上一篇，我們講述了Hive的CLI和JDBC，從編程和使用的角度進入了Hadoop生態。這裡就介紹下Hadoop DataBase，簡稱HBase。 下麵我們開始介紹HBase的介紹及安裝。 ...
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本文版權歸mephisto和博客園共有，歡迎轉載，但須保留此段聲明，並給出原文鏈接，謝謝合作。
文章是哥(mephisto)寫的，SourceLink
序
上一篇，我們講述了Hive的CLI和JDBC，從編程和使用的角度進入了Hadoop生態。這裡就介紹下Hadoop DataBase，簡稱HBase。
下麵我們開始介紹HBase的介紹及安裝。
介紹
一：定義
HBase是一個分散式的、面向列的開源資料庫，該技術來源於 Fay Chang 所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數據的分散式存儲系統”。就像Bigtable利用了Google文件系統（File System）所提供的分散式數據存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似於Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關係資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
三：架構
Client
包含訪問HBase的介面，並維護cache來加快對HBase的訪問，比如region的位置信息。
Master
為Region server分配region
負責Region server的負載均衡
發現失效的Region server並重新分配其上的region
管理用戶對table的增刪改查操作
Region Server
Regionserver維護region，處理對這些region的IO請求
Regionserver負責切分在運行過程中變得過大的region
Zookeeper作用
通過選舉，保證任何時候，集群中只有一個master，Master與RegionServers 啟動時會向ZooKeeper註冊
存貯所有Region的定址入口
實時監控Region server的上線和下線信息。並實時通知給Master
存儲HBase的schema和table元數據
預設情況下，HBase 管理ZooKeeper 實例，比如， 啟動或者停止ZooKeeper
Zookeeper的引入使得Master不再是單點故障Write-Ahead-Log（WAL）
每個HRegionServer中都有一個HLog對象，HLog是一個實現Write Ahead Log的類，在每次用戶操作寫入MemStore的同時，也會寫一份數據到HLog文件中（HLog文件格式見後續），HLog文件定期會滾動出新的，並刪除舊的文件（已持久化到StoreFile中的數據）。當HRegionServer意外終止後，HMaster會通過Zookeeper感知到，HMaster首先會處理遺留的 HLog文件，將其中不同Region的Log數據進行拆分，分別放到相應region的目錄下，然後再將失效的region重新分配，領取 到這些region的HRegionServer在Load Region的過程中，會發現有歷史HLog需要處理，因此會Replay HLog中的數據到MemStore中，然後flush到StoreFiles，完成數據恢復。
HBase容錯性
Master容錯：
Zookeeper重新選擇一個新的Master
無Master過程中，數據讀取仍照常進行；
無master過程中，region切分、負載均衡等無法進行；
RegionServer容錯：定時向Zookeeper彙報心跳，如果一旦時間內未出現心跳，Master將該RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上，失效伺服器上“預寫”日誌由主伺服器進行分割並派送給新的RegionServer
Zookeeper容錯：
Zookeeper是一個可靠地服務，一般配置3或5個Zookeeper實例
Region定位流程：
安裝
一：已安裝服務
二：新增服務
三：勾選HBase
四：分佈HBase相關組件
五：分配從節點和客戶端
六：HBase配置
設置HBase的配置。
七：預覽
安裝前預覽。
八：安裝，測試，啟動
開始安裝了，我們耐心的等待。
八：完成
九：效果
我們可以看到ambari的監控界面可以看到已經裝好的HBase
十：shell命令登陸
hbase shell
十一：HBase UI
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到此，本章節的內容講述完畢。
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