尚硅谷大数据技术之HBase(新)第1章 HBase简介

发布时间:2018年11月05日作者:yafei浏览次数:1,000

1.1 什么是HBase

HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。

官方网站:http://hbase.apache.org

— 2006年Google发表BigTable白皮书

— 2006年开始开发HBase

— 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目

— 2010年HBase成为Apache顶级项目

— 现在很多公司二次开发出了很多发行版本,你也开始使用了。

HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

HBase是Google Bigtable的开源实现,但是也有很多不同之处。比如:Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统;Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据,HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据;Google Bigtable利用Chubby作为协同服务,HBase利用Zookeeper作为对应。

1.2 Hbase特点

1海量存储

Hbase适合存储PB级别的海量数据,在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下,能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性,才为海量数据的存储提供了便利。

2列式存储

这里的列式存储其实说的是列族存储,Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列,列族在创建表的时候就必须指定。

3极易扩展

Hbase的扩展性主要体现在两个方面,一个是基于上层处理能力(RegionServer)的扩展,一个是基于存储的扩展(HDFS)。
通过横向添加RegionSever的机器,进行水平扩展,提升Hbase上层的处理能力,提升Hbsae服务更多Region的能力。

备注:RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问,这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器,进行存储层扩容,提升Hbase的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。

4高并发

由于目前大部分使用Hbase的架构,都是采用的廉价PC,因此单个IO的延迟其实并不小,一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发,主要是在并发的情况下,Hbase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。

5稀疏

稀疏主要是针对Hbase列的灵活性,在列族中,你可以指定任意多的列,在列数据为空的情况下,是不会占用存储空间的。

 


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