HBase基础知识分享(一)

写在前面

今天来学习Hbase部分的知识!
Zookeeper的ZAB协议

ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast）协议是Zookeeper的核心协议之一，用于保证集群中数据的一致性、次序性和容错性。它包括以下几个关键阶段：

• Leader选举：选举出一个Leader节点来协调集群内的操纵。
  
• 事务提案：客户端提交的事务会被提案并传播到集群中。
  
• 投票与提交：集群中的所有节点投票确认事务，然后提交。
  

ZAB协议的设计灵感来自于Paxos协议，但简化了许多步骤，使其更加适合Zookeeper这种主要用作协调服务的分布式系统。
ZAB协议的特点

• 保证数据一致性。
  
• 通过Leader节点保证次序性。
  
• 容错性强，能应对节点故障或网络分区。
  
• 为分布式系统提供强一致性，确保高可用性和稳定性。
  

HBase的特点

• 大规模：支持百万级别的列和行，适合存储海量数据。
  
• 面向列族：数据存储按列族进行分组，提供灵活的存储和权限控制。
  
• 希罕：只对有数据的列分配存储空间，节省存储。
  
• 无模式（No Schema）：每行可以有差别的列，不强制列的定义。
  
• 数据多版本：支持多版本数据，每个单元格有多个版本，可以根据时间戳查询差别版本。
  
• 数据单一类型：所有数据都以字节数组存储，无类型区分。
  

HBase的三维有序结构

HBase的数据按 行键、列族和时间戳 三个维度进行排序：

• 行键（Row Key）：数据按行键的字典次序排序，行键是HBase存储的基本粒度。
  
• 列族（Column Family）：数据按列族进行分组，同一个列族内的数据按列名排序。
  
• 时间戳（Timestamp）：同一个单元格内的数据可以有多个版本，按时间戳的次序排序，支持多版本数据。
  

这个设计使得HBase在处理惩罚大数据时具有高效的查询、存储和写入能力。
如何定位到 HBase 的 Cell

• 行键（Row Key）：HBase中的数据按行键次序存储，因此要查询某个 Cell，需要知道它的行键。通过查询行键，可以定位到包含该行数据的 RegionServer。
  
• 列族（Column Family）和列名（Column Qualifier）：一旦确定了目的行，下一步是确定目的列。HBase按列族存储数据，每个列族包含多个列，查询时需要指定列族和列名。
  
• 时间戳（Timestamp）：HBase中的每个单元格按时间戳版本排序。每次写入时，HBase会自动为每个单元格分配一个时间戳。假如没有显式指定时间戳，默认利用当前时间戳。
  

通过 行键、列族、列名和时间戳，可以精确地查询到一个 Cell。
什么是 Region？通过 RK 定位到 Region

• Region 是HBase存储数据的最小单元，负责存储一个连续范围的行数据。
  
• Region 根据行键范围划分，HBase会根据行键自动将数据划分到差别的 Region。
  
• 通过 行键（Row Key），HBase可以定位到某个 Region。每个 Region 都有一个行键范围，当查询时，HBase会根据行键判断它所属的Region。
  
• HBase通过 Zookeeper 或 Master节点 来管理Region和RegionServer的分配。查询时，客户端通过行键查询Zookeeper或Master，得到对应的Region和RegionServer信息。
  

HBase的数据模型

• RowKey：用于唯一标识一行数据，是HBase查询数据的主键。
  
  
  
  • 支持通过单个RowKey、RowKey范围或正则表达式等方式查询。
    
  • RowKey按字典次序存储，最大长度64KB，通常应用中为10~100字节。
    
  
  
• 列簇（Column Family）：
  
  
  
  • 列簇是表的结构部分，表创建时必须指定至少一个列簇。
    
  • 列簇内的数据按列名排序。
    
  • HBase中的数据存储、权限控制和版本控制都是按列簇进行的。
    
  
  
• 时间戳：
  
  
  
  • 每条数据都会记录时间戳，支持多版本数据存储。
    
  • 按时间戳倒序存储，获取数据时默认返回最新版本。
    
  • 设置TTL（Time to Live）时，HBase会根据时间戳自动删除逾期数据。
    
  
  
• Cell：
  
  
  
  • 由 RowKey、Column（列簇+列名） 和 Version（时间戳） 唯一标识。
    
  • HBase中的数据都以字节数组情势存储。
    
  
  

HBase的架构及读写流程

HBase的架构主要包括以下组件：

• Client：提交读写请求。
  
• HMaster：负责管理Region和RegionServer的分配。
  
• RegionServer：负责存储和处理惩罚Region数据。
  
• Zookeeper：协调HBase集群中的节点，维护元数据。
  

HBase读写流程：

• 写入流程：客户端请求写入数据，HBase首先将数据写入 MemStore，然后异步刷写到HFile中。当数据到达阈值时，会触发Region的分裂。
  
• 读取流程：客户端请求读取数据，HBase根据行键定位到对应的RegionServer，并从MemStore或HFile中读取数据。
  
  
  
  

常用的HBase比较器与过滤器

比较器（Comparator）

• BinaryComparator：按字节索引次序比较字节数组。
  
• BinaryPrefixComparator：比较字节数组的前缀是否匹配。
  
• RegexStringComparator：利用正则表达式比较字符串。
  
• SubstringComparator：判断一个子串是否存在于目的字符串中。
  

• HBase有哪些常用的过滤器？
  

单列值过滤器：SingleColumnValueFilter
SingleColumnValueFilter会返回满足条件的cell所在行的所有cell的值（即会返回一行数据）
通过SingleColumnValueFilter与查询文科班所有学生信息

1.     @Test
2.     // 通过SingleColumnValueFilter与查询文科班所有学生信息
3.     public void RegexStringComparatorFilter() throws IOException {
4.         Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
5.         SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter(
6.                 "info".getBytes(),
7.                 "clazz".getBytes(),
8.                 CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
9.                 new RegexStringComparator("^文科.*")
10.         );
12.         Scan scan = new Scan();
13.         scan.setFilter(singleColumnValueFilter);
14.         ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
16.         Result rs = scanner.next();
17.         while (rs != null) {
18.             String id = Bytes.toString(rs.getRow());
19.             String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "name".getBytes()));
20.             int age = Bytes.toInt(rs.getValue("info".getBytes(), "age".getBytes()));
21.             String gender = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "gender".getBytes()));
22.             String clazz = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "clazz".getBytes()));
24.             System.out.println(id + "\t" + name + "\t" + age + "\t" + gender + "\t" + clazz + "\t");
26.             rs = scanner.next();
27.         }
29.     }

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列值清除过滤器：SingleColumnValueExcludeFilter
与SingleColumnValueFilter相反，会清除掉指定的列，其他的列全部返回
通过SingleColumnValueExcludeFilter与BinaryComparator查询文科一班所有学生信息，最终不返回clazz列

1.     @Test
2.     // 通过SingleColumnValueExcludeFilter与BinaryComparator查询文科一班所有学生信息，最终不返回clazz列
3.     public void RegexStringComparatorExcludeFilter() throws IOException {
4.         Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
5.         SingleColumnValueExcludeFilter singleColumnValueExcludeFilter = new SingleColumnValueExcludeFilter(
6.                 "info".getBytes(),
7.                 "clazz".getBytes(),
8.                 CompareFilter.CompareOp.EQUAL,
9.                 new BinaryComparator("文科一班".getBytes())
10.         );
12.         Scan scan = new Scan();
13.         scan.setFilter(singleColumnValueExcludeFilter);
14.         ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
16.         Result rs = scanner.next();
17.         while (rs != null) {
18.             String id = Bytes.toString(rs.getRow());
19.             String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "name".getBytes()));
20.             int age = Bytes.toInt(rs.getValue("info".getBytes(), "age".getBytes()));
21.             String gender = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "gender".getBytes()));
22.             // clazz列为空
23.             String clazz = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "clazz".getBytes()));
25.             System.out.println(id + "\t" + name + "\t" + age + "\t" + gender + "\t" + clazz + "\t");
27.             rs = scanner.next();
28.         }
30.     }

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rowkey前缀过滤器：PrefixFilter
通过PrefixFilter查询以150010008开头的所有前缀的rowkey

1.     @Test
2.     // 通过PrefixFilter查询以150010008开头的所有前缀的rowkey
3.     public void PrefixFilterFilter() throws IOException {
4.         Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
5.         PrefixFilter prefixFilter = new PrefixFilter("150010008".getBytes());
6.         Scan scan = new Scan();
7.         scan.setFilter(prefixFilter);
8.         ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
9.         Result rs = scanner.next();
10.         while (rs != null) {
11.             String id = Bytes.toString(rs.getRow());
12.             String name = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "name".getBytes()));
13.             int age = Bytes.toInt(rs.getValue("info".getBytes(), "age".getBytes()));
14.             String gender = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "gender".getBytes()));
15.             // clazz列为空
16.             String clazz = Bytes.toString(rs.getValue("info".getBytes(), "clazz".getBytes()));
18.             System.out.println(id + "\t" + name + "\t" + age + "\t" + gender + "\t" + clazz + "\t");
20.             rs = scanner.next();
21.         }
22.     }

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分页过滤器PageFilter
通过PageFilter查询第三页的数据，每页10条
利用PageFilter分页效率比较低，每次都需要扫描前面的数据，直到扫描到所需要查的数据
可设计一个合理的rowkey来实现分页需求

1.     @Test
2.     // 通过PageFilter查询第三页的数据，每页10条
3.     public void PageFilter() throws IOException {
4.         Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
5.         int PageNum = 3;
6.         int PageSize = 10;
7.         Scan scan = new Scan();
8.         if (PageNum == 1) {
9.             scan.withStartRow("".getBytes());
10.             //使用分页过滤器，实现数据的分页
11.             PageFilter pageFilter = new PageFilter(PageSize);
12.             scan.setFilter(pageFilter);
13.             ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
14.             printRS(scanner);
15.         } else {
16.             String current_page_start_rows = "";
17.             int scanDatas = (PageNum - 1) * PageSize + 1;
18.             PageFilter pageFilter = new PageFilter(scanDatas);
19.             scan.setFilter(pageFilter);
20.             ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
21.             for (Result rs : scanner) {
22.                 current_page_start_rows = Bytes.toString(rs.getRow());
23.             }
24.             scan.withStartRow(current_page_start_rows.getBytes());
25.             PageFilter pageFilter1 = new PageFilter(PageSize);
26.             scan.setFilter(pageFilter1);
27.             ResultScanner scanner1 = students.getScanner(scan);
28.             printRS(scanner1);
30.         }
32.     }

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通过合理的设置rowkey来实现分页功能

1.     @Test
2.     // 通过合理的设置rowkey来实现分页功能，提高效率
3.     public void PageFilterTest2() throws IOException {
4.         Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
5.         int PageSize = 10;
6.         int PageNum = 3;
8.         int baseId = 1500100000;
9.         int start_row = baseId + (PageNum - 1) * PageSize + 1;
10.         int end_row = start_row + PageSize;
11.         Scan scan = new Scan();
12.         scan.withStartRow(String.valueOf(start_row).getBytes());
13.         scan.withStopRow(String.valueOf(end_row).getBytes());
15.         ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
17.         printRS(scanner);
20.     }

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多过滤器综合查询
查询文科班中的学生中学号以150010008开头并且年龄小于23的学生信息

1.     @Test
2.     // 查询文科班中的学生中学号以150010008开头并且年龄小于23的学生信息
3.     public void FilterListFilter() throws IOException {
4.         Table students = conn.getTable(TableName.valueOf("students"));
5.         Scan scan = new Scan();
6.         SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter = new SingleColumnValueFilter(
7.                 "info".getBytes()
8.                 , "clazz".getBytes()
9.                 , CompareFilter.CompareOp.EQUAL
10.                 , new RegexStringComparator("^文科.*"));
11.         PrefixFilter prefixFilter = new PrefixFilter("150010008".getBytes());
12.         SingleColumnValueFilter singleColumnValueFilter1 = new SingleColumnValueFilter(
13.                 "info".getBytes()
14.                 , "age".getBytes()
15.                 , CompareFilter.CompareOp.LESS
16.                 , new BinaryComparator(Bytes.toBytes(23)));
18.         FilterList filterList = new FilterList();
19.         filterList.addFilter(singleColumnValueFilter);
20.         filterList.addFilter(prefixFilter);
21.         filterList.addFilter(singleColumnValueFilter1);
22.         scan.setFilter(filterList);
23.         ResultScanner scanner = students.getScanner(scan);
24.         printRS(scanner);
26.     }

复制代码

今天的分享就到这了，之后会继承分享hbase相关的内容。

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