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分布式数据库HBase 课件 单元2 HBase简介与安装.pptx

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单元2HBase简介与安装

1HBase部署目录HBase概述2

HBase的概念HBase是一个基于GoogleBigtable论文的开源分布式列式存储系统,它利用Hadoop的HDFS作为底层存储,并使用HadoopMapReduce进行分布式计算。HBase是一个高可靠性、高性能、可伸缩的列式NoSQL数据库,适用于存储海量数据,并支持快速的数据读写操作。

HBase的概念HBase最初由Google的Bigtable论文启发,于2007年由ApacheSoftwareFoundation发起。它作为Hadoop生态系统的一部分,为大数据应用提供了灵活、可扩展的存储解决方案。HBase的发展受到了广泛的关注和贡献,并已成为大数据存储领域的关键技术之一。HBase的历史背景

HBase的概念HBase的核心组件包括HMaster、HRegionServer、HDFS、Zookeeper等。HMaster负责管理HBase集群的元数据,处理客户端请求,并协调RegionServer之间的数据分布。HRegionServer负责存储和管理HBase数据表中的数据,并处理客户端的读写请求。HDFS作为底层存储系统,提供了高可靠性和可扩展性的文件存储。Zookeeper负责协调HBase集群中的节点状态,并处理分布式锁和配置管理等功能。HBase的核心组件

HBase的概念对比内容HBaseBigTable文件存储系统HDFSGFS海量数据处理基于Java语言的MapReduce基于C语言的MapReduce协同服务管理ZookeeperChubbyHBase是GoogleBigTable的开源实现,与Google的BigTable利用GFS作为其文件存储系统类似,两者底层使用的技术均存在较大差别

HBase的特点HBase具有以下显著特点:可伸缩性HBase支持横向扩展,可以通过增加RegionServer节点来扩展集群的存储和处理能力。HBase的RegionServer之间可以动态调整数据分布,实现负载均衡。高可靠性HBase通过HDFS的多副本机制实现了高可靠性。HBase数据在HDFS上以多个副本的形式存储,即使某个节点出现故障,数据仍然可以从其他副本中恢复。此外,HBase还提供了预写日志(WAL)和副本机制,确保数据的一致性和完整性。高性能HBase采用LSM树结构存储数据,并通过RegionServer对数据进行分布式存储和管理,从而实现了高性能的数据读写操作。HBase支持批量数据操作和MapReduce计算,可以高效地处理海量数据。

HBase的特点HBase具有以下显著特点:面向列存储HBase采用面向列的存储模式,每个列簇由多个文件保存,不同列簇的文件是分离的。这种存储模式可以降低I/O开销,支持大量并发用户查询。

HBase与传统关系型数据库的区别HBase提供的操作相对简单,主要包括插入、查询、删除、清空等。而传统关系型数据库提供丰富的操作,如插入、删除、更新、查询等,并支持复杂的多表连接操作。HBase采用列式存储模型,将数据存储为未经解释的字符串,用户需要自行解析数据类型。而传统关系型数据库采用关系模型,具有丰富的数据类型和存储方式。HBase支持横向扩展,可以通过增加RegionServer节点来扩展集群的存储和处理能力。而传统关系型数据库难以实现横向扩展,纵向扩展的空间也比较有限。可伸缩性HBase只有一个索引——行键。而传统关系型数据库通常可以针对不同列构建复杂的多个索引,以提高数据访问性能。数据索引HBase执行更新操作时,不会删除旧版本的数据,而是生成一个新版本的数据。而传统关系型数据库更新操作会用最新的当前值去替换记录中原来的值,旧值被覆盖后就不会存在。数据维护HBase与传统关系型数据库在数据模型、数据操作、存储模式、数据索引、数据维护和可伸缩性等方面存在较大差异。数据操作数据模型存储模式HBase采用面向列的存储模式,每个列簇由多个文件保存,不同列簇的文件是分离的。这种存储模式可以降低I/O开销,支持大量并发用户查询。而传统关系型数据库采用面向行的存储模式,每个元组存储在一块内存中。

HBase的应用场景HBase适用于具有以下特点的场景:HBase可以存储PB级别的海量数据,并支持快速的数据读写操作,可以作为大数据存储和处理平台的重要组成部分,例如企业级数据仓库、日志分析、搜索引擎等。大数据存储和处理HBase可以实现实时的数据存储和查询,可以作为实时数据处理场景下的数据缓存和实时计算的基础组件,例如实时监控和分析系统、智能推荐系统等。实时数据处理HBase支持随机访问和列存储,可以快速查询和计算用户之间的相似度与兴趣偏好,可以作为协同过滤和推荐系统的底

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