本篇内容主要讲解“HBase数据模型的概念是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“HBase数据模型的概念是什么”吧!
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简介：
HBase(Hadoop Database)：一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价的PC Server上搭建起大规模机构化存储集群。
HBase是一个山寨版本的BigTable，不过它站在Hadoop这个巨人的肩膀上！
HBase是一个非关系型数据库(NoSql数据库)
| NOSQL | 关系型数据库 | |
| 数据模型 | 适合结构化、非结构化和半结构化的数据 | 适用于结构化的数据 |
| 扩展性 | 易于扩展，如添加节点以及扩容 | 较难 |
| 语言 | 不同数据库操作不同 | 标准SQL或类SQL |
| 模式Schema | 随时添加字段 | 必须预先定义好，不方便扩展 |
HBase以表的形式存储数据
表的特点：
大：一个表可以有上亿行，上百万列
面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索
稀疏：对于为null的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常疏松
下图是Hadoop生态系统：
HBase位于结构化存储层；
Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持
Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力
Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制
此为，Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变得非常简单。Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能，使得传统数据库向HBase中迁移变的非常方便。
数据模型的关键概念：
RowKey：用来检索记录的主键。访问HTable中的行，只有三种方式：
通过单个rowkey访问
通过rowkey的range
全表扫描
Qualifier：可动态扩展的列，不需要先定义到HTable schema中，类似于关系型数据库中的列(Column)
Famliy：列族，相当于一个Family下面有多个Qualifier。TTL(留存期)，Versions(最大版本数)，Comperssion(压缩方式)等待都是设置在这一级。
Version/Timestamp：由单一rowkey对应family:qualifier下的值可以允许有多个版本，由毫秒级的时间戳来区分，也可以制定范围取任意版本对应的数据
Cell：存储的最小单位。由rowkey+family:qualifier+timestamp三个维度唯一确定取出value
Namespace：表命名空间，不指定则为默认“default”空间
HTable系统表：
hbase:namespace：存储htable的各表的命名空间
hbase:meta：存储htable的各个region起止rowkey信息，位置信息等
hbase:ad：记录一些表操作权限的信息，支持到qualifier的ACL，权限分类READ('R'),WRITE('W'),EXEC('X'),CREATE('C'),ADMIN('A')
HBase存储框架：
Zookeeper：HBase集群依赖该组件
Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址
HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HregionServer的健康情况
HMaster：主要负责Table和Region的管理工作
管理用户对表的增删查改操作
管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
Region Split后，负责新Region的分布
在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
HRegionServer：最核心的模块，主要负责相应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据
HRegionServer管理一些列HRegion对象
每个HRegion对应Table中一个Region，HRegion由多个HStore组成
每个HStore对应Table中一个Column Family的存储
Column Family就是一个集中的存储单元，故将具有相同IO特性的Column放在一个Column Family会更高效
Region：当Table随着记录数不断增加而变大后，会逐渐分裂成多份splits，成为regions，一个region由[startkey,endkey)表示，不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成，MemStore是Sorted Memory Buffer
HLog：在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据就会丢失，为防止数据丢失，引入了HLog。
每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件，HLog文件定期会滚动出新，并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知，HMaster首先处理遗留的HLog文件，将不同region的log数据拆分，分别放到相应region目录下，然后再将失效的region重新分配，领取到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。
HDFS：HDFS是一个分布式文件系统。它通过将一个大的文件划分成一个个固定大小的Block来实现分布式存储。每一个Block的默认大小为128MB。每一个Block都存在多个备份，并且被部署在不同的数据节点上，来保障数据的安全。目前，HBase的所有底层数据都以文件的形式交由HDFS来存储。HBase一侧本身不固化保存数据信息
到此，相信大家对“HBase数据模型的概念是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
