NoSql数据库之一Hbase学习笔记

NoSql数据库之 :HBase

NoSql数据库简介

Hbase也是一种主从式的架构

HA

和传统的关系型数据库的表结构不一样

Nosql数据库比较重要,和我们的大数据紧密相连的。

什么是nosql,写全not only sql,直译不仅仅是sql。

关系型数据库是基于关系模型所提出来的一种数据库,叫关系型数据库,而关系模型最终是以一张二维表

就是行和列的方式来保存数据的模型。

oracle和mysql最终都是存在表中的行和列,这就是关系型数据库。

Nosql就不是关系型的。

HBase

Redis:基于内存的NoSql数据库,Redis的前身是MemCached,因为它存在不足,就有了redis

,它主要的缺点是不支持持久化。在Memcached里只能把数据存在内存中,如果内存发生了崩溃,内存中所有数据就丢了。redis就是支持持久化的,

持久化:RDB 、AOF。Condis是Redis分布式的解决方案,Codis属于redis的一部分,它单分出来了,也是基于内存的nosql数据库。

MongoDB:基于文档型(bson文档)的Nosql数据库,

collection:集合

(电影id:001,

名称:xxxxx,

演员:xxxx,短评:[{内容:xxx,作者:时间:xxxx}])

从MongoDB4.0开始:支持事物,目前不是很成熟。如果发展比较成熟,最终关系型数据库会被替代!!!!!

如果说以后Nosql数据库支持事物,就有可能替代关系型数据库。

MongoDB支持分布式存储,也支持MapReduce,但是他的MapReduce是个javascript程序。

关系型数据库,多表查询就会产生笛卡尔积   列数相加 行数相乘,就会影响性能。

Cassndra:和hbase类似,里面的概念就非常类似。

hadoop的生态体系圈

HBase是基于hdfs之上的NoSql数据库

zookeeper

分布式协调服务

实现HA功能

二:HBase的体系结构(主从结构)和表结构

1、hadoop的生态体系圈

2、HBase

   (*)基于HDFS之上的NoSql数据库

    HBase HDFS

    表---->目录

    数据 ----》(HFILE :大小:128)

    (*)HBase的体系架构


     HMaser要是死掉了,就会导致整个HBase无法使用。


     客户端可以是命令行,或者是程序。

     通过命令行可以查询数据,保存数据,等等操作。。通过客户端连接上来的时候,最终连接的是HMaster

    客户端不能直接获取到HMater的地址信息,它必须要通过一个中间人(zookeeper),就是说我的客户端要首先去问一下这个中间人

    HMater在哪里呢?中间人告诉客户端HMater在那里。

    zookeeper相当于是一个数据库,我们就可以把一些信息存到里面去,我们可以把HMaster的节点信息存到里面去,方便实现ha的功能,

    HA就是解决单点故障的解决方案。

    HA的思想就是多搞几个主节点

    可以有两个HMaster,但是只有一个状态是active ,另一个是standby不可用,处于一个等待的状态,都是存在zookeeper里面去,

    然后由zookeeper返回给客户端,到底哪个是真正活着的主节点,从而实现HA的功能,我们就组成了HBase的主题架构。

    把其中一个region放大下,

    region数据最终是保存在里面,为了加快保存数据或者查询数据的效率,可以把region理解成一个逻辑结构,region中会有一块内存

    ,内存大小可以通过参数设置,这块内存名字叫memstore。

    从HBase查询数据的时候,首先就回到内存memstore中查询数据,如果已经有了数据,就直接返回数据,这个叫做  (一次命中)

    我们查询的数据直接在内存中可以找到就叫做一次命中,就不需要去读取文件了,文件是存在我们的数据节点上。如果这块内存存满了,他就会使用LRU算法,

    最近最少使用算法,把内存的数据写到一个一个的文件上。写入文件,文件叫做  Store(对应一个列族) File.

    store file存到Hfile,因为store file可能没有128M,先把store file 做处理,处理完得到一个一个Hfile,Hfile的大小是128M,我在把HFile存到DataNode上。

    概念:region有一个名字叫做menstore的内存和一个store file组成,怎么理解store呢,对应一个列族,如果这个store存不下,他可能会有多个store。

    一会再补充列族。HBase表结构时候再讲。

三:搭建环境

通过远程工具把habse-1.3.1.tar.gz上传到linux tools目录上。

1:解压

2:设置环境变量

3:安装模式,

    本地模式:特点是不需要HDFS,直接把数据存在操作系统linux上。

    hadoop的本地模式没有hdfs,是只能测试mapreduce的程序。那么mapreduce处理的就是linux操作系统上的数据。

    配置:hbase-env.sh

          28 export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144

          hbase-site.xml

        本地模式:

          <property>

         <name>hbase.rootdir</name>

         <!--本地linux的一个目录-->

file:///root/training/hbase-1.3.1/data

          </property>


    启动hbase:start-hbase.sh 是会制动hmaster,在本地模式上只有HMaster没有从节点regionServer

    现在我们可以操作hbase,现在来创建一张表。现在使用hbase 为我们提供的命令行工具

    hbase shell,hbase shell相当于oracle中的sqlplus,或者mysql命令号,现在我们启动他的客户端,它默认连到本机。

    创建学生表:

    create 'student','info','grade'


    插入数据:

    put 'student','stu001','info:name','Tom'

    查询数据:

    scan 'student'

    接下来进入刚才创建的data目录中,看到列族也是一个目录,如果在hdfs上他最终也是一个hdfs的目录


伪分布模式


  hbase的伪分布模式,和hadoop的伪分布模式是一样的,都是在单机的环境上去模拟一个分布式的环境,在这个情况下会存在一个zk,和master,regionserver,他们三个运行在同一个机器上,

  这个hadoop的伪分布是一个道理。

    配置:


    hbase-env.sh

    JAVA_HOME    /root/training/jdk1.8.0_144

        HBASE_MANAGES_ZK     true


    hbase-site.xml


    伪分布模式:

          <property>

         <name>hbase.rootdir</name>

hdfs://192.168.80.116:9000/hbase

          </property>

         <property>

         <name>hbase.cluster.distributed</name>

         <value>true</value>

          </property>

          <property>

         <name>hbase.zookeeper.quorum</name>

         <value>bigdata116</value>

          </property>

        <property>

        <name>dfs.replication</name>

        <value>1</value>

        </property>

    zookeeper连接的端口就是2181,

四:操作HBase,使用webconsole和命令行。

    1:web console

    端口号:新版本16010,老版本:60010

http://192.168.80.116:16010/master-status

    2:命令行,举例子(不充点,sql的知识)

    (*) 创建表

        查看表:list,把hbase当中已经创建的表都给列出来

            MySQL:show tables;

            Oracle:select * from tab;

        查看表结构:desc 'student'

            describe 'student'

        SQL中(Oracle):desc 和 describe有什么区别,都是查看表结构?

             (*)descshi SQL*PLUS语句,可以缩写。

         (*)describe是SQL语句,不能缩写。


       (*)插入数据:put

       (*)查询语句:

                scan 相当于 select * from 'student'

        get 相当于select * from 'student' where rowkey =sty001,这条语句会返回和stu001相关的所有记录

        海量数据时候,为了加快查询的速度,可以建立HBase的二级索引,索引会提成查询的效率,HBase本身会有一个索引信息,就是元信息,二级索引的索引信息不需要HBASE来维护,需要借助别人来维护索引信息,它不属于HBase本身。

       (*)清空数据 :truncate

          日志:

      补充数据:delete和truncate有什么区别(以Oracle为例)?

1:最根本的区别,delete语句是一个DML语句,DML可以回滚,truncate是一个DDL(Data Definition Language数据库定义语言)语句,DDL不可以回滚。

        DML:Data Manipulation Language    

        DDL:Data Definition Language

        2:delete 语句会产生碎片,truncate不会,碎片产生多了必然会影响性能。

        3:delete不会释放空间,truncate会。如果表里面有10M的数据,用delete语句把数据删掉,这表还是10M,truncate会把空间释放掉

        4:delete可以闪回(flashback),truncate不可以,针对oracle数据库。

       (*)删除表:drop

            先 disable 'student'

           drop 'student'

       -----------------------------------------------------------------------------

        hbase表:在每个cell(单元格)上,可以保存多条数据。·


        VERSIONS=1:解释

    表示这个单元格上可以存一条数据,

    怎么区分这个单元格里面的多条数据呢,是用时间戳来查询,那么查询的时候是查询时间最新的数据。

    IN_MEMORY :把他缓存到内存当中,默认值是false,如果想得到更高的性能,就把值改成true,但是不建议改成true,

    除非内存够用,又必须要实现这样的功能就把它改成true,为什么默认值是false呢?

    hbase是基于hdfs之上,他也是存储海量数据,海量数据改成true的话,就会吧数据存在内存当中,当然前提是内存足够大。


,全分布式模式

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