Hbase概述

一、 HBase的起源

HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。

官方网站：http://hbase.apache.org

* 2006年Google发表BigTable白皮书

* 2006年开始开发HBase

* 2008年HBase弄成了Hadoop的子项目

* 2010年HBase成为Apache***项目

* 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了

二、基于Hadoop的HBase架构

HBase内置有zookeeper，但一般我们会有其他的Zookeeper集群来监管master和regionserver，Zookeeper通过选举，保证任何时候，集群中只有一个活跃的HMaster，HMaster与HRegionServer 启动时会向ZooKeeper注册，存储所有HRegion的寻址入口，实时监控HRegionserver的上线和下线信息。并实时通知给HMaster，存储HBase的schema和table元数据，默认情况下，HBase 管理ZooKeeper 实例，Zookeeper的引入使得HMaster不再是单点故障。一般情况下会启动两个HMaster，非Active的HMaster会定期的和Active HMaster通信以获取其最新状态，从而保证它是实时更新的，因而如果启动了多个HMaster反而增加了Active HMaster的负担。

一个RegionServer可以包含多个HRegion，每个HRegion维护一个HLog，和多个HFiles以及其对应的MemStore。RegionServer运行于DataNode上，数量可以与DatNode数量一致，请参考如下架构图：

三、HBase特征简要 自动故障处理和负载均衡

HBase运行在HDFS上，所以HBase中的数据以多副本形式存放，数据也服从分布式存放，数据的恢复也可以得到保障。另外，HMaster和RegionServer也是多副本的。

自动分区

HBase表是由分布在多个RegionServer中的region组成的，这些RegionServer又分布在不同的DataNode上，如果一个region增长到了一个阈值，为了负载均衡和减少IO，HBase可以自动或手动干预的将region切分为更小的region，也称之为subregion。

集成Hadoop/HDFS

虽然HBase也可以运行在其他的分布式文件系统之上，但是与HDFS结合非常之方便，而且HDFS也非常之流行。

实时随机大数据访问

HBase采用log-structured merge-tree作为内部数据存储架构，这种架构会周期性地将小文件合并成大文件以减少磁盘访问同时减少NameNode压力。

MapReduce

HBase内建支持MapReduce框架，更加方便快速，并行的处理数据。

Java API

HBase提供原声的Java API支持，方便开发。

横向扩展

HBase支持横向扩展，这就意味着如果现有服务器硬件性能出现瓶颈，不需要停掉现有集群提升硬件配置，而只需要在现有的正在运行的集群中添加新的机器节点即可，而且新的RegionServer一旦建立完毕，集群会开始重新调整。

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