五分钟学大数据-HBase 知识体系吐血总结1

**HBase 知识体系概览** HBase 是一个分布式、高性能、基于列式存储的 NoSQL 数据库，它是 Apache Hadoop 生态系统的一部分，专为处理海量结构化半结构化数据而设计。HBase 提供了实时读写能力，支持大数据量的存储和检索，尤其适用于实时分析和大数据应用。 ### 一、HBase 基础 1. **HBase 基本介绍** - HBase 是一种非关系型数据库（NoSQL），它将数据存储在行和列中，形成表格形式的数据模型。 - HBase 构建于 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）之上，提供了对大规模数据的高并发访问。 2. **HBase 与 Hadoop 的关系** - HBase 是 Hadoop 生态系统的一员，与 HDFS 和 MapReduce 直接集成。它利用 HDFS 存储数据，并可与 MapReduce 结合进行批量数据处理。 3. **RDBMS 与 HBase 的对比** - 相较于传统的 RDBMS（关系型数据库管理系统），HBase 更适合处理稀疏、非结构化的数据。 - HBase 提供了水平扩展能力，可以轻松处理PB级别的数据，而RDBMS通常在垂直扩展方面更擅长。 - RDBMS 使用预定义的模式和关系，而HBase则允许动态列族和灵活性更高的数据模型。 4. **HBase 特征简要** - **分布式存储**：数据自动分布在多个节点上，提供高可用性和容错性。 - **列式存储**：数据按列族存储，有利于只读取部分列，提高读取效率。 - **实时读写**：支持低延迟的实时数据读写操作。 - **稀疏性**：可以存储大量空值，节省存储空间。 ### 二、HBase 基础架构 HBase 的架构主要包括 Region Server、Master Server、ZooKeeper 和 Region 组件： 1. **Region Server**：存储和管理表的分区（Region），负责数据的读写操作。 2. **Master Server**：负责全局协调，包括 Region 的分配、Region Server 的监控和故障恢复。 3. **ZooKeeper**：协调集群中的元数据管理和故障检测。 4. **Region**：是表在物理上的分割，根据行键（RowKey）进行分割和分布。 ### 三、HBase 常用 shell 操作 HBase 提供了命令行接口（shell）用于管理表、执行查询和维护操作，如： 1. **添加操作**：创建表、向表中插入数据。 2. **查询操作**：通过行键、列族、时间戳等条件获取数据。 3. **更新操作**：修改已有数据。 4. **删除操作**：根据行键删除单条数据或整个行。 ### 四、HBase 的高级 shell 管理命令 除了基本操作，还有高级命令用于优化和管理，例如表的合并、分裂以及元数据的查看和修改。 ### 五、HBase 的 Java API 开发 开发人员可以使用 HBase 的 Java API 进行应用程序开发： 1. **开发 javaAPI 操作 HBase 表数据** - 创建表、关闭表、删除表。 - 插入数据、获取数据、更新数据。 - 执行批量操作。 2. **过滤器查询** - HBase 支持多种过滤器，可以根据特定条件筛选数据，提高查询效率。例如，单行过滤器、比较过滤器、依赖于行键的过滤器等。 3. **根据 rowkey 删除数据** - 可以直接通过行键删除单条记录，这是 HBase 中最直接的删除方式。 在实际应用中，理解并熟练掌握这些基本概念和操作，是高效使用 HBase 的关键。此外，还要注意 HBase 的配置优化、数据模型设计以及与其他 Hadoop 组件的协同，以实现最佳性能和可扩展性。