HBase的组成

在这里，让我们了解下 HBase 都有哪些模块，以及大致的工作流程。前面我们提到过 HBase 也是构建于 HDFS 之上，这是正确的，但也不是完全正确。HBase 其实也支持直接在本地文件系统之上运行，不过这样的 HBase 只能运行在一台机器上，那么对于分布式大数据的环境是没有意义的（这也是所谓的 HBase 的单机模式）。一般只用于测试或者验证某一个 HBase 的功能，后面我们在详细的介绍 HBase 的几种运行模式。这里我们只要记得在分布式的生产环境中，HBase 需要运行在 HDFS 之上，以 HDFS 作为其基础的存储设施。HBase 上层提供了访问的数据的 Java API 层，供应用访问存储在 HBase 的数据。在 HBase 的集群中主要由 Master 和 Region Server 组成，以及 Zookeeper，具体模块如下图所示。
hbase~基础知识梳理_hbase

  • Master
    HBase Master 用于协调多个 Region Server，侦测各个 Region Server 之间的状态，并平衡 Region Server 之间的负载。HBase Master 还有一个职责就是负责分配 Region 给 Region Server。HBase 允许多个 Master 节点共存，但是这需要 Zookeeper 的帮助。不过当多个 Master 节点共存时，只有一个 Master 是提供服务的，其他的 Master 节点处于待命的状态。当正在工作的 Master 节点宕机时，其他的 Master 则会接管 HBase 的集群。
  • Region Server
    对于一个 Region Server 而言，其包括了多个 Region。Region Server 的作用只是管理表格，以及实现读写操作。Client 直接连接 Region Server，并通信获取 HBase 中的数据。对于 Region 而言，则是真实存放 HBase 数据的地方，也就说 Region 是 HBase 可用性和分布式的基本单位。如果当一个表格很大，并由多个 CF 组成时，那么表的数据将存放在多个 Region 之间，并且在每个 Region 中会关联多个存储的单元（Store）。
  • Zookeeper
    对于 HBase 而言，Zookeeper 的作用是至关重要的。首先 Zookeeper 是作为 HBase Master 的 HA 解决方案。也就是说，是 Zookeeper 保证了至少有一个 HBase Master 处于运行状态。并且 Zookeeper 负责 Region 和 Region Server 的注册。其实 Zookeeper 发展到目前为止，已经成为了分布式大数据框架中容错性的标准框架。不光是 HBase，几乎所有的分布式大数据相关的开源框架，都依赖于 Zookeeper 实现 HA。

HBase和大数据

提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是 Hadoop 和 Hadoop 中的 HDFS 模块。大家熟知的 Spark、以及 Hadoop 的 MapReduce，可以理解为一种计算框架。而 HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存储层。因此不管是 Spark 还是 MapReduce，都需要使用 HDFS 作为默认的持久化存储层。那么 HBase 又是什么，可以用在哪里，解决什么样的问题？简单地，我们可以认为 HBase 是一种类似于数据库的存储层，也就是说 HBase 适用于结构化的存储。并且 HBase 是一种列式的分布式数据库，是由当年的 Google 公布的 BigTable 的论文而生。不过这里也要注意 HBase 底层依旧依赖 HDFS 来作为其物理存储，这点类似于 Hive。

Hive和HBase的区别

Hive 适合用来对一段时间内的数据进行分析查询，例如，用来计算趋势或者网站的日志。Hive 不应该用来进行实时的查询（Hive 的设计目的，也不是支持实时的查询）。因为它需要很长时间才可以返回结果；HBase 则非常适合用来进行大数据的实时查询，例如 Facebook 用 HBase 进行消息和实时的分析。对于 Hive 和 HBase 的部署来说，也有一些区别，Hive 一般只要有 Hadoop 便可以工作。而 HBase 则还需要 Zookeeper 的帮助（Zookeeper，是一个用来进行分布式协调的服务，这些服务包括配置服务，维护元信息和命名空间服务）。再而，HBase 本身只提供了 Java 的 API 接口，并不直接支持 SQL 的语句查询，而 Hive 则可以直接使用 HQL（一种类 SQL 语言）。如果想要在 HBase 上使用 SQL，则需要联合使用 Apache Phonenix，或者联合使用 Hive 和 HBase。但是和上面提到的一样，如果集成使用 Hive 查询 HBase 的数据，则无法绕过 MapReduce，那么实时性还是有一定的损失。Phoenix 加 HBase 的组合则不经过 MapReduce 的框架，因此当使用 Phoneix 加 HBase 的组成，实时性上会优于 Hive 加 HBase 的组合，我们后续也会示例性介绍如何使用两者。最后我们再提下 Hive 和 HBase 所使用的存储层，默认情况下.........