基本概念

在 HBase 的数据被存储在表中，具有行和列。

这和关系数据库（RDBMS中）的术语是重叠，但在概念上它们不是一类。

相反，应该将 HBase 的表当作是一个多维的 map 结构而更容易让人理解。

术语

Table（表）：HBase table 由多个 row 组成。

Row（行）：每一 row 代表着一个数据对象，每一 row 都是以一个 row key（行键）和一个或者多个 column 组成。row key 是每个数据对象的唯一标识的，按字母顺序排序，即 row 也是按照这个顺序来进行存储的。所以，row key 的设计相当重要，一个重要的原则是，相关的 row 要存储在接近的位置。比如网站的域名，row key 就是域名，在设计时要将域名反转（例如，org.apache.www、org.apache.mail、org.apache.jira），这样的话， Apache 相关的域名在 table 中存储的位置就会非常接近的。

Column（列）：column 由 column family 和 column qualifier 组成，由冒号（:）进行进行间隔。比如family:qualifier。

Column Family（列族）：在 HBase，column family 是 一些 column 的集合。一个 column family 所有 column 成员是有着相同的前缀。

比如， courses:history 和 courses:math 都是 courses 的成员。冒号（:）是 column family 的分隔符，用来区分前缀和列名。column 前缀必须是可打印的字符，剩下的部分列名可以是任意字节数组。column family 必须在 table 建立的时候声明。column 随时可以新建。在物理上，一个的 column family 成员在文件系统上都是存储在一起。因为存储优化都是针对 column family 级别的，这就意味着，一个 column family 的所有成员的是用相同的方式访问的。

Column Qualifier（列限定符）：column family 中的数据通过 column qualifier 来进行映射。column qualifier 也没有特定的数据类型，以二进制字节来存储。比如某个 column family “content”，其 column qualifier 可以设置为 “content:html” 和 “content:pdf”。虽然 column family 是在 table 创建时就固定了，但 column qualifier 是可变的，可能在不同的 row 之间有很大不同。

Cell（单元格）：cell 是 row、column family 和 column qualifier 的组合，包含了一个值和一个 timestamp，用于标识值的版本。

Timestamp（时间戳）：每个值都会有一个 timestamp，作为该值特定版本的标识符。默认情况下，timestamp 代表了当数据被写入 RegionServer 的时间，但你也可以在把数据放到 cell 时指定不同的 timestamp。

2. map

HBase/Bigtable 的核心数据结构就是 map。

不同的编程语言针对 map 有不同的术语，比如 associative array（PHP）、associative array（Python），Hash（Ruby）或 Object （JavaScript）。

简单来说，map 就是 key-value 对集合。

下面是一个用 JSON 格式来表达 map 的例子：

{
  "zzzzz" : "woot",
  "xyz" : "hello",
  "aaaab" : "world",
  "1" : "x",
  "aaaaa" : "y"
}

3. 分布式

毫无疑问，HBase/Bigtable 都是建立在分布式系统上的，HBase 基于 Hadoop Distributed File System (HDFS) 或者 Amazon’s Simple Storage Service（S3），而 Bigtable 使用 Google File System（GFS）。

它们要解决的一个问题就是数据的同步。这里不讨论如何做到数据同步。

HBase/Bigtable 可以部署在成千上万的机器上来分散访问压力。

  1. 排序

和一般的 map 实现有所区别，HBase/Bigtable 中的 map 是按字母顺序严格排序的。

这就是说，对于 row key 是“aaaaa”的旁边 row key 应该是 “aaaab”，而与 row key 是“zzzzz”离得较远。

还是以上面的 JSON 为例，一个排好序的例子如下：

{
  "1" : "x",
  "aaaaa" : "y",
  "aaaab" : "world",
  "xyz" : "hello",
  "zzzzz" : "woot"
}

在一个大数据量的系统里面，排序很重要，特别是 row key 的设置策略决定了查询的性能。

比如网站的域名，row key 就是域名，在设计时要将域名反转（例如，org.apache.www、org.apache.mail、org.apache.jira）。

5. 多维

多维 map，即 map 里面嵌套 map。

例如：

{
  "1" : {
    "A" : "x",
    "B" : "z"
  },
  "aaaaa" : {
    "A" : "y",
    "B" : "w"
  },
  "aaaab" : {
    "A" : "world",
    "B" : "ocean"
  },
  "xyz" : {
    "A" : "hello",
    "B" : "there"
  },
  "zzzzz" : {
    "A" : "woot",
    "B" : "1337"
  }
}

6. 时间版本

在查询中不指定时间，返回的将是最近的一个时间的版本。

如果给出 timestamp，返回的将是早于这个时间的数值。

例如： 查询 row/column 是“aaaaa”/“A:foo”的，将返回 y；查询 row/column/timestamp 是“aaaaa”/“A:foo”/10的，将返回 m；查询 row/column/timestamp 是“aaaaa”/“A:foo”/2的，将返回 null。

{
  // ...
  "aaaaa" : {
    "A" : {
      "foo" : {
        15 : "y",
        4 : "m"
      },
      "bar" : {
        15 : "d",
      }
    },
    "B" : {
      "" : {
        6 : "w"
        3 : "o"
        1 : "w"
      }
    }
  },
  // ...
}

7. 概念视图

下面表格是一个名为 webtable 的 table ，包含了两个 row（com.cnn.www 和 com.example.www）和三个 column family（contents、 anchor和people）。

第一个 row（com.cnn.www）中，anchor 包含了两个 column（anchor:cssnsi.com和 anchor:my.look.ca），contents包含了一个 column（contents:html）。

在这个例子里面，row key 是com.cnn.www的 row 包含了5个版本，而 row key 是com.example.www的 row 包含了1个版本。

column qualifier 为 contents:html包含了给定网站的完整的 HTML。column family 是anchor的每个 qualifier 包含了网站的链接。

人们列族代表与网站相关的人。column family 是people关联的是网站的人物资料。

除了表格方式来展现数据试图，也使用使用多维 map，如下：

{
  "com.cnn.www": {
    contents: {
      t6: contents:html: "<html>..."
      t5: contents:html: "<html>..."
      t3: contents:html: "<html>..."
    }
    anchor: {
      t9: anchor:cnnsi.com = "CNN"
      t8: anchor:my.look.ca = "CNN.com"
    }
    people: {}
  }
  "com.example.www": {
    contents: {
      t5: contents:html: "<html>..."
    }
    anchor: {}
    people: {
      t5: people:author: "John Doe"
    }
  }
}

8. 物理视图

尽管在概念视图里，table 可以被看成是一个稀疏的 row 的集合。

但在物理上，它的是按照 column family 存储的。新的 column qualifier （column_family:column_qualifier）可以随时添加进已有的 column family 。

下表是一个 ColumnFamily anchor：

Row Key	Timestamp	Column Family anchor
“com.cnn.www”	t9	anchor:cnnsi.com = “CNN”
“com.cnn.www”	t8	anchor:my.look.ca = “CNN.com”

下表是一个 ColumnFamily contents：

Row Key	Timestamp	ColumnFamily contents:
“com.cnn.www”	t6	contents:html = “<html>…”
“com.cnn.www”	t5	contents:html = “<html>…”
“com.cnn.www”	t3	contents:html = “<html>…”

值得注意的是在上面的概念视图中空白 cell 在物理上是不存储的，因为根本没有必要存储。

因此若一个请求为要获取 t8 时间的contents:html，他的结果就是空。

相似的，若请求为获取 t9 时间的anchor:my.look.ca，结果也是空。

但是，如果不指明 timestamp，将会返回最新时间的 column。

例如，如果请求为获取行键为“com.cnn.www”，没有指明 timestamp 的话，返回的结果是 t6 下的contents:html，t9下的anchor:cnnsi.com和 t8 下anchor:my.look.ca。

9. 数据模型操作

四个主要的数据模型操作是 Get、Put、Scan 和 Delete。通过 Table 实例进行操作。

有关 Table 的 API 可以参见http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/client/Table.html。

Get

Get 返回特定 row 的属性。 Get 通过 Table.get 执行。有关 Get 的 API 可以参见http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/client/Get.html。

Put

Put 要么向 table 增加新 row（如果 key 是新的）或更新 row（如果 key 已经存在）。 Put 通过 Table.put（writeBuffer）或 Table.batch（非 writeBuffer）执行。有关 Put 的 API 可以参见http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/client/Put.html。

Scan

Scan 允许多个 row 特定属性迭代。

下面是一个在 Table 表实例上的 Scan 示例。假设 table 有几行 row key 为“row1”、“row2”、“row3”，还有一些 row key 值为“abc1”、 “abc2” 和“abc3”。下面的示例展示 Scan 实例如何返回“row”打头的 row。

public static final byte[] CF = "cf".getBytes();
public static final byte[] ATTR = "attr".getBytes();
...
 
Table table = ...      // instantiate a Table instance
 
Scan scan = new Scan();
scan.addColumn(CF, ATTR);
scan.setRowPrefixFilter(Bytes.toBytes("row"));
ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
try {
  for (Result r = rs.next(); r != null; r = rs.next()) {
    // process result...
  }
} finally {
  rs.close();  // always close the ResultScanner!
}

注意，通常最简单的方法来指定用于 scan 停止点是采用 InclusiveStopFilter 类，其 API 可以参见http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/filter/InclusiveStopFilter.html。

Delete

Delete 用于从 table 中删除 row。Delete 通过 Table.delete 执行。

有关 Delete 的 API 可以参见http://hbase.apache.org/apidocs/org/apache/hadoop/hbase/client/Delete.html。

HBase 没有修改数据的合适方法。所以 delete 通过创建名为 tombstones 的新标志进行处理。

这些 tombstones 和死去的值，会在 major compaction 时清除掉。

参考资料

入门介绍