尚硅谷大数据技术之 Hbase1

【尚硅谷大数据技术之 Hbase1】主要涵盖了HBase的基础概念、核心组件和架构，以及安装过程。HBase是一个基于列式存储的分布式数据库，它设计用于处理大规模数据，尤其适用于非结构化和半结构化的数据。以下是相关知识点的详细说明： 1. **HBase的定义**： - HBase是一个高度可靠、高性能、可扩展的分布式存储系统，它是Google Bigtable的开源实现，但也有其独特之处。 - HBase依赖于Hadoop HDFS作为底层的文件存储系统，而不是Google Bigtable使用的GFS。 - 它使用Hadoop MapReduce来处理大规模数据，而不是Bigtable的MapReduce。 - HBase通过Zookeeper进行协调和服务发现，而Bigtable使用Chubby。 2. **HBase中的角色**： - **HMaster**：负责监控RegionServer，处理故障转移，管理元数据变更，分配或移除region，并在空闲时进行数据负载均衡。 - **RegionServer**：存储HBase的实际数据，处理分配给它的region，维护HLog，执行压缩，并负责region的分片。 3. **其他关键组件**： - **Write-Ahead logs (WAL)**：用于记录HBase的修改，确保数据在写入内存前先写入日志文件，防止数据丢失。 - **HFile**：是HBase在磁盘上的物理存储文件，每个列族对应一个或多个StoreFile。 - **Store**：包含一个或多个HFile，对应于HBase表的一个列族。 - **MemStore**：在内存中存储当前的数据操作，是临时存储键值对的地方，直到被持久化到磁盘。 - **Region**：HBase表被分割成多个region，根据RowKey进行划分，每个region可以分布在不同的RegionServer上。 4. **HBase架构**： - HBase采用分布式架构，数据分布式存储在RegionServer上，HMaster负责全局协调。 - 每个RegionServer管理多个region，region是数据的逻辑分区，可以动态分裂和合并。 5. **HBase的安装**： - 首先需要保证Zookeeper集群正常运行，这为HBase提供了协调服务。 - Hadoop集群也需正常部署并启动，因为HBase依赖Hadoop HDFS进行数据存储。 HBase的数据访问主要通过row key来进行，支持单个row key访问、范围查询以及全表扫描。这种设计使得HBase在处理大规模数据时，能实现快速的数据检索和高效的数据存储。通过理解这些基础知识，开发者能够更好地掌握如何利用HBase处理大数据场景下的复杂需求。