HBASE
HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。
HBASE的数据模型
Name Space：命名空间，类似于关系型数据库的DatabBase概念
Region：类似于关系型数据库的表概念。不同的是，HBase定义表时只需要声明列族即可，不需要声明具体的列。
Row：HBase表中的每行数据都由一个RowKey和多个Column（列）组成，数据是按照RowKey的字典顺序存储的，并且查询数据时只能根据RowKey进行检索，所以RowKey的设计十分重要。
Column：HBase中的每个列都由Column Family(列族)和Column Qualifier（列限定符）进行限定。
Time Stamp：用于标识数据的不同版本（version），每条数据写入时，如果不指定时间戳，系统会自动为其加上该字段，其值为写入HBase的时间。
Cell：由{rowkey, column Family：column Qualifier, time Stamp} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节数组形式存贮。
HBase基本架构
架构角色：
1.Region Server：Region Server为 Region的管理者，其实现类为HRegionServer，主要作用如下:对于数据的操作：get, put, delete；
2.Master
Master是所有Region Server的管理者
3.Zookeeper
HBase通过Zookeeper来做Master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。
4.HDFS
HDFS为HBase提供最终的底层数据存储服务，同时为HBase提供高可用的支持。
架构原理
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1.StoreFile
保存实际数据的物理文件，StoreFile以HFile的形式存储在HDFS上。每个Store会有一个或多个StoreFile（HFile），数据在每个StoreFile中都是有序的。
2.MemStore
写缓存，由于HFile中的数据要求是有序的，所以数据是先存储在MemStore中，排好序后，等到达刷写时机才会刷写到HFile，每次刷写都会形成一个新的HFile。
3.WAL
由于数据要经MemStore排序后才能刷写到HFile，但把数据保存在内存中会有很高的概率导致数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入MemStore中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
HBASE写流程
写流程：
- Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。
- 访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。
- 与目标Region Server进行通讯；
- 将数据顺序写入（追加）到WAL；
- 将数据写入对应的MemStore，数据会在MemStore进行排序；
- 向客户端发送ack；
- 等达到MemStore的刷写时机后，将数据刷写到HFile。
MemStore刷写时机：
当某个memstroe的大小达到了hbase.hregion.memstore.flush.size（默认值128M），其所在region的所有memstore都会刷写。
HBASE读流程
读流程
- Client先访问zookeeper，获取hbase:meta表位于哪个Region Server。
- 访问对应的Region Server，获取hbase:meta表，根据读请求的namespace:table/rowkey，查询出目标数据位于哪个Region Server中的哪个Region中。并将该table的region信息以及meta表的位置信息缓存在客户端的meta cache，方便下次访问。
- 与目标Region Server进行通讯；
- 分别在Block Cache（读缓存），MemStore和Store File（HFile）中查询目标数据，并将查到的所有数据进行合并。此处所有数据是指同一条数据的不同版本（time stamp）或者不同的类型（Put/Delete）。
- 将从文件中查询到的数据块（Block，HFile数据存储单元，默认大小为64KB）缓存到Block Cache。
- 将合并后的最终结果返回给客户端。
StoreFile Compaction分为两种，分别是Minor Compaction和Major Compaction。Minor Compaction会将临近的若干个较小的HFile合并成一个较大的HFile，但不会清理过期和删除的数据。Major Compaction会将一个Store下的所有的HFile合并成一个大HFile，并且会清理掉过期和删除的数据。
内存优化
HBase操作过程中需要大量的内存开销，毕竟Table是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的70%给HBase的Java堆。但是不建议分配非常大的堆内存，因为GC过程持续太久会导致RegionServer处于长期不可用状态，一般16~48G内存就可以了，如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足，框架一样会被系统服务拖死。
基础优化
1.允许在HDFS的文件中追加内容
hdfs-site.xml、hbase-site.xml
属性：dfs.support.append
解释：开启HDFS追加同步，可以优秀的配合HBase的数据同步和持久化。默认值为true。
2.优化DataNode允许的最大文件打开数
hdfs-site.xml
属性：dfs.datanode.max.transfer.threads
解释：HBase一般都会同一时间操作大量的文件，根据集群的数量和规模以及数据动作，设置为4096或者更高。默认值：4096
3.优化延迟高的数据操作的等待时间
hdfs-site.xml
属性：dfs.image.transfer.timeout
解释：如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket需要等待更长的时间，建议把该值设置为更大的值（默认60000毫秒），以确保socket不会被timeout掉。
4.优化数据的写入效率
mapred-site.xml
属性：
mapreduce.map.output.compress
mapreduce.map.output.compress.codec
解释：开启这两个数据可以大大提高文件的写入效率，减少写入时间。第一个属性值修改为true，第二个属性值修改为：org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec或者其他压缩方式。
5.设置RPC监听数量
hbase-site.xml
属性：Hbase.regionserver.handler.count
解释：默认值为30，用于指定RPC监听的数量，可以根据客户端的请求数进行调整，读写请求较多时，增加此值。
6.优化HStore文件大小
hbase-site.xml
属性：hbase.hregion.max.filesize
解释：默认值10737418240（10GB），如果需要运行HBase的MR任务，可以减小此值，因为一个region对应一个map任务，如果单个region过大，会导致map任务执行时间过长。该值的意思就是，如果HFile的大小达到这个数值，则这个region会被切分为两个Hfile。
7.优化HBase客户端缓存
hbase-site.xml
属性：hbase.client.write.buffer
解释：用于指定Hbase客户端缓存，增大该值可以减少RPC调用次数，但是会消耗更多内存，反之则反之。一般我们需要设定一定的缓存大小，以达到减少RPC次数的目的。
8.指定scan.next扫描HBase所获取的行数
hbase-site.xml
属性：hbase.client.scanner.caching
解释：用于指定scan.next方法获取的默认行数，值越大，消耗内存越大。
9.flush、compact、split机制
当MemStore达到阈值，将Memstore中的数据Flush进Storefile；compact机制则是把flush出来的小文件合并成大的Storefile文件。split则是当Region达到阈值，会把过大的Region一分为二。
涉及属性：
即：128M就是Memstore的默认阈值
hbase.hregion.memstore.flush.size：134217728
即：这个参数的作用是当单个HRegion内所有的Memstore大小总和超过指定值时，flush该HRegion的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模型来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：0.4
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：0.38
压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。
hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit：0.4
hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit：0.38
即：当MemStore使用内存总量达到hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit指定值时，将会有多个MemStores flush到文件中，MemStore flush 顺序是按照大小降序执行的，直到刷新到MemStore使用内存略小于lowerLimit
