master地址
hmaster：
管理HregionServer
做增删改查表的节点
管理HregionServer中的表分配
2.保存表.META.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。
4.通过Zoopkeeper来保证集群中只有1个master在运行，如果master异常，会通过竞争机制产生新的master提供服务
五.Hmaster
为RegionServer分配Region
维护整个集群的负载均衡
维护集群的元数据信息
发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的RegionServer上
当RegionSever失效的时候，协调对应Hlog的拆分
六. HregionServer
管理master为其分配的Region
处理来自客户端的读写请求
负责和底层HDFS的交互，存储数据到HDFS
负责Region变大以后的拆分
负责Storefile的合并工作
七.HDFS
HDFS为Hbase提供最终的底层数据存储服务，同时为Hbase提供高可用（Hlog存储在HDFS）的支持，具体功能概括如下：
提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
数据多副本，保证的高可靠和高可用性
八.使用场景
Hbase是一个通过廉价PC机器集群来存储海量数据的分布式数据库解决方案。它比较适合的场景概括如下：
是巨量大（百T、PB级别）
查询简单（基于rowkey或者rowkey范围查询）
不涉及到复杂的关联
有几个典型的场景特别适合使用Hbase来存储：
海量订单流水数据（长久保存）
交易记录
数据库历史数据
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