《企业级大数据平台构建：架构与实现》——2.3　HBase

2.3　HBase

2.3.1　概述

HBase的出现很好地弥补了大数据快速查询能力的空缺。让我们再次将时间拨回到2006年，那时Hadoop项目已经正式启动，开源社区已经拥有了HDFS和MapReduce。通过HDFS我们拥有了能够存储海量文件的分布式文件系统。通过MapReduce我们拥有了一种对海量数据进行批处理操作的途径。但是这还不够，我们在大数据领域还没有一款能够称为数据库的产品。就在2006年年末，Google发表了著名的Bigtable论文。此后HBase便诞生了。

HBase是一个构建在HDFS之上的、分布式的、支持多版本的NoSql数据库。它也是Google BigTable的开源实现。HBase非常适合于对海量数据进行实时随机读写。HBase中的一张表能够支撑数十亿行和数百万列。

HBase从设计上来讲是一个由三类服务组成的Master/Slave架构服务。HBase Master进程负责处理Region分配、DDL（create、delete表）这类操。数据的读写由Region-

Servers进程负责处理。底层数据存储和集群协同管理则交由HDFS和Zookeeper进行管理，如图2-6所示。

图2-6　HBase逻辑架构图

HBase的所有数据最终都以HDFS文件的形式进行存储，Region Server服务通常是伴随着HDFS的Datanode进行部署的，这样可以更好地利用数据本地性的优势。

HBase采用主从架构。其分布式协调是通过Zookeeper进行管理的，而数据的物理存储最终会以文件的形式存储到HDFS。