hbase存储在哪里

‘壹’ hbase需要 hadoop吗

hbase作为数据库，可以不用hadoop平台，可以将数据存储在磁盘上，而不用必须保存在hdfs上。元数据的话hbase也有自己的存储方式

‘贰’ Hbase与HDFS是什么关系

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。

(2)hbase存储在哪里扩展阅读：

Hadoop 中各模块的作用：

1、Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

2、Hadoop MapRece为HBase提供了高性能的计算能力。

3、Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

4、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。

5、Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变得非常方便。

‘叁’ hbase 的数据存储及Region变化（flush compaction spilt）和性能调优

1. 对表做预分区处理（即在建表时指定Region数量和拆分边界）；

2.配置hbase.hregion.max.filesize为50GB

以fileServer为例，在使用默认的split策略-- 的情况下，16个预分区Region, 则单个Resion容量达到 min(32,50),即32GB时分裂。

3.修改Linux最大文件句柄数

因为hbase是以文件的形式存储数据，最大文件句柄数影响着hbase的并发量。

用root权限修改/etc/security/limits.conf文件，增加以下内容（前面的*不能忽略）：

*              soft    nproc          10240

*              hard    nproc          10240

*              soft    nofile          10240

*              hard    nofile          10240 

编辑/etc/pam.d/common-session，加入一行

session required  pam_limits.so

编辑/etc/profile，加入

ulimit -SHn 51200

重新登陆，生效

4.HRegionServer挂掉异常和解决：

is not online on......

常规解决方案：

  删除zk中hbase的缓存

  重启hbase

使用上述解决方案后本次异常依旧存在，并且HMaster和HRegionServer都不断的自动挂掉。

HMaster报错：

解决方案：

新增配置（看情况决定使用不使用，建议在HMaster不能启动时排除错误使用）（让启动hbase时只让HMaster去进行日志split，缺点是恢复数据时候速度慢）：

<property>

<name>hbase.master.distributed.log.splitting</name>

<value>false</value>

</property>

   删除WAL文件（会丢数据）：

6. RPC请求的最大线程数

hbase.regionserver.handler.count  默认是10，在服务器测试时建议设置到50（经测试在单个Region Server时无用，单个RegionServer 最多在6个线程put时保持稳定）

7.日志分割（hbase出错后恢复数据）

MemStore中大量更新丢失时，对数据进行恢复时会做日志分割

hbase.regionserver.hlog.splitlog.writer.threads 日志分割的线程数， 默认为3 ，建议设定为10

8.Region Server频繁掉线

出现Hbase Region Server频繁掉线的情况，表现为在多线程put的情况下，忽然Hbase Region Server掉线

猜测是GC或者split过程中没有及时和ZK通信，导致与ZK连接时间超时，zk返回dead region到master，当Hbase Region恢复正常后，找不到wal,产生如下报错。

zookeeper.session.timeout ：默认值是3分钟

但是 hbase regionserver和zookeeper的timeout不是单方面决定的，是取决于hbase的zookeeper.session.timeout和zookeeper的MaxSessionTimeout中的最小值

配置hbase:

zookeeper.session.timeout

600000

配置zookeeper:

tickTime=30000

9.内存及GC优化

在测试的过程中依旧出现Hbase Region Server掉线的情况，报错如下

2021-02-0318:49:14,091INFO[sync.0]wal.FSHLog: Slow sync cost:1955ms, current pipeline: []

2021-02-0318:49:14,091WARN[regionserver/botsc/192.168.0.107:16020.append-pool5-t1]wal.MetricsWAL: regionserver/botsc/192.168.0.107:16020.append-pool5-t1 took1953ms appending an edit to wal; len~=109

2021-02-0318:49:14,106ERROR[sync.3]wal.FSHLog:Errorsyncing, request close of WAL

java.io .IOException:io.grpc.StatusRuntimeException: CANCELLED: Failed to stream message

    at seaweed.hdfs.SeaweedOutputStream.(SeaweedOutputStream.java:78)

    at seaweed.hdfs.SeaweedOutputStream.(SeaweedOutputStream.java:263)

    at seaweed.hdfs.SeaweedOutputStream.flushInternalAsync(SeaweedOutputStream.java:243)

    at seaweed.hdfs.SeaweedOutputStream.flush(SeaweedOutputStream.java:129)

at java.io .FilterOutputStream.flush(FilterOutputStream.java:140)

at java.io .DataOutputStream.flush(DataOutputStream.java:123)

    at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.ProtobufLogWriter.sync(ProtobufLogWriter.java:170)

    at org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.FSHLog$SyncRunner.run(FSHLog.java:1286)

    at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

修改hbase的配置文件hbase-env.sh，GC优化如下：

export HBASE_HEAPSIZE=21384

export master_heapsize=8292

export regionserver_heapsize=21384

export HBASE_OPTS="$HBASE_OPTS -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:=60 -XX:+UseParNewGC -XX:ParallelGCThreads=6"

export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS $HBASE_JMX_BASE -Xmx8g -Xms8g -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:=70"

export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS $HBASE_JMX_BASE -Xmx20g -Xms20g -Xmn1g -XX:+UseParNewGC

-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:=70"

‘肆’ HBase数据到底是怎么存储的

每个列簇对应HDFS中的一个单独文件，hbase不是按行存储，你想一行有多列族的情况下，就会把数据存在多个文件下，按行存储的意思，是会把行数据存在一个文件中，所以hbase是按列存储的。

应该说hbase和传统关系型数据库还是有些相似的地方，起码在hfile中hbase列族下一行的列是相邻存储的，这点跟传统关系型数据库应该是类似的。

‘伍’ Hbase扩容原理

Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。

Hbase的基本存储单位是Region，Region是表数据的子集，多个Region的数据集合可以组成一张完成的表数据。Region本质上存储的一些排好序的，连续的行数据。最初的时候一张表只有一个Region，当Region变得非常大的时候，Region就会从中间分裂成两个基本等大的Region。

在Hbase中，slave也被称作RegionServer，每个RegionServer负责管理一些Region，同时一个Region只能属于一个RegionServer。

一个RegionServer可以服务一个或多个Region，每个Region在Region Server启动的时候被分配。Master可以决定将一些Region从一个RegionServer中移动到令一个RegionServer里面，以便更好的负载均衡。当某个RegionServer故障的时候，Master也可以将它的Region分配给其他的RegionServer。

Region与RegionServer之间的映射关系存储在Zookeeper中的META表中，通过读取META表，你就可以知道那个Region可以负责处理你的rowkey操作，其实这也代表着在HBase读写操作的时候是不用经过Master节点的，你可以之间联系RegionServer。

如图，在客户端进行scan的时候，它可以之间联系多个RegionServer处理当前的操作。

Meta表是用来跟踪Region的，它包含服务器的名称，Region的名称，表名，还有Region的startkey。通过startkey的范围，客户端就可以定位到当前的key要去哪一个Region了。

客户端在请求过META表之后，一般会将表缓存起来，防止每次操作都去获取。在Region进行分裂的时候，客户端去RegionServer操作Region的时候回返回异常，然后客户端会重新获取最新的META表信息。

Hbase的Java客户端API有两个主要的接口：

通过上面介绍，可以知道HBase虽然是Master/Slave架构的，但是并不是每次操作都经过Master的，读写数据的时候HBase只需要直接联系RegionServer即可。这也是HBase可以“无限扩容”的原因。在吞吐量不够的时候，通过增加RegionServer节点，可以增加吞吐量。

‘陆’ hbase存储层级和构架

HBase –Hadoop Database，是一个高可靠性、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PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

所以之间的关系是：

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。

HRegionServer是HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写

table在行的方向上分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的region可以分别在不同的Region Server上，但同一个Region是不会拆分到多个server上。
Region按大小分隔，每个表一般是只有一个region。随着数据不断插入表，region不断增大，当region的某个列族达到一个阀值（默认256M）时就会分成两个新的region。

每个region由以下信息标识：

所以之间的关系是：

HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，格式主要有两种：

HFile文件不定长，长度固定的块只有两个：Trailer和FileInfo
Trailer中指针指向其他数据块的起始点
File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等
Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点
Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制
每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询
每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏
HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构

KeyLength和ValueLength：两个固定的长度，分别代表Key和Value的长度
Key部分：Row Length是固定长度的数值，表示RowKey的长度，Row 就是RowKey
Column Family Length是固定长度的数值，表示Family的长度
接着就是Column Family，再接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete）
Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据

更多内容https://blue-shadow.top

‘柒’ HBase是什么呢，都有哪些特点呢

Hbase是一种NoSQL数据库，这意味着它不像传统的RDBMS数据库那样支持SQL作为查询语言。Hbase是一种分布式存储的数据库，技术上来讲，它更像是分布式存储而不是分布式数据库，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待

那Hbase有什么特性呢？如下：

• 强读写一致，但是不是“最终一致性”的数据存储，这使得它非常适合高速的计算聚合

• 自动分片，通过Region分散在集群中，当行数增长的时候，Region也会自动的切分和再分配

• 自动的故障转移

• Hadoop/HDFS集成，和HDFS开箱即用，不用太麻烦的衔接

• 丰富的“简洁，高效”API，Thrift/REST API，Java API

• 块缓存，布隆过滤器，可以高效的列查询优化

• 操作管理，Hbase提供了内置的web界面来操作，还可以监控JMX指标

什么时候用Hbase？

Hbase不适合解决所有的问题：

• 首先数据库量要足够多，如果有十亿及百亿行数据，那么Hbase是一个很好的选项，如果只有几百万行甚至不到的数据量，RDBMS是一个很好的选择。因为数据量小的话，真正能工作的机器量少，剩余的机器都处于空闲的状态

• 其次，如果你不需要辅助索引，静态类型的列，事务等特性，一个已经用RDBMS的系统想要切换到Hbase，则需要重新设计系统。

• 最后，保证硬件资源足够，每个HDFS集群在少于5个节点的时候，都不能表现的很好。因为HDFS默认的复制数量是3，再加上一个NameNode。

Hbase在单机环境也能运行，但是请在开发环境的时候使用。

内部应用

• 存储业务数据:车辆GPS信息，司机点位信息，用户操作信息，设备访问信息。。。

• 存储日志数据:架构监控数据（登录日志，中间件访问日志，推送日志，短信邮件发送记录。。。），业务操作日志信息

• 存储业务附件：UDFS系统存储图像，视频，文档等附件信息

不过在公司使用的时候，一般不使用原生的Hbase API，使用原生的API会导致访问不可监控，影响系统稳定性，以致于版本升级的不可控。

HFile

HFile是Hbase在HDFS中存储数据的格式，它包含多层的索引，这样在Hbase检索数据的时候就不用完全的加载整个文件。索引的大小(keys的大小，数据量的大小)影响block的大小，在大数据集的情况下，block的大小设置为每个RegionServer 1GB也是常见的。

探讨数据库的数据存储方式，其实就是探讨数据如何在磁盘上进行有效的组织。因为我们通常以如何高效读取和消费数据为目的，而不是数据存储本身。

Hfile生成方式

起初，HFile中并没有任何Block，数据还存在于MemStore中。

Flush发生时，创建HFile Writer，第一个空的Data Block出现，初始化后的Data Block中为Header部分预留了空间，Header部分用来存放一个Data Block的元数据信息。

而后，位于MemStore中的KeyValues被一个个append到位于内存中的第一个Data Block中：

注：如果配置了Data Block Encoding，则会在Append KeyValue的时候进行同步编码，编码后的数据不再是单纯的KeyValue模式。Data Block Encoding是HBase为了降低KeyValue结构性膨胀而提供的内部编码机制。

‘捌’ hbase和redis的区别是什么

实现原理不同，最主要的区别就是hbase的数据存储在硬盘中，一般都是储存在hdfs中，而redis的数据是存储在内存中，每次重启，数据都会丢失。两者的应用也不同，两者数据处理的速度和效率也不同，hbase主要是来长期存储数据的，redis是用作缓存的。

‘玖’ hbase的原型是什么

正常情况下的话，它的原型应该是嗯iOS的这一款手机当中的和steam游戏当中的相对来说可能会比较多一点，而且比较正确一点。

‘拾’ HBase存储架构

上图是HBase的存储架构图。

由上图可以知道，客户端是通过Zookeeper找到HMaster，然后再与具体的Hregionserver进行沟通读写数据的。

具体到物理实现，细节包括以下这些：

首先要清楚HBase在hdfs中的存储路径，以及各个目录的作用。在hbase-site.xml 文件中，配置项 <name> hbase.rootdir</name> 默认 “/hbase”，就是hbase在hdfs中的存储根路径。以下是hbase0.96版本的个路径作用。1.0以后的版本请参考这里: https://blog.bcmeng.com/post/hbase-hdfs.html

1、 /hbase/.archive
HBase 在做 Split或者 compact 操作完成之后，会将 HFile 移到.archive 目录中，然后将之前的 hfile 删除掉，该目录由 HMaster 上的一个定时任务定期去清理。

2、 /hbase/.corrupt
存储HBase损坏的日志文件，一般都是为空的。

3、 /hbase/.hbck
HBase 运维过程中偶尔会遇到元数据不一致的情况，这时候会用到提供的 hbck 工具去修复，修复过程中会使用该目录作为临时过度缓冲。

4、 /hbase/logs
HBase 是支持 WAL（Write Ahead Log） 的，HBase 会在第一次启动之初会给每一台 RegionServer 在.log 下创建一个目录，若客户端如果开启WAL 模式，会先将数据写入一份到.log 下，当 RegionServer crash 或者目录达到一定大小，会开启 replay 模式，类似 MySQL 的 binlog。

5、 /hbase/oldlogs
当.logs 文件夹中的 HLog 没用之后会 move 到.oldlogs 中，HMaster 会定期去清理。

6、 /hbase/.snapshot
hbase若开启了 snapshot 功能之后，对某一个用户表建立一个 snapshot 之后，snapshot 都存储在该目录下，如对表test 做了一个 名为sp_test 的snapshot，就会在/hbase/.snapshot/目录下创建一个sp_test 文件夹，snapshot 之后的所有写入都是记录在这个 snapshot 之上。

7、 /hbase/.tmp
当对表做创建或者删除操作的时候，会将表move 到该 tmp 目录下，然后再去做处理操作。

8、 /hbase/hbase.id
它是一个文件，存储集群唯一的 cluster id 号，是一个 uuid。

9、 /hbase/hbase.version
同样也是一个文件，存储集群的版本号，貌似是加密的，看不到，只能通过web-ui 才能正确显示出来

10、 -ROOT-
该表是一张的HBase表，只是它存储的是.META.表的信息。通过HFile文件的解析脚本 hbase org.apache.hadoop.hbase.io.hfile.HFile -e -p -f 可以查看其存储的内容，如下所示：

以上可以看出，-ROOT-表记录的.META.表的所在机器是dchbase2，与web界面看到的一致：

11、 .META.
通过以上表能找到.META.表的信息，该表也是一张hbase表，通过以上命令，解析其中一个region：

以上可以看出，adt_app_channel表的数据记录在dchbase3这台reginserver上，也与界面一致，如果有多个region，则会在表名后面加上rowkey的范围：

通过以上描述，只要找到-ROOT-表的信息，就能根据rowkey找到对应的数据，那-ROOT-在哪里找呢？从本文一开始的图中可以知道，就是在zookeeper中找的。进入zookeeper命令行界面：

可以看出-ROOT-表存储在 dchbase3 机器中，对应界面如下：

以上就是HBase客户端根据指定的rowkey从zookeeper开始找到对应的数据的过程。

那在Region下HBase是如何存储数据的呢？

以下就具体操作一张表，查询对应的HFile文件，看HBase的数据存储过程。

在HBase创建一张表 test7，并插入一些数据，如下命令：

查看wal日志，通过 hbase org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.HLog --mp -p 命令可以解析HLog文件，内容如下：

查看HFile文件，内容如下：

由此可见，HFile文件就是存储HBase的KV对，其中Key的各个字段包含了的信息如下：

由于hbase把cf和column都存储在HFile中，所以在设计的时候，这两个字段应该尽量短，以减少存储空间。

但删除一条记录的时候，HBase会怎么操作呢？执行以下命令：

删除了rowkey为200的记录，查看hdfs，原来的HFile并没有改变，而是生成了一个新的HFile，内容如下：

所以在HBase中，删除一条记录并不是修改HFile里面的内容，而是写新的文件，待HBase做合并的时候，把这些文件合并成一个HFile，用时间比较新的文件覆盖旧的文件。HBase这样做的根本原因是，HDFS不支持修改文件。