Hadoop+Hbase.ppt

在IT行业中，Hadoop和Hbase是两个非常重要的大数据处理工具。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，而Hbase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库。让我们深入探讨这两个技术的关键知识点。 我们来看Hadoop的核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS是一个高度容错性的文件系统，设计用来运行在廉价硬件上。它将大文件分割成多个块（通常是128MB或256MB），并将这些块复制到多个数据节点（datanodes）以确保数据冗余和高可用性。HDFS的架构包括客户端（client）、名称节点（namenode）和数据节点（datanode）。名称节点是整个文件系统的元数据管理中心，负责存储文件系统的元数据，如文件的目录结构、文件与块的映射关系等。然而，由于名称节点是单一的，这就导致了单点故障的问题，如果名称节点宕机，整个HDFS将无法服务，直到名称节点恢复。 HDFS的读取和写入过程如下： 1. **读取文件**：客户端首先联系名称节点获取文件块的位置信息，然后选择离自己最近的数据节点进行读取。读取过程按块进行，每次读取一个块后关闭连接，再转向下一个数据节点读取。 2. **写入文件**：客户端创建文件时，名称节点分配文件块，并指示客户端将数据写入数据节点。数据以流水线方式写入，一旦最后一个数据节点确认接收到数据，客户端就会收到写入成功的确认。 针对HDFS的单点故障问题，Hadoop社区引入了Hadoop Federation和HA（High Availability）机制来提高系统的稳定性。Federation将一个名称节点分解为多个名称空间，而HA通过备份名称节点（Secondary NameNode）来提供故障切换。 接下来，我们讨论Hbase。Hbase是一个非关系型数据库，它在HDFS之上构建，适合大规模数据的随机读写操作。Hbase表的逻辑视图是以行（row）和列（column）的形式组织的，每个行由行键（row key）标识，列由列族（column family）和列限定符（column qualifier）定义。Hbase表中的数据按行键的字典序排序，且每个cell（由行键、列族、列限定符和时间戳唯一确定）可以存储多个版本的数据。 Hbase的架构包括客户端、HMaster、ZooKeeper、HRegionServer和HRegion等组件： - **客户端**：提供访问Hbase的API，缓存区域位置信息以优化访问效率。 - **HMaster**：负责表的元数据管理、区域分配、负载均衡和失效恢复。 - **ZooKeeper**：协调集群，存储HMaster选举、ROOT表和.META.表的位置以及监控HRegionServer状态。 - **HRegionServer**：实际存储和处理数据请求，管理多个HRegion，并负责切分过大的HRegion。 - **HRegion**：存储表的一部分，由一个或多个HStore组成，每个HStore包含MemStore（内存存储）和StoreFile（磁盘文件）。 - **StoreFile**：以HFile格式存储在HDFS上，是持久化的数据文件。 Hbase的查询流程涉及查找HRegion的过程，这通常通过三层B+树结构完成，包括ROOT表和.META.表。ROOT表在ZooKeeper中存储，指向.META.表的位置，而.META.表保存所有表的区域信息。 读写操作在Hbase中是这样的： 1. **写操作**：数据首先写入WAL（Write-Ahead Log）日志，确保数据持久化，然后写入MemStore。当MemStore达到一定大小时，会触发Flush操作，将内容写入StoreFile。 2. **读操作**：客户端首先通过HRegion定位找到数据所在的HRegionServer，然后直接从HRegionServer的MemStore或StoreFile中读取数据。 Hbase适用于实时查询和大数据分析场景，尤其是需要快速随机访问大量数据的应用。它的设计优化了时间延迟，但牺牲了部分读写一致性，更适合最终一致性的场景。 总结来说，Hadoop和Hbase是大数据处理的关键技术，它们共同提供了从海量数据中提取价值的能力。Hadoop的HDFS提供了可靠的数据存储，而Hbase则在HDFS之上提供了高性能的列式存储和实时查询功能。理解这两者的工作原理和交互方式对于开发和优化大数据解决方案至关重要。