HBase是一種高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，是Google Bigtable的開源實現(xiàn)，也是Apache軟件基金會的Hadoop項目的子項目。
利用HBase技術可在PC服務器上搭建起大規(guī)模結構化存儲集群。GoogleBigtable利用GFS作為其文件存儲系統(tǒng)， HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統(tǒng)； Google運行Hadoop平臺的映射化簡（MapReduce）來處理Bigtable中的海量數(shù)據(jù)， HBase同樣利用Hadoop平臺的映射－化簡來處理HBase中的海量數(shù)據(jù)；與谷歌 Bigtable利用Chubby作為協(xié)同服務類似， HBase利用Apache ZooKeeper作為協(xié)同服務。HBase不同于一般的關系數(shù)據(jù)庫，它是一個適合于非結構化數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)庫。HBase是基于列的而不是基于行的模式。在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中， HBase位于結構化存儲層， Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持， Hadoop平臺的映射為HBase提供了高性能的計算能力，Zookeeper為HBase提供了穩(wěn)定服務和失效轉移機制（即Failover機制）。
結構介紹
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規(guī)模結構化存儲集群。
與富士通株式會社 Cliq等商用大數(shù)據(jù)產(chǎn)品不同，HBase是谷歌 Bigtable的開源實現(xiàn)，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統(tǒng)，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統(tǒng)；Google運行MapReduce來處理Bigtable中的海量數(shù)據(jù)，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量數(shù)據(jù)；Google Bigtable利用 Chubby作為協(xié)同服務，HBase利用Apache ZooKeeper作為對應。
上圖描述Hadoop EcoSystem中的各層系統(tǒng)。其中,HBase位于結構化存儲層，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持，Hadoop MapReduce為HBase提供了高性能的計算能力，Zookeeper為HBase提供了穩(wěn)定服務和failover機制。
此外，Pig和hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理變的非常簡單。Apache Sqoop則為HBase提供了方便的時態(tài)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)導入功能，使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)向HBase中遷移變的非常方便。
模型
主要討論邏輯模型和物理模型
（1）邏輯模型
Hbase的名字的來源是Hadoop database，即Hadoop數(shù)據(jù)庫。
主要是從用戶角度來考慮，即如何使用Hbase。
（2）物理模型
主要從實現(xiàn)Hbase的角度來討論
訪問接口
1. Native Java API，最常規(guī)和高效的訪問方式，適合Hadoop MapReduce Job并行批處理HBase表數(shù)據(jù)
2. HBase Shell，HBase的命令行工具，最簡單的接口，適合HBase管理使用
3. Thrift Gateway，利用Thrift序列化技術，支持C++，PHP，Python等多種語言，適合其他異構系統(tǒng)在線訪問HBase表數(shù)據(jù)
4. REST Gateway，支持REST 風格的Http API訪問HBase, 解除了語言限制
5. Pig，可以使用Pig Latin流式編程語言來操作HBase中的數(shù)據(jù)，和hive類似，本質最終也是編譯成MapReduce Job來處理HBase表數(shù)據(jù)，適合做數(shù)據(jù)統(tǒng)計
6. Hive，當前Hive的Release版本尚沒有加入對HBase的支持，但在下一個版本Hive 0.7.0中將會支持HBase，可以使用類似SQL來訪問HBase
HBase數(shù)據(jù)模型Table & Column Family
? Row Key: 行鍵，Table的主鍵，Table中的記錄默認按照Row Key升序排序
? Timestamp:時間戳，每次數(shù)據(jù)操作對應的時間戳，可以看作是數(shù)據(jù)的version number
? Column Family：列簇，Table在水平方向有一個或者多個Column Family組成，一個Column Family中可以由任意多個Column組成，即Column Family支持動態(tài)擴展，無需預先定義Column的數(shù)量以及類型，所有Column均以二進制格式存儲，用戶需要自行進行類型轉換。
Table&Region
當Table隨著記錄數(shù)不斷增加而變大后，會逐漸分裂成多份splits，成為regions，一個region由[startkey,endkey)表示，不同的region會被Master分配給相應的RegionServer進行管理：
HBase中有兩張?zhí)厥獾腡able，-ROOT-和.META.
.META.：記錄了用戶表的Region信息，.META.可以有多個region
-root：記錄了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一個region
? Apache ZooKeeper中記錄了-ROOT-表的location
Client訪問用戶數(shù)據(jù)之前需要首先訪問Apache ZooKeeper，然后訪問-ROOT-表，接著訪問.META.表，最后才能找到用戶數(shù)據(jù)的位置去訪問，中間需要多次網(wǎng)絡操作，不過client端會做緩存CPU緩存。
MapReduce on HBase
在HBase系統(tǒng)上運行批處理運算，最方便和實用的模型依然是MapReduce，如下圖：
HBase Table和Region的關系，比較類似Hadoop File和Block的關系，HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API，可以方便的將HBase Table作為Hadoop MapReduce的Source和Sink，對于MapReduce Job應用開發(fā)人員來說，基本不需要關注HBase系統(tǒng)自身的細節(jié)。
HBase系統(tǒng)架構
Client HBase Client使用HBase的RPC機制與HMaster和HRegionServer進行通信，對于管理類操作，Client與HMaster進行RPC；對于數(shù)據(jù)讀寫類操作，Client與HRegionServer進行RPC
Zookeeper Quorum中除了存儲了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，HRegionServer也會把自己以Ephemeral方式注冊到Zookeeper中，使得HMaster可以隨時感知到各個HRegionServer的健康狀態(tài)。此外，Zookeeper也避免了HMaster的單點問題，見下文描述
HMaster
HMaster沒有單點問題，HBase中可以啟動多個HMaster，通過Apache ZooKeeper的Master Election機制保證總有一個Master運行，HMaster在功能上主要負責Table和Region的管理工作：
1.管理用戶對Table的增、刪、改、查操作
2.管理HRegionServer的負載均衡，調(diào)整Region分布
3.在Region Split后，負責新Region的分配
4.在HRegionServer停機后，負責失效HRegionServer上的Regions遷移
HRegionServer
HRegionServer主要負責響應用戶I/O請求，向hdfs文件系統(tǒng)中讀寫數(shù)據(jù)，是HBase中最核心的模塊。
HRegionServer內(nèi)部管理了一系列HRegion對象，每個HRegion對應了Table中的一個Region，HRegion中由多個HStore組成。每個HStore對應了Table中的一個Column Family的存儲，可以看出每個ColumnFamily其實就是一個集中的存儲單元，因此最好將具備共同IO特性的column放在一個Column Family中，這樣最高效。
HStore存儲是HBase存儲的核心了，其中由兩部分組成，一部分是MemStore，一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer，用戶寫入的數(shù)據(jù)首先會放入MemStore，當MemStore滿了以后會Flush成一個StoreFile（底層實現(xiàn)是HFile），當StoreFile文件數(shù)量增長到一定閾值，會觸發(fā)Compact合并操作，將多個StoreFiles合并成一個StoreFile，合并過程中會進行版本合并和數(shù)據(jù)刪除，因此可以看出HBase其實只有增加數(shù)據(jù)，所有的更新和刪除操作都是在后續(xù)的compact過程中進行的，這使得用戶的寫操作只要進入內(nèi)存中就可以立即返回，保證了HBase I/O的高性能。當StoreFiles Compact后，會逐步形成越來越大的StoreFile，當單個StoreFile大小超過一定閾值后，會觸發(fā)Split操作，同時把當前Region Split成2個Region，父Region會下線，新Split出的2個孩子Region會被HMaster分配到相應的HRegionServer上，使得原先1個Region的壓力得以分流到2個Region上。下圖描述了Compaction和Split的過程：
在理解了上述HStore的基本原理后，還必須了解一下HLog的功能，因為上述的HStore在系統(tǒng)正常工作的前提下是沒有問題的，但是在分布式系統(tǒng)環(huán)境中，無法避免系統(tǒng)出錯或者宕機，因此一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的內(nèi)存數(shù)據(jù)將會丟失，這就需要引入HLog了。每個HRegionServer中都有一個HLog對象，HLog是一個實現(xiàn)Write Ahead Log的類，在每次用戶操作寫入MemStore的同時，也會寫一份數(shù)據(jù)到HLog文件中（HLog文件格式見后續(xù)），HLog文件定期會滾動出新的，并刪除舊的文件（已持久化到StoreFile中的數(shù)據(jù)）。當HRegionServer意外終止后，HMaster會通過Apache ZooKeeper感知到，HMaster首先會處理遺留的 HLog文件，將其中不同Region的Log數(shù)據(jù)進行拆分，分別放到相應region的目錄下，然后再將失效的region重新分配，領取 到這些region的HRegionServer在Load Region的過程中，會發(fā)現(xiàn)有歷史HLog需要處理，因此會Replay HLog中的數(shù)據(jù)到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成FinalData。
存儲格式
HBase中的所有數(shù)據(jù)文件都存儲在Hadoop HDFS文件系統(tǒng)上，主要包括上述提出的兩種文件類型：
1. HFile， HBase中KeyValue數(shù)據(jù)的存儲格式，HFile是Hadoop的二進制格式文件，實際上StoreFile就是對HFile做了輕量級包裝，即StoreFile底層就是HFile
2. HLog File，HBase中WAL（Write Ahead Log）的存儲格式，物理上是Hadoop的Sequence File
HFile
下圖是HFile的存儲格式：
首先HFile文件是不定長的，長度固定的只有其中的兩塊：Trailer和FileInfo。正如圖中所示的，Trailer中有指針指向其他數(shù)據(jù)塊的起始點。File Info中記錄了文件的一些后設信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。數(shù)據(jù) Index和Meta Index塊記錄了每個Data塊和Meta塊的起始點。
Data Block是HBase I/O的基本單元，為了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block 緩存機制。每個Data塊的大小可以在創(chuàng)建一個Table的時候通過參數(shù)指定，大號的Block有利于順序Scan，小號Block利于隨機查詢。每個Data塊除了開頭的Magic以外就是一個個KeyValue對拼接而成, Magic內(nèi)容就是一些隨機數(shù)字，目的是防止數(shù)據(jù)損壞。后面會詳細介紹每個KeyValue對的內(nèi)部構造。
HFile里面的每個KeyValue對就是一個簡單的字節(jié)數(shù)組。但是這個byte數(shù)組里面包含了很多項，并且有固定的結構。我們來看看里面的具體結構：
開始是兩個固定長度的數(shù)值，分別表示Key的長度和Value的長度。緊接著是Key，開始是固定長度的數(shù)值，表示RowKey的長度，緊接著是RowKey，然后是固定長度的數(shù)值，表示Family的長度，然后是Family，接著是Qualifier，然后是兩個固定長度的數(shù)值，表示時間 Stamp和Key Type（Put/Delete）。Value部分沒有這么復雜的結構，就是純粹的二進制數(shù)據(jù)了。
HLogFile
上圖中示意了HLog文件的結構，其實HLog文件就是一個普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey對象，HLogKey中記錄了寫入數(shù)據(jù)的歸屬信息，除了table和region名字外，同時還包括 sequence number和timestamp，timestamp是“寫入時間”，序列 number的起始值為0，或者是最近一次存入文件系統(tǒng)中sequence number。
HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue對象，即對應HFile中的KeyValue，可參見上文描述。
文檔
HBase最新官方參考指南中文版(見參考資料)
HBase Reference Guide
參考資料 >
HBase.中國大百科全書.2024-03-24
HBase最新官方參考指南中文版.瀚海星空.2013-01-17