Apache HBase™ 是以 hdfs 为数据存储的，一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。

Bigtable 是一个稀疏的、分布式的、持久的多维排序 map。

该映射由行键、列键和时间戳索引；映射中的每个值都是一个未解释的字节数组

HBase 使用与 Bigtable 非常相似的数据模型。用户将数据行存储在带标签的表中。数 据行具有可排序的键和任意数量的列。该表存储稀疏，因此如果用户喜欢，同一表中的行可 以具有疯狂变化的列。

HBase 数据模型的关键在于稀疏、分布式、多维、排序的映射。其中映射 map 指代非关系型数据库的 key-Value 结构。

什么时候用Hbase？

数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。因为数据量小的话，真正能工作的机器量少，剩余的机器都处于空闲的状态

如果你不需要辅助索引，静态类型的列，事务等特性，一个已经用RDBMS的系统想要切换到Hbase，则需要重新设计系统。

保证硬件资源足够，每个HDFS集群在少于5个节点的时候，都不能表现的很好。因为HDFS默认的复制数量是3，再加上一个NameNode。

常见应用场景

• 存储业务数据:车辆GPS信息，司机点位信息，用户操作信息，设备访问信息。。。
• 存储日志数据:架构监控数据（登录日志，中间件访问日志，推送日志，短信邮件发送记录。。。），业务操作日志信息
• 存储业务附件：UDFS系统存储图像，视频，文档等附件信息

一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API会导致访问不可监控，影响系统稳定性，以致于版本升级的不可控。

逻辑结构

  {
        "row_key1":{
        "personal_info":{
            "name":"zhangsan", "city":"北京", "phone":"131********"
        },
        "office_info":{
            "tel":"010-1111111", "address":"atguigu"
        }
    },
        "row_key11":{
        "personal_info":{
            "city":"上海", "phone":"132********"
        },
        "office_info":{
            "tel":"010-1111111" 尚硅谷大数据技术之 HBase

        }
    },
        "row_key2":{
......
    }

物理结构

物理存储结构即为数据映射关系，而在概念视图的空单元格，底层实际根本不存储。

数据模型

Name Space

类似关系型数据库的 database 概念，每个命名空间下有多个表。

HBase 两 个自带的命名空间，分别是 hbase (存放的是 HBase 内置的表)，default(用户默认使用的命名空间）。

Table

类似关系型数据库的表概念。

不同的是，HBase 定义表时只需要声明列族即可，不需要声明具体的列。

因为数据存储时稀疏的，所有往 HBase 写入数据时，字段可以动态、按需 指定。

Row

每行数据都由一个 RowKey 和多个 **Column（列）**组成。

数据按照 RowKey 的字典顺序存储，并且查询数据时只能根据 RowKey 进行检索。

Column

由 Column Family(列族)和 Column Qualifier（列限定符）限定

例如 info：name，info：age。建表时，只需指明列族，而列限定符无需预先定义。

Time Stamp

用于标识数据的不同版本（version）

每条数据写入时，系统会自动为其加上该字段， 其值为写入 HBase 的时间。

Cell

{rowkey, column Family：column Qualifier, timestamp} 唯一确定的单元.

由字节码形式存贮。

存储设计

在Hbase中，表被分割成多个更小的块然后分散的存储在不同的服务器上，这些小块叫做Regions，存放Regions的地方叫做RegionServer。

Master进程负责处理不同的RegionServer之间的Region的分发。

在Hbase实现中HRegionServer和HRegion类代表RegionServer和Region。

HRegionServer除了包含一些HRegions之外，还处理两种类型的文件用于数据存储

• HLog， 预写日志文件，也叫做WAL(write-ahead log)
• HFile 真实的数据存储文件

HLog

• MasterProcWAL：HMaster记录管理操作，比如解决冲突的服务器，表创建和其它DDLs等操作到它的WAL文件中，这个WALs存储在MasterProcWALs目录下，它不像RegionServer的WALs，HMaster的WAL也支持弹性操作，就是如果Master服务器挂了，其它的Master接管的时候继续操作这个文件。

• WAL记录所有的Hbase数据改变，如果一个RegionServer在MemStore进行FLush的时候挂掉了，WAL可以保证数据的改变被应用到。如果写WAL失败了，那么修改数据的完整操作就是失败的。

  • 通常情况，每个RegionServer只有一个WAL实例。在2.0之前，WAL的实现叫做HLog
  • WAL位于*/hbase/WALs/*目录下
  • MultiWAL: 如果每个RegionServer只有一个WAL，由于HDFS必须是连续的，导致必须写WAL连续的，然后出现性能问题。MultiWAL可以让RegionServer同时写多个WAL并行的，通过HDFS底层的多管道，最终提升总的吞吐量，但是不会提升单个Region的吞吐量。

• WAL的配置：

  // 启用multiwal
  <property>
    <name>hbase.wal.provider</name>
    <value>multiwal</value>
  </property>
  

  Wiki百科关于WAL

HFile

HFile是Hbase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小，数据量的大小)影响block的大小，在大数据集的情况下，block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。

探讨数据库的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。

Hfile生成方式

起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。

Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。

而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：

注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。