(第6.2篇)大數據發展背後的強力推手——HBase分佈式存儲系統

本篇接着6.1 繼續講HBase。

    

4. Hbase容錯與恢復

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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:

1) Master容錯:Zookeeper重新選擇一個新的Master

Master過程中,數據讀取仍照常進行;

master過程中,region切分、負載均衡等無法進行;

2) 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,失效服務器上“預寫”日誌由主服務器進行分割並派送給新的RegionServer

3) 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:

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尋找RegionServer過程:ZooKeeper--> -ROOT-(單Region)--> .META.--> 用戶表

1) -ROOT-

表包含.META.表所在的region列表,該表只會有一個Region

Zookeeper中記錄了-ROOT-表的location

2) .META.

表包含所有的用戶空間region列表,以及RegionServer的服務器地址。

5. Hbase基礎操作

1) 進入hbase shell console

$HBASE_HOME/bin/hbase shell

的管理

2) 查看有哪些表

list

3) 創建表

# 語法:create <table>, {NAME => <family>, VERSIONS => <VERSIONS>}

 

# 例如:創建表t1,有兩個family name:f1,f2,且版本數均爲2

> create 't1',{NAME => 'f1', VERSIONS => 2},{NAME => 'f2', VERSIONS => 2}

4) 刪除表

# 分兩步:首先disable,然後drop

 

# 例如:刪除表t1

> disable 't1'

> drop 't1'

5) 查看錶的結構

# 語法:describe <table>

 

# 例如:查看錶t1的結構

> describe 't1'

6) 修改表結構

# 修改表結構必須先disable

 

# 語法:alter 't1', {NAME => 'f1'}, {NAME => 'f2', METHOD => 'delete'}

 

# 例如:修改表test1的cf的TTL爲180天

> disable 'test1'

> alter 'test1',{NAME=>'body',TTL=>'15552000'},{NAME=>'meta', TTL=>'15552000'}

> enable 'test1'

權限管理:

1) 分配權限

# 語法 : grant <user> <permissions> <table> <column family> <column qualifier> 參數後面用逗號分隔

# 權限用五個字母表示: "RWXCA".

# READ('R'), WRITE('W'), EXEC('X'), CREATE('C'), ADMIN('A')

 

# 例如,給用戶‘test'分配對錶t1有讀寫的權限,

> grant 'test','RW','t1'

2) 查看權限

# 語法:user_permission <table>

 

# 例如,查看錶t1的權限列表

> user_permission 't1'

3) 收回權限

# 與分配權限類似,語法:revoke <user> <table> <column family> <column qualifier>

 

# 例如,收回test用戶在表t1上的權限

> revoke 'test','t1'

表數據的增刪改查:

1) 添加數據

# 語法:put <table>,<rowkey>,<family:column>,<value>,<timestamp>

 

# 例如:給表t1的添加一行記錄:rowkey是rowkey001,family name:f1,column name:col1,value:value01,timestamp:系統默認

> put 't1','rowkey001','f1:col1','value01'

2) 查詢數據——查詢某記錄

# 語法:get <table>,<rowkey>,[<family:column>,....]

 

# 例如:查詢表t1,rowkey001中的f1下的col1的值

> get 't1','rowkey001', 'f1:col1'

# 或者:

> get 't1','rowkey001', {COLUMN=>'f1:col1'}

 

# 查詢表t1,rowke002中的f1下的所有列值

hbase(main)> get 't1','rowkey001'

3) 查詢數據——掃描表

# 語法:scan <table>, {COLUMNS => [ <family:column>,.... ], LIMIT => num}

# 另外,還可以添加STARTROW、TIMERANGE和FITLER等高級功能

 

# 例如:掃描表t1的前5條數據

> scan 't1',{LIMIT=>5}

4) 查詢表中的數據行數

# 語法:count <table>, {INTERVAL => intervalNum, CACHE => cacheNum}

# INTERVAL設置多少行顯示一次及對應的rowkey,默認1000;CACHE每次去取的緩存區大小,默認是10,調整該參數可提高查詢速度

 

# 例如,查詢表t1中的行數,每100條顯示一次,緩存區爲500

> count 't1', {INTERVAL => 100, CACHE => 500}

5) 刪除數據——刪除行中的某個列

# 語法:delete <table>, <rowkey>,  <family:column> , <timestamp>,必須指定列名

 

# 例如:刪除表t1,rowkey001中的f1:col1的數據

> delete 't1','rowkey001','f1:col1'

6) 刪除數據——刪除行

# 語法:deleteall <table>, <rowkey>,  <family:column> , <timestamp>,可以不指定列名,刪除整行數據

 

# 例如:刪除表t1,rowk001的數據

> deleteall 't1','rowkey001'

7) 刪除數據——刪除中的所有數據

# 語法: truncate <table>

# 其具體過程是:disable table -> drop table -> create table

 

# 例如:刪除表t1的所有數據

> truncate 't1'

Region管理:

1) 移動Region

# 語法:move 'encodeRegionName', 'ServerName'

# encodeRegionName指的regioName後面的編碼,ServerName指的是master-status的Region Servers列表

 

# 示例

>move '4343995a58be8e5bbc739', 'db-41.xxx.xxx.org,60020,139'

2) 開啓/關閉region

# 語法:balance_switch true|false

hbase(main)> balance_switch

3) 手動split

# 語法:split 'regionName', 'splitKey'

4) 手動觸發major compaction

#語法:

#Compact all regions in a table:

> major_compact 't1'

#Compact an entire region:

> major_compact 'r1'

#Compact a single column family within a region:

> major_compact 'r1', 'c1'

#Compact a single column family within a table:

> major_compact 't1', 'c1'


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    此時你已經學會了安裝hadoop集羣,瞭解了HDFS文件系統,MapReduce計算框架和Zookeeper協作服務(Zookeeper數據模型、訪問控制、應用場景),今天學完了HBase,下一篇我們介紹hadoop的數據庫工具——Hive。



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