HBase系统架构与实现原理详解

"HBase 源码解析" HBase 是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），它参考了谷歌的 BigTable 建模，实现的编程语言为 Java。它是 Apache 软件基金会的 Hadoop 项目的一部分，运行于 HDFS 文件系统之上，为 Hadoop 提供类似于 BigTable 规模的服务。因此，它可以容错地存储海量稀疏的数据。 HBase 在列上实现了 BigTable 论文提到的压缩算法、内存操作和布隆过滤器。HBase 的表能够作为 MapReduce 任务的输入和输出，可以通过 JavaAPI 来存取数据，也可以通过 REST、Avro 或者 Thrift 的 API 来访问。 HBase 是 BigTable 的开源版本，是建立在 HDFS 之上的高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。它介于 NoSQL 和 RDBMS 之间，仅能通过主键（rowkey）和主键的 range 来检索数据，仅支持单行事务（可通过 Hive 支持来实现多表 join 等复杂操作），主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。 HBase 中的表一般有这样的特点： * 大：一个表可以有上亿行，上百万列面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索。 * 稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 HBase 的逻辑视图是以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族（rowfamily）。 RowKey 是用来检索记录的主键。访问 HBase 表中的行，只有三种方式：通过单个 rowkey 访问，通过 rowkey 的 range 全表扫描。 Rowkey 行键（Rowkey）可以是任意字符串（最大长度是 64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes），在 HBase 内部，rowkey 保存为字节数组。存储时，数据按照 Rowkey 的字典序（byte order）排序存储。设计 key 时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。（位 置相关性） HBase 的架构可以分为三层： * 客户端层：提供了 JavaAPI、REST、Avro、Thrift 等多种 API 来访问 HBase。 * 服务器层：由多个 RegionServer 组成，每个 RegionServer 负责管理多个 Region。 * 存储层：使用 HDFS 来存储数据。 HBase 的特点包括： * 高可靠性：HBase 可以容错地存储海量稀疏的数据。 * 高性能：HBase 可以实时读写数据。 * 列存储：HBase 使用列存储方式来存储数据。 * 可伸缩：HBase 可以水平扩展来增加计算和存储能力。 * 实时读写：HBase 可以实时读写数据。 HBase 的应用场景包括： * 大数据存储：HBase 可以用来存储海量稀疏的数据。 * 实时数据处理：HBase 可以实时读写数据，可以用来处理实时数据。 * 数据分析：HBase 可以用来存储和处理大规模数据，用于数据分析和挖掘。 在实际应用中，HBase 可以与其他大数据技术结合使用，例如 Hive、Spark、Flink 等，来实现更加复杂的数据处理和分析任务。