hbase快速入门与使用教程

HBase简介

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

什么时候需要HBase呢？

半结构化或非结构化数据，对于数据结构字段不够确定或杂乱无章很难按一个概念去进行抽取的数据适合用HBase。当业务发展需要存储author的email，phone，address信息时RDBMS需要停机维护，而HBase支持动态增加。

记录非常稀疏

RDBMS的行有多少列是固定的，为null的列浪费了存储空间。而如上文提到的，HBase为null的Column不会被存储，这样既节省了空间又提高了读性能。

多版本数据

如上文提到的根据Row key和Column key定位到的Value可以有任意数量的版本值，因此对于需要存储变动历史记录的数据，用HBase就非常方便了。比如上例中的author的Address是会变动的，业务上一般只需要最新的值，但有时可能需要查询到历史值。

超大数据量

当数据量越来越大，RDBMS数据库撑不住了，就出现了读写分离策略，通过一个Master专门负责写 *** 作，多个Slave负责读 *** 作，服务器成本倍增。随着压力增加，Master撑不住了，这时就要分库了，把关联不大的数据分开部署，一些join查询不能用了，需要借助中间层。随着数据量的进一步增加，一个表的记录越来越大，查询就变得很慢，于是又得搞分表，比如按ID取模分成多个表以减少单个表的记录数。经历过这些事的人都知道过程是多么的折腾。采用HBase就简单了，只需要加机器即可，HBase会自动水平切分扩展，跟Hadoop的无缝集成保障了其数据可靠性（HDFS）和海量数据分析的高性能（MapReduce）。

HTable一些基本概念

Row key

行主键， HBase不支持条件查询和Order by等查询，读取记录只能按Row key（及其range）或全表扫描，因此Row key需要根据业务来设计以利用其存储排序特性（Table按Row key字典序排序如1，10，100，11，2）提高性能。

Column Family（列族）

在表创建时声明，每个Column Family为一个存储单元。在上例中设计了一个HBase表blog，该表有两个列族：arTIcle和author。

Column（列）

HBase的每个列都属于一个列族，以列族名为前缀，如列arTIcle:TItle和arTIcle:content属于article列族，author:name和author:nickname属于author列族。

Timestamp

HBase通过row和column确定一份数据，这份数据的值可能有多个版本，不同版本的值按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面，查询时默认返回最新版本。如上例中row key=1的author:nickname值有两个版本，分别为1317180070811对应的“一叶渡江”和1317180718830对应的“yedu”（对应到实际业务可以理解为在某时刻修改了nickname为yedu，但旧值仍然存在）。Timestamp默认为系统当前时间（精确到毫秒），也可以在写入数据时指定该值。

Value

每个值通过4个键唯一索引，tableName+RowKey+ColumnKey+Timestamp=》value，例如上例中{tableName=’blog’，RowKey=’1’，ColumnName=’author:nickname’，Timestamp=’ 1317180718830’}索引到的唯一值是“yedu”。

存储类型

TableName 是字符串

RowKey 和 ColumnName 是二进制值（Java 类型 byte［］）

Timestamp 是一个 64 位整数（Java 类型 long）

value 是一个字节数组（Java类型 byte［］）。

将HTable的存储结构理解为

即HTable按Row key自动排序，每个Row包含任意数量个Columns，Columns之间按Column key自动排序，每个Column包含任意数量个Values。理解该存储结构将有助于查询结果的迭代。