HBase完整学习笔记

- HBase介绍 - HBase内部组成 - 安装运行HBase （单击、伪分布、完全分布式） - Shell 命令操作 - HBase 客户端 API - HBase 客户端API：管理功能 - 日期操作 【HBase完整学习笔记】 HBase是一款开源的分布式NoSQL数据库，主要设计用于处理海量结构化数据，尤其适合大数据分析场景。它与传统的关系型数据库（如Oracle、MySQL）不同，采用列式存储方式，这使得HBase在压缩数据、节省存储空间以及监控带宽消耗方面表现出色。 在HBase中，数据以行(row)为单位存储，并按行键(row key)排序，行键是唯一的。数据组织成列族(column family)，每个列族包含多个列(column)，列族内的所有列存储在同一文件中，称为HFile。列族在创建表时定义，不宜过多，而列的数量则无限制，数据类型和大小不限。HBase不存储null值，且每个单元格(Cell)都带有时间戳，可以存储不同版本的值，按时间戳降序排列。 HBase基于Hadoop，其存储架构包括Region，Region是按行键排序的连续存储空间。当Region达到一定大小（默认256MB）时，会自动分裂成两个大致相等的部分。每个Region由一个RegionServer管理，一个RegionServer可管理多个Region。Region的这种动态分裂机制保证了数据的均衡分布。 HBase的写入流程如下：更新数据会被记录在预写日志（WAL）中，然后存入内存的memstore。当memstore达到最大值，数据会以HFile形式写入HDFS。WAL在服务器崩溃时用于恢复未写入磁盘的数据，确保数据的一致性。 HBase提供Shell命令操作，方便用户进行表的管理和数据查询。此外，HBase还提供了丰富的客户端API，支持管理功能，如创建表、删除表、插入数据等，以及对数据的增删改查操作。对于Java开发者来说，HBase提供了Java API，允许程序直接与HBase交互，实现数据操作。 在选择HBase的原因中，其擅长处理大规模数据，支持全表分析，且没有事务机制，因此性能较高。对比关系型数据库，HBase在扩展性和成本效益方面更具优势。然而，HBase不支持复杂的事务处理和ACID特性，这在某些需要强一致性的场景下可能会成为限制。 HBase是大数据环境下的理想选择，尤其适用于实时分析、大规模数据存储等场景。理解并掌握HBase的原理和操作，对于从事大数据处理和分析的工程师来说至关重要。通过深入学习HBase，可以有效地利用其特性来优化数据存储和查询性能，提高系统的整体效率。