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1、hadoop database的简称
hbase是一个数据模型，属于hadoop生态系统的一部分，提供对海量数据的随机实时读/写访问。
构建在hadoop之hdfs之上，分布式面向列的数据库
参考谷歌的bigtable数据库设计，拥有hdfs的分块存储、冗余、容错的优良特性。
完全开源、优秀的横向扩展性。
2、hbase与hdfs对比说明
HDFS：适于储存大文件的分布式文件系统
? ? ? ? ? ? 不支持快速单独记录查找，即顺序访问
? ? ? ? ? ?批量任务处理，吞吐量高、时延实时性差
HBase：
建立再HDFS之上的数据库，以数据记录为单位
提供在较大的表快速查找，即随机访问，也可以顺序访问
提供了亿级记录低延迟访问任意行记录，即随机存取
(原因：内部使用哈希表和提供随机接入，并且其存储索引，可将在HDFS文件中的数据进行快速查找。
3、
hbase数据模型?
重要概念
1)、命名空间(namespace)
类比于关系型数据库中的不同的Database数据库。
利用命名空间，在多租户场景下可做到更好的资源和数据隔离。?
2)、表(table)?
类比于rdb中的表?
以"表"为单位组织数据，表由多行组成?
3)、行(row)
行由一个RowKey和多个列族组成，一个行有一个RowKey作为行的唯一标识。?
4)、列族(column family,简称CF)
每一行由若干列族组成，每个列族下可包含多个列。
列族是列共性的一些体现，如baseInfo列族和addressInfo列族，baseInfo列族可以包括name(名字),age(年龄),gender(性别)属性列，而addressInfo列族可以包括province(省份)，city(市), email(邮箱)等属性列
物理上，同一列族的数据存储在一起的。即之前说到的面向列存储实质是面向列族存储。?
5)、列限定符(column qualifier)
列由列族和列限定符唯一指定，像如上的name、age即是baseInfo列族的列限定符。?
6)、单元格(cell)
单元格由RowKey、列族、列限定符唯一定位，单元格之中存放一个值（Value）和一个版本号(version_number)。?
7)、时间戳(timestamp)
即为版本号，来标识一个单元格的数据的最新的插入或是修改时间
单元格内不同版本的值按时间倒序排列，最新的数据排在最前面
4、核心设计
面向列(列族）定义、列(列族）存储的数据库，其数据库也称为空间namespace。
表的基本组成单元是行，每行有个唯一标识称为rowKey，表中数据按rowKey进行字典序排序存储。
一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列，后续新增列的值连续地存储在磁盘上。
表中的每个单元格值都具有时间戳，来标识该单元格的最后插入或更新时间。?
简易逻辑说明?? ??? ?
表是行的集合?? ??? ??
行是列族的集合?
列族是列的集合
列是键值对的集合
5、
1）Client?
发起读写请求的角色，面向hbase client编程。?
首先hbase查询meta表，找到读或写的数据的region区域位置信息。
然后向region对应的HRegionServer上发送读写请求。
2) ZooKeeper?
存储HBase元数据?
负责HMaster的选择和主备切换-HA?
负责对HRegionServer进行监控
对RootRegion的管理，即对meta表所在数据存储的region的管理
Region 管理，普通region的上下线等状态信息管理
分布式SplitWAL任务管理，即当HRegionServer出现宕机后，接收HMaster分配下来的分布式恢复的日志位置，通知到各个健康的HRegionServer来通过获取日志数据做replay操作恢复宕机的HRegionServer中的原数据。?
3) HMaster
管理用户对Table的增删改查操作
管理HRegionServer，实现其负载均衡,调整Region分布
管理和分配Region：Region分裂后，负责新Region的分配；某一个RegionServer宕机之后，接收到ZooKeeper 的NodeDelete 通知然后开始该失效RegionServer上的Region的迁移
4) HRegionServer
维护本地的Region,并处理客户端对这些Region读写的I/O请求
负责切分本地Region，当StoreFile大小超过阀值，则会触发Region的split操作，把当前Region切分成2个Region，然后老的Region会下线；新的2个Region会被HMaster分配到相对应的HRegionServer上
HRegionServer内部管理着一系列HRegion对象，每一个HRegion对象对应着Table中的Region。
HRegion由多个HStore组成，每一个HStore对应了Table中的一个ColumnFamily(列族)的存储。因此可以看出每一个列族其实就是一个集中的存储单元，因此最好将具备共同I/O特性的列放在一个列族里，这样可以保证读写的高效。
5) HRegion
Table在行(水平)的方向上分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的region可以分别在不同的Region Server上，但同一个Region是不会拆分到多个server上。
Region按大小分隔，每个表一般是只有一个region。随着数据不断插入表，region不断增大，当region的某个列族达到一个阈值时就会分成两个新的region。
每个region由以下信息标识：< 表名,startRowkey,创建时间>?
6) HStore
HStore是HBase存储的核心，主要由2部分组成：MemStore和StoreFile。
MemStore就是 SortedMemory Buffer，用户写入的数据首先会放在这个内存缓存中，当缓冲区满了以后，flush 到StoreFile（底层是HFile）中，当StoreFile文件数达到阀值会触发Compact操作，将多个StoreFile进行合并，合并成一个大的StoreFile。
合并过程中会进行版本的合并和数据删除，因此所有的更新和删除操作(标记删除)都是在compact阶段完成的，这使得用户的写操作只要写入内存就可以立即返回，保证HBase I/O高性能。
当合并之后的StoreFile超过阀值，则会触发HRegion的split操作，将一个HRegion分成2个HRegion，老的HRegion会被下线，新的会被HMaster分配到对应的HRegionServer上，可能是当前HRegionServer也有可能是其他HRegionServer上。
7) MemStore
MemStore是放在内存里的，保存修改的数据即keyValues。
当MemStore的大小达到一个阀值（默认128MB）时，memStore会被flush到文件，即生成一个快照。
有一个独立线程来负责MemStore的flush操作
8）StoreFile
memStore内存中的数据写到文件后就是StoreFile，
StoreFile底层是以HFile的格式保存。
当StoreFile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（minor compaction、major compaction），在合并过程中会进行版本合并和删除工作（major），形成更大的storefile。?
9) HFile
当MemStore累积足够的数据时，整个已排序的KeyValue集将被写入HDFS中的新HFile，其为顺序写入，故速度非常快，因为它避免了移动磁盘驱动器磁头。
key-value格式的数据存储文件，是一个二进制的文件。
StoreFile就是针对HFile进行了一个轻量级的封装。
10) Minor Compaction
HBase会自动选择一些较小的StoreFile，并将它们重写成更少且更大的StoreFiles，该过程称为Minor Compaction。
通过将较小的文件重写为较少但较大的文件来减少存储文件的数量，执行合并排序。
11) Major Compaction
Major compaction将region所有的StoreFile合并,并重写到一个StoreFile中，每个列族对应这样的一个StoreFile。
在此过程中，删除已删除或过期的Cell，会提升了读取性能，由于Major compaction重写了所有HFile文件，因此在此过程中可能会发生大量磁盘I/O和网络流量。这被称为写入放大。
Major compaction执行计划可以自动运行。由于写入放大，通常计划在周末或晚上等集群负载低的时候进行Major compaction。
12）WAL机制
WriteAhead Log的简称，即先写日志的意思
解决的是hbase写入过程中，当写入MemoryStore后，HRegionServer宕机或是其它异常情况下数据无法持久化的问题。
解决方法（WAL的运行原理）
写入时候先写日志即WAL，再写MemoryStore，当MemoryStore写入成功后，客户端写入方则会得到确定写成功的消息。
此种情况下，若出现MemoryStore无法持久化成功的情况，可以通过replay WAL log的方式进行恢复。
13) HLog
HLog(WAL log)：WAL意为write ahead log，用来做灾难恢复使用，HLog记录数据的所有变更，一旦region server 宕机，就可以从log中进行恢复。
物理上是一个sequencefile
每个HRegionServer只有一个HLog，该HLog归该HRegionServer下的所有HRegion共享
6、hbase写流程
1）获取.META.的RootRegion位置信息
在客户端写进程内，第1次写时，Client先通过zookeeper获取从.META.表对应的region位置信息，并加入到进程缓存中，后续再读或再写时，直接读取缓存的.meta.信息对应的region信息即可。
2）找到数据要写到哪个region上
根据上边获取得到的RootRegion位置信息，请求region所在的region server服务，根据namespace、表名和rowkey根据meta表的数据找到写入数据对应的region信息。
找到小于rowkey并且最接近rowkey的startkey对应的region，即为目标region信息。
3）发起实际的写入请求
向region对应的region server发起写入请求
4）WAL log写入
将插入/更新写入WAL中。当客户端发起put/delete请求时，考虑到写入内存MemStore会有丢失数据的风险，因此在写入缓存前，HBase会先写入到Write Ahead Log（WAL）中（WAL存储在HDFS中），那么即使发生宕机，也可以通过WAL还原初始数据。
5) ?memstore写入与StoreFile落盘
将更新写入memstore中，当增加到一定大小，达到预设的Flush size阈值时，会触发flush memstore，把memstore中的数据写出到hdfs上，生成一个storefile。
6) StoreFile合并
随着Storefile文件的不断增多，当增长到一定阈值后，触发compact合并操作，将多个storefile合并成一个，同时进行版本合并和数据删除。
storefile通过不断compact合并操作，逐步形成越来越大的storefile。
7 ) Region拆分
单个stroefile大小超过一定阈值后，触发split操作，把当前region拆分成两个，新拆分的2个region会被hbase master分配到相应的2个regionserver上。
7、hbase读流程
1）获取.META.的RootRegion位置信息
在客户端读进程内，第1次读时，Client先通过zookeeper获取从.META.表对应的region位置信息，并加入到进程缓存中，后续再读或再写时，直接读取缓存的.meta.信息对应的region信息即可。
2）找到数据要写到哪个region上
根据上边获取得到的RootRegion位置信息，请求region所在的region server服务，根据namespace、表名和rowkey根据meta表的数据找到写入数据对应的region信息。
找到小于rowkey并且最接近rowkey的startkey对应的region，即为目标region信息
3）发起实际的读取请求
向region对应的region server发起读取请求
4） 先从memstore中查找数据，如果找到则返回。
5） 再从BlockCache中查找数据，如果找到则返回。
6） 再从StoreFile中查找数据，如果找到则返回，如果没有找到则返回null。?
如果是从StoreFile中读取到的数据，则要写入BlockCache后再返回给客户端。
常用命令
先进入 hbase shell
查看hbase集群状态 status
查看hbase版本信息 version
查看当前操作hbase的用户是那个 whoami
表名为Student，列族为base_info和advanced_info ?create "Student","base_info",'advanced_info'
?Student'
表是否被启用is_enable 'Student'
查看表的描述 descride 'Student'?
给表Student加入一个列族private_info ?alter 'Student','private_info'
验证表是否存在 exists 'Student'
删除表，表需先禁用，然后才能删除 disable 'Student' drop 'Student'
向当前空间下表Student的rowkey为r1的列族下添加数据
put 'Student','r1','base_info:username','zhangsan
hbase读取数据的操作特别说明
scan遍历全表
模板：scan 'table_name'
scan范围查询
模板：scan 'table_name', {PROPERTY=>'VALUE'}
命令：scan 'Student', { LIMIT=> 2,STARTROW => 'r1',ENDROW=>'r2'
get按rowKey查询
模板：get "table_name","rowid"
查询指定rowKey的数据 get table_name rowid
获取行中指定的列数据 get table_name rowid ?column_family:column_name
删除指定条件的列数据 ?delete 'table name','rowKey','columnFamily:columnName','time stamp'(注意时间戳不加引号)
修改列族的版本号个数
模板：alter 'tablename',NAME=>'columnFamilyName',VERSIONS=>versionNumbers
样例：alter 'Student4Job008',NAME=>'baseInfo',VERSIONS=>2
再去查看表的描述信息，可以查到变化情况。
查看表数据的指定版本个数（有效的版本号，若已删除版本但处于标记状态，并未真正删除数据的不属于有效的版本数据）
模板1-查看全表：scan 'tablename',{VERSIONS => versionNumber}
模板1-查看某列族：scan 'tablename',{NAME=>'baseInfo',VERSIONS => versionNumber}
样例：scan 'Student4Job008',{VERSIONS => 4}
注：hbase删除数据时，先加入删除标记，即标记删除法，待到minor 或是 major compaction再进行物理删除。
查看表数据的指定所有版本对应的数据（包括全部版本的实际还存在的数据， 即包括加了删除标记但未正式删除的）
模板1-查看全表：scan 'tablename',{RAW=>true,VERSIONS => versionNumber}
模板1-查看某列族：scan 'tablename',{RAW=>true,NAME=>'baseInfo',VERSIONS => versionNumber}
样例：scan 'Student4Job008',{RAW=>true,VERSIONS => 4}
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