逻辑结构

RowKey第一位
  ColumnFamily
    ColumnQuiauer
      value(TimeStamps)
      Cell

物理结构

HMaster —–>NameNode

管理节点，用于管理HBase中的Table和Region的结构操作，比如用户增、删、修改表的操作。
在HBase集群中，可以启动多个HMaster，但是只能有一个HMaster属于Active的状态，通过ZooKeeper和其它standby状态的HMaster进程完成，一个状态的切换，或者选举。
我们可以使用HMaster的shutdown放关闭整个集群，在关闭整个集群的时候，需要向通知HRegionServer进行关闭，并反馈给HMaster，HMaster才自行关闭。

HRegionServer—–>DataNode

存放Region的服务器，需要在HMaster进行注册，如此才能在HMaster中对其进行管理，在HBase集群中，可以部署多个HRegionServer

Region

存储的是一张表的一个特定的Region数据，包含了一部分行的所有的列，region通过table和对应行健rowkey来定义，在region级别
添加一个锁的唯一的目的，就是挡在执行其它操作的时候，阻止region被关闭，以及split。每一行的操作，都需要在执行过程中获得一个row所和region的读锁。

HRegion

存放hbase中数据的一个概念，可以简单的理解为表的一个分区，存放一张表中的一部分数据，当该region中的数据超过一定量的时候，会自动进行分裂，
分裂成两个region(一分为二)，从这个角度上而言，Region是对hbase中表的一个横向的划分。
每一个HRegion有多个HStore组成，每一个HRegion是一张表中所有的列做成部分数据（也就是说部分记录），每一个region都有一个startKey和endKey

一些配置参数说明：

<property>
    <name>hbase.hregion.max.filesize</name>
    <value>10737418240</value>
    <description>
        Maximum HStoreFile size. If any one of a column families' HStoreFiles has
        grown to exceed this value, the hosting HRegion is split in two.</description>
</property>

hregion最大的大小，当一个region中的storeFile增长到10G的时候，split一分为二
手动将一个表今次那个region的切分，使用命令split 'table'/'region', 'splitKey'  

startKey和endKey

假设，我一张表里面有100条记录，我要把它分别存放到10个region里面，又因为存放在hbase里面的数据都是有序的，是能够进行一个高速随机读写的，
也就是说有序能够保证我的快读，就需要能够通过rowkey，快速的定位到当前记录在哪一个region里面，然后当定位到region之后，再去扫描当前region，获取数据，
为了满足于此，我们就对这些region进行划分，编号，也是为了方便管理。这里每一个region的范围：[startKey, endKey),需要注意一定最后一个region的endkey是需要被包含进去的。

region 0    [null, 10)
region 1    [10, 20)
region 2    [20, 30)
region ...  ...
region 9    [90, null]
将HRegion数据从memstore中手动刷新到磁盘中，使用命令flush 'table'/'region'
手动将一个表今次那个region的切分，使用命令split 'table'/'region', 'splitKey'

HStore

每一个HRegion由多一个HStore来组成，一个HStore对应HRegion中的一个列族，一个HStore有一个MemStore和一个系列StoreFiles组成。
HStore级别不会持有锁，以及事务，锁和事务在更高一个级别或者说HRegion持有的，
HStore最核心的一个service就是合并memstore刷新到到磁盘里面的storefiles，
把多个storefiles合并成为一个storefile，写到hdfs里面，写到hdfs里面的文件称之为hfile。

在写的过程中，唯一设计到hlog的部分就是关于hlog日志的重建的过程，当hstore将用户提交的数据最终写到了hdfs之后，会反馈给hlog，
将hlog里面冗余的数据删除掉。

hbase.hstore.compactionThreshold=3，当hstore个数超过3个之后就要开启hstore合并的工作
Compaction：
  minor compaction(小合并):
    就是将多个HFile合并成为一个大的HFile，然后对之前的HFile做清除处理。
    常见的会在执行删除数据的动作、以及达到hbase.hstore.compactionThreshold触发条件的时候发生，
    删除数据：不会立即删除，做一个标记(标记删除)，等到执行合并操作的时候，才进行数据的处理。
  major compaction(大合并):
    将一个列族中的所有的HFile合并成为一个HFile，然后对之前的HFile做清除处理。
    大合并非常消耗性能，非常耗时，不建议操作，当然是直接可以在shell执行操作的。

一些配置属性的说明如下：

<property>
    <name>hbase.hstore.compactionThreshold</name>
    <value>3</value>
    <description>
    If more than this number of HStoreFiles in any one HStore
    (one HStoreFile is written per flush of memstore) then a compaction
    is run to rewrite all HStoreFiles files as one.  Larger numbers
    put off compaction but when it runs, it takes longer to complete.
    </description>
</property>       
<property>
    <name>hbase.server.compactchecker.interval.multiplier</name>
    <value>1000</value>
    <description>The number that determines how often we scan to see if compaction is necessary.
      Normally, compactions are done after some events (such as memstore flush), but if
      region didn't receive a lot of writes for some time, or due to different compaction
      policies, it may be necessary to check it periodically. The interval between checks is
      hbase.server.compactchecker.interval.multiplier multiplied by
      hbase.server.thread.wakefrequency.
    </description>
</property>       
<property>
  <name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
  <value>604800000</value> 7天
  <description>The time (in miliseconds) between 'major' compactions of all
  HStoreFiles in a region.  Default: Set to 7 days.  Major compactions tend to
  happen exactly when you need them least so enable them such that they run at
  off-peak for your deploy; or, since this setting is on a periodicity that is
  unlikely to match your loading, run the compactions via an external
  invocation out of a cron job or some such.</description>
  </property>   
<property>
  <name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name>
  <value>10</value>
  <description>
  If more than this number of StoreFiles in any one Store
  (one StoreFile is written per flush of MemStore) then updates are
  blocked for this HRegion until a compaction is completed, or
  until hbase.hstore.blockingWaitTime has been exceeded.</description>
</property> 
<property>
    <name>hbase.hstore.compaction.max</name>
    <value>10</value>
    <description>Max number of HStoreFiles to compact per 'minor' compaction.       </description>
</property> 

MemStore

注意：在memstore写的过程中，必须不能是多线程的(并行)调用的，hstore在调用的过程中必须持有一个读锁和写锁
在写的过程中，预先数据在memstore中进行排序，因为数据最终是有序存放，当memstore中的数据量超过阈值之后就会刷新到磁盘文件storefile中。

配置参数如下：

<property>
    <name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
    <value>134217728</value>
    <description>
        Memstore will be flushed to disk if size of the memstore
        exceeds this number of bytes.  Value is checked by a thread that runs
        every hbase.server.thread.wakefrequency.</description>
</property> 

StoreFile

最终保存HStore数据的文件，数据是由MemStore不断向磁盘刷新过程中产生的，当storefile达到一定量的时候，会将这些storefile组成一个storefiles。
这个storefiles有可能持有其他store里面的storefile。

HFile

在hdfs上存放数据之前的一个物理结构，用于接收从客户端提交过来的数据。
HFile中的数据都Key-Value键值对儿的方式存储，并且key和value都是字节数组。并且因为数据已经在memstore中排序过了，在hfile中也是有序的。
hfile同时是由一个个的block来组成的，最终k-v实际上是在这一个个的block中的，block的推荐的大小在8k~1M之间，默认大小65536byte-->16kb。
每一个block都有索引，没有hfile有由索引

官方建议：
blocksize在8k~1M之间，默认是64k
如果执行顺序读的操作，建议将blocksize调大一点点，这个会影响随机访问的效率
如果执行随机读的操作，建议将blocksize调小一点点，用默认就可以了

在扫描全表数据的时候，一定要指定start key和end key，不然容易操作OOM异常

总结

  HRegionServer
  |---一个HLog
  |---多个HRegion（一张表对应多个HRegion，是对hbase表的一个横向的划分）
    |---多个HStore(一个HStore对应一个列族，反之一个列族对应多个HStore，列族是对HBase表的纵向的划分)
      |--一个MemStore
      |--多个StoreFile
        HFile
          |---多个data block

HBase如何做到高速随机读？
    rowkey---->region
          先到memstore中去找，如果有，则直接取出<rowkey, <cf, <col, <ts, value>>>>
          如果没有，则就去在hfile中找，通过索引定位到具体的block，然后遍历该block块，找到相应的数据
--------------------------------------------------------------------------
把在想memstore写数据的过程中，同时向hlog中写数据的这种解决问题的方式称之为SLM-Tree(Structure Log merge tree)
这种数据结构和B-Tree有些类似，也是引自于Google BigTable

行健的设计问题

行健的热点问题

是由于行健相似、连续且数据量过大操作成单region的数据量过大，进而影响读写效率

行健应该尽量的随机、不要出现连续行健。
常见的行健设计就是，比如手机号码倒置+时间戳，比如随机前缀+关系型数据库中的主键（以存放在mr中电信日志案例为例）

因为hbase提供的查询内容非常非常low，但是所有关于hbase的查询只能通过rowkey，所以
在设计行健的时候，应该考虑将尽量多的查询条件放到rowkey中去，形成的行健就成为复合键

列族的设计

cf1----->"maxRowLength"
cf2----->"mrl"
建议hbase表是高表，不建议宽表，因为宽表拥有的列族很多，操作并跨越的文件(HFile)就很多，效率会有相应影响，
反之建议使用高表，列族不宜过多。
在设计表的时候，各个列/列族名称不宜过长，因为hbase需要对这些数据在内存中做缓存，做索引，进而影响内存容量，
所以建议不易过长，以便能够在内存中容纳更多的数据。至于阅读性，有项目文档搞定。

Hive整合HBase

启动hive，进入hive的终端：

/home/uplooking/app/hive/bin/hive --auxpath /home/uplooking/app/hive/lib/hive-hbase-handler-2.1.0.jar,/home/uplooking/app/hive/lib/zookeeper-3.4.6.jar --hiveconf hbase.master=uplooking01:16010 --hiveconf hbase.zookeeper.quorum=uplooking01,uplooking02,uplooking03

在Hive里面操作HBase
创建一张表：

hbase不存在该表的情况

如果hbase中不存在该表我们只能在hive中使用创建内部表的方式，来创建一张表，同会在hbase中也会创建相关的表。

eg.
    create table h2hb_1(
     id int,
     name string,
     age int
    )row format delimited
     fields terminated by ','
     stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties (
     "hbase.columns.mapping" = ":key,cf:name,cf:age",
     "hbase.table.name" = "t"
    );

在hive中创建了一张表h2hb_1，有三列内容id, name,age,同时映射到hbase中的表t，其中id对应行健
name对应hbase中列族cf中的name，age同理

尝试向表中导入数据，会报下面的错误：

hive (mydb1)> load data local inpath 'stu.txt' into table h2hb_1;
FAILED: SemanticException [Error 10101]: A non-native table cannot be used as target for LOAD

所以创建了一张临时表并导入数据：

hive (mydb1)> create temporary table tmp(
            > id int,
            > name string,
            > age int)row format delimited
            > fields terminated by ',';
OK
Time taken: 0.104 seconds
hive (mydb1)> load data local inpath 'stu.txt' into table tmp;
Loading data to table mydb1.tmp
OK
Time taken: 0.408 seconds

最后通过查询的方式向其插入数据：

hive (mydb1)> insert into h2hb_1 select * from tmp;
...
2018-03-24 01:09:47,267 Stage-0 map = 0%,  reduce = 0%
2018-03-24 01:09:59,883 Stage-0 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU ...
Time taken: 32.315 seconds

可以看到会启动一个MR的任务。

hbase存在该表的情况

如果使用上述建表语句创建的时候，则会报错，因为在hbase中已经存在了一张表为t，所以这时只能创建外部表去映射hbase中的一张表。

create external table h2hb_2
(id int,
 name string,
 age int
)row format delimited
 fields terminated by ','
 stored by 'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler' with serdeproperties (
 "hbase.columns.mapping" = ":key,cf:name,cf:age",
 "hbase.table.name" = "t"
);

Phoenix整合HBase

安装Phoenix

约定安装到/home/uplooking/app目录下面
解压：
    [uplooking@uplooking01 ~]$ tar -zxvf soft/phoenix-4.7.0-HBase-1.1-bin.tar.gz -C app/
重命名 [uplooking@uplooking01 ~]$ mv app/phoenix-4.7.0-HBase-1.1-bin/ app/phoenix
拷贝lib目录下面jar包到regionserver机器的lib($HBASE_HOME/lib)目录
     [uplooking@uplooking01 phoenix]$ scp *.jar uplooking@uplooking02:/home/uplooking/app/hbase/lib/
     [uplooking@uplooking01 phoenix]$ scp *.jar uplooking@uplooking03:/home/uplooking/app/hbase/lib/
重启regionserver
    hbase-daemon.sh stop regionserver
    hbase-daemon.sh start regionserver
将phoenix中的client拷贝到hbase的client中,重启master
    p[uplooking@uplooking01 phoenix]$ cp phoenix-4.7.0-HBase-1.1-client.jar /home/uplooking/app/hbase/lib/
    hbase-daemon.sh stop master
    hbase-daemon.sh start master
官网测试案例：
http://phoenix.apache.org/Phoenix-in-15-minutes-or-less.html
    ./psql.py uplooking01:2181 us_population.sql us_population.csv us_population_queries.sql

在cli中使用Phoenix

./sqlline.py uplooking01:2181:/hbase

查询操作：

0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> !tables
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
| TABLE_CAT  | TABLE_SCHEM  |   TABLE_NAME   |  TABLE_TYPE   | REMARKS  | TYPE_NAME  | SELF_REFERENCING_COL_NAME |
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
|            | SYSTEM       | CATALOG        | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | FUNCTION       | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | SEQUENCE       | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | STATS          | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            |              | US_POPULATION  | TABLE         |          |            |                           |
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> select * from US_POPULATION;
+--------+---------------+-------------+
| STATE  |     CITY      | POPULATION  |
+--------+---------------+-------------+
| AZ     | Phoenix       | 1461575     |
| CA     | Los Angeles   | 3844829     |
| CA     | San Diego     | 1255540     |
| CA     | San Jose      | 912332      |
| IL     | Chicago       | 2842518     |
| NY     | New York      | 8143197     |
| PA     | Philadelphia  | 1463281     |
| TX     | Dallas        | 1213825     |
| TX     | Houston       | 2016582     |
| TX     | San Antonio   | 1256509     |
+--------+---------------+-------------+
10 rows selected (0.138 seconds)

创建表与插入数据：

0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> create table p1(id integer not null primary key, name varchar(20), age integer);
No rows affected (2.351 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> !tables
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
| TABLE_CAT  | TABLE_SCHEM  |   TABLE_NAME   |  TABLE_TYPE   | REMARKS  | TYPE_NAME  | SELF_REFERENCING_COL_NAME |
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
|            | SYSTEM       | CATALOG        | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | FUNCTION       | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | SEQUENCE       | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | STATS          | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            |              | P1             | TABLE         |          |            |                           |
|            |              | US_POPULATION  | TABLE         |          |            |                           |
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> !describe p1;
+------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+--------------+
| TABLE_CAT  | TABLE_SCHEM  | TABLE_NAME  | COLUMN_NAME  | DATA_TYPE  | TYPE_NAME  | COLUMN_SIZE  | BUFFER_LENGT |
+------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+--------------+
|            |              | P1          | ID           | 4          | INTEGER    | null         | null         |
|            |              | P1          | NAME         | 12         | VARCHAR    | 20           | null         |
|            |              | P1          | AGE          | 4          | INTEGER    | null         | null         |
+------------+--------------+-------------+--------------+------------+------------+--------------+--------------+
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> upsert into p1 values(1, 'zhangsan',13);
1 row affected (0.13 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> upsert into p1 values(2, 'lisi',14);
1 row affected (0.019 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> select * from p1;
+-----+-----------+------+
| ID  |   NAME    | AGE  |
+-----+-----------+------+
| 1   | zhangsan  | 13   |
| 2   | lisi      | 14   |
+-----+-----------+------+
2 rows selected (0.066 seconds)

可以看到，我们创建的表p1，在实际创建时，会变成大写的P1，在hbase中查看：

hbase(main):004:0> scan 'P1'
ROW                           COLUMN+CELL                                                                         
 \x80\x00\x00\x01             column=0:AGE, timestamp=1521827542938, value=\x80\x00\x00\x0D                       
 \x80\x00\x00\x01             column=0:NAME, timestamp=1521827542938, value=zhangsan                              
 \x80\x00\x00\x01             column=0:_0, timestamp=1521827542938, value=x                                       
 \x80\x00\x00\x02             column=0:AGE, timestamp=1521827553065, value=\x80\x00\x00\x0E                       
 \x80\x00\x00\x02             column=0:NAME, timestamp=1521827553065, value=lisi                                  
 \x80\x00\x00\x02             column=0:_0, timestamp=1521827553065, value=x                                       
2 row(s) in 0.0410 seconds

可以看到列族也默认为0，可以尝试下面的方式来创建表：

0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> create table "p2"(id varchar(100000) primary key, "cf"."name" varchar(20), "cf"."age" varchar(100));
No rows affected (1.288 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> !tables
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
| TABLE_CAT  | TABLE_SCHEM  |   TABLE_NAME   |  TABLE_TYPE   | REMARKS  | TYPE_NAME  | SELF_REFERENCING_COL_NAME |
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
|            | SYSTEM       | CATALOG        | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | FUNCTION       | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | SEQUENCE       | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            | SYSTEM       | STATS          | SYSTEM TABLE  |          |            |                           |
|            |              | P1             | TABLE         |          |            |                           |
|            |              | US_POPULATION  | TABLE         |          |            |                           |
|            |              | p2             | TABLE         |          |            |                           |
+------------+--------------+----------------+---------------+----------+------------+---------------------------+
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> upsert into "p2" values('1','zhangsan','13');
1 row affected (0.061 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> upsert into "p2" values('2','lisi','14');
1 row affected (0.015 seconds)
0: jdbc:phoenix:uplooking01:2181:/hbase> select * from "p2";
+-----+-----------+------+
| ID  |   name    | age  |
+-----+-----------+------+
| 1   | zhangsan  | 13   |
| 2   | lisi      | 14   |
+-----+-----------+------+
2 rows selected (0.055 seconds)

这样创建的表就为小写的了，同时在hbase中查看也可以看到列族：

hbase(main):006:0> scan 'p2'
ROW                           COLUMN+CELL                                                                         
 1                            column=cf:_0, timestamp=1521827723448, value=x                                      
 1                            column=cf:age, timestamp=1521827723448, value=13                                    
 1                            column=cf:name, timestamp=1521827723448, value=zhangsan                             
 2                            column=cf:_0, timestamp=1521827735556, value=x                                      
 2                            column=cf:age, timestamp=1521827735556, value=14                                    
 2                            column=cf:name, timestamp=1521827735556, value=lisi                                 
2 row(s) in 0.0390 seconds

Phoenix客户端工具操作

安装squirrel-sql-3.7-standard.jar

java -jar squirrel-sql-3.7-standard.jar

然后就可以进行安装。

添加HBase驱动

使用squirrel-sql添加一个驱动，其属性值可为如下：

Name：hbase
Example URL：jdbc:phoenix:uplooking01,uplooking02,uplooking03:2181
Class Name：org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver

驱动可以到phoenix目录下找到：phoenix-4.7.0-HBase-1.1-client.jar，然后添加即可

创建连接

选择驱动为前面创建的驱动，然后用户名和密码都为uplooking
这样之后就可以像使用navicat管理MySQL数据库一样，比较方便。