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HBase是一個分布式型的NoSQL數(shù)據(jù)庫，經(jīng)常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理，例如數(shù)據(jù)存儲，實時數(shù)據(jù)分析和處理等。HBase采用Hadoop文件系統(tǒng)（HDFS）作為底層存儲，通過ZooKeeper進行協(xié)調(diào)管理，可以通過對HBase數(shù)據(jù)庫進行適當(dāng)?shù)墓芾?，提高系統(tǒng)的性能和可靠性。本文將介紹HBase數(shù)據(jù)庫的管理指南。
一、HBase環(huán)境搭建
需要完成Hadoop集群的部署，因為HBase需要運行在Hadoop的基礎(chǔ)之上。之后，需要下載并安裝HBase軟件包，配置文件包括hbase-env.sh、hbase-site.xml和regionservers等，需要根據(jù)實際需求進行修改。
二、HBase的數(shù)據(jù)模型
HBase的數(shù)據(jù)模型是基于列族（column family）和行鍵（row key）的。列族是數(shù)據(jù)庫表的列，行鍵是表中的行。HBase的數(shù)據(jù)模型與關(guān)系數(shù)據(jù)庫不同，它采用稀疏矩陣的方式存儲數(shù)據(jù)，一張表不用都具有相同的列。同時，HBase還支持多版本數(shù)據(jù)存儲，每次更新數(shù)據(jù)時都會生成一個新的版本。
三、HBase數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的管理
1. 表的創(chuàng)建和刪除
在HBase中創(chuàng)建表需要指定表的名稱、列族的名稱以及其他參數(shù)，例如是否預(yù)分區(qū)等。通過HBase Shell可以完成這個操作：
$ create ‘test’, ‘cf1’
刪除表同樣也需要使用HBase Shell：
$ disable ‘test’
$ drop ‘test’
2. 行的創(chuàng)建、查詢、更新和刪除
行是HBase中的基本存儲單位，可以使用put和get命令分別進行行的創(chuàng)建和查詢：
$ put ‘test’, ‘row1’, ‘cf1:qual1’, ‘value1’
$ get ‘test’, ‘row1’
同樣地，可以使用delete命令刪除行：
$ delete ‘test’, ‘row1’
3. 增量備份和全量備份
對于HBase數(shù)據(jù)庫的備份，可以采用增量備份或全量備份的方式進行。增量備份是指備份數(shù)據(jù)庫發(fā)生變化的那些數(shù)據(jù)塊，可以通過命令來手動備份：
$ hbase backup incremental -backup_root hdfs://backup -set backup_id=19
全量備份則是備份整個HBase數(shù)據(jù)庫，也可以通過命令手動備份：
$ hbase backup create full hdfs://backup
四、HBase數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化
為了提高HBase數(shù)據(jù)庫的性能，可以采用以下措施：
1. 增加Region服務(wù)器的數(shù)量
Region服務(wù)器是HBase負責(zé)存儲數(shù)據(jù)的實例，增加Region服務(wù)器的數(shù)量可以提高HBase系統(tǒng)的并發(fā)能力和容錯性。
2. 預(yù)分區(qū)表
預(yù)分區(qū)表是指在創(chuàng)建表時，將表分成多個區(qū)域（Region），每個區(qū)域可能包含不同的數(shù)據(jù)。這樣可以避免單個Region的數(shù)據(jù)量過大，提高查詢速度和負載均衡。
3. Rowkey的設(shè)計
Rowkey是HBase中行的唯一標(biāo)識符，好的Rowkey設(shè)計可以提高查詢速度和負載均衡。
4. 開啟壓縮
HBase數(shù)據(jù)庫支持在寫入和讀取數(shù)據(jù)時使用壓縮算法，可以減少磁盤的使用，提高讀寫性能。
五、
本文介紹了HBase數(shù)據(jù)庫的管理指南，包括環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)庫優(yōu)化等內(nèi)容。通過采用適當(dāng)?shù)墓芾砗蛢?yōu)化措施，可以提高HBase數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性，有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和實時數(shù)據(jù)分析和處理等任務(wù)。
相關(guān)問題拓展閱讀：
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網(wǎng)頁搜索：
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存儲結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)
優(yōu)點：
水平可擴展性特別好：
依賴：
文件存儲系統(tǒng)：HDFS
海量數(shù)據(jù)處理：MapReduce
協(xié)同管理服務(wù)：Zookeeper
滿足了：大數(shù)據(jù)量的實時計算
數(shù)據(jù)類型：
RDBMS：關(guān)系數(shù)據(jù)模型、多種數(shù)據(jù)類型
Hbase：
數(shù)據(jù)操作：
存儲模式：
索引：
數(shù)據(jù)維護：
可伸縮性：
縱向擴展：
水平擴展：
Hbase的訪問接口：
拆局 JAVA API
shell
thrift Gateway
restful Gateway
SQL接口：pig編寫類sql hive用hivesql訪問Hbase
Hbase的數(shù)據(jù)類型：
列限定符
每個值都是未解釋的bytes
一個行可以有一個行鍵和多列
表由列族組成
Hbase數(shù)據(jù)模型：
列族支持動態(tài)擴展、保留舊版本（HDFS只能追加數(shù)據(jù)）
基礎(chǔ)元素：
行鍵 ： rowkey
列族
列限定敗燃符
單元格 （時間戳概念、對應(yīng)數(shù)據(jù)版本）
坐標(biāo)概念：
四維定位：行鍵、列族、列限定符、時間戳
稀疏表旅枯讓
HBASE：面向列的存儲：高數(shù)據(jù)壓縮率、分析便捷
RDBMS ：面向行存儲，事務(wù)性操作（記錄完整）、不便于分析（需要全表掃描）
4.3 HBASE 的實現(xiàn)原理
4.3.1 庫函數(shù) 、master服務(wù)器、region服務(wù)器
Master服務(wù)器：
分區(qū)信息進行維護和管理
維護region服務(wù)器列表
確認當(dāng)前工作的region服務(wù)器
負責(zé)對region進行分配和負載平衡
對表的增刪改查
region服務(wù)器：
客戶端不依賴于Master獲取位置信息
用戶數(shù)據(jù)的存儲和管理
Region服務(wù)器個region —–Store是一個列族—-每個列族就是一個Hfile—-所有region公用1個Hlog
寫數(shù)據(jù)流程：Region服務(wù)器—寫緩存Memstore—寫日志（Hlog）
讀數(shù)據(jù)流程：Region服務(wù)器-讀緩存Memstore（最新數(shù)據(jù)）—-StoreFile
緩存刷新：周期性將緩存內(nèi)容刷寫到Storefile 清空緩存—Hlog寫入標(biāo)記
每次刷寫會生成新的StoreFile 每個Store包含多個StoreFile
每個Region服務(wù)器都有一個自己的Hlog，將啟動檢查確認緩存刷新是否有新的內(nèi)容需要刷寫，發(fā)現(xiàn)則刷寫新的storefile,完成后刪除Hlog，開始對外提供服務(wù)
Storefile的合并,storefile 的數(shù)量達到閾值后，會進行合并。當(dāng)Storefile超過大小閾值則會觸發(fā)Region的分裂
4.4 Hlog的工作原理
Zookeeper負責(zé)監(jiān)聽region服務(wù)器，由master處理故障，通過故障服務(wù)器的Hlog恢復(fù)，按region切分Hlog，將region和對應(yīng)的Hlog分配到新的region服務(wù)器上
一個HBASE表會被劃分成多個Region（1G-2G 取決于服務(wù)器性能）
同一個region不會被拆分到不同服務(wù)器上
Region的尋找：
Meta表：regionID 服務(wù)器ID 存儲元數(shù)據(jù)
Root表：只有一個region
三級尋址：
zookeeper文件—root表-多個meta表–多個用戶數(shù)據(jù)表
客戶端會有Hbase三層尋址的緩存，調(diào)用訪問Hbase的接口，緩存失效后，再次尋址
zookeeper決定master服務(wù)器，確保只有一個master
4.5 Hbase的應(yīng)用方案
性能優(yōu)化：
1）時間靠近存放—-將時間戳引入行鍵，使用Long.max-時間戳進行排序
2）提升讀寫性能,創(chuàng)建表時設(shè)置HcloumnDescriptor.setMemory=true，會將表放入內(nèi)存的緩存中
3）節(jié)省存儲·空間—-設(shè)置更大版本數(shù)、保存最新版的數(shù)據(jù)，將更大版本參數(shù)設(shè)置為1
4）timetolive參數(shù)，會將過期數(shù)據(jù)自動清空
檢測Hbase性能：
Maste-status（web瀏覽器查詢）
ganglia
OpenTSDB
Armbari
sql 查詢HBASE
1）hive整合hbase
2）Phoenix
Hbase 二級索引 (輔助索引）
默認只支持對rowkey進行索引
Hbase行訪問：
1）單行鍵訪問
2）確定起點和終點訪問區(qū)間數(shù)據(jù)
3）全表掃描
二級索引樣例：
Hindex Hbase+redis Solr+ Hbase
二級索引的機制：
Hbase Coprocessor
endpoint —存儲過程
observer—-觸發(fā)器
通過Observer監(jiān)測數(shù)據(jù)插入動作，同步寫入索引表，完成對表和列的索引
Hbase 主表 索引表
4.6 HBASE的shell命令
三種部署模式：單機 偽分布式 分布式
HDFS
創(chuàng)建表
create table， F1， F2， F3
list table
每次只能為1行的1列添加數(shù)據(jù)
put table R1，R1:C1 ，“1,2,3”
scan table R1，{column=’R1:C1′}
get table
刪除表：
disable table +drop table
4.7 JAVA API +HBASE
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當(dāng)前題目：HBase數(shù)據(jù)庫管理指南(hbase數(shù)據(jù)庫管理)
標(biāo)題路徑：http://m.5511xx.com/article/copsgdd.html
