• Hbase入门(三)——数据模型


    file

    Hbase最核心但也是最难理解的就是数据模型,由于与传统的关系型数据库不同,虽然Hbase也有表(Table),也有行(Row)和列(Column),但是与关系型数据库不同的是Hbase有一个列族(Column Family)的概念,它将一列或者多列组织在一起,HBase必须属于某一个列族。

    行和列交叉点称为单元格(Cell),单元格时版本化的。单元格的内容,也就是列的值是不可分割的字节数组。

    HBase没有数据类型,任何列值都被转换成字节数组进行存储。

    HBase表中的行是通过行键(Rowkey)进行区分的。行键也是用来唯一确定一行的标识。

    HBase中的行按Rowkey排序,排序方式采用字典顺序。

    这些都是HBase的逻辑结果,他的物理结构也和传统关系型数据库有很大不同。

    file

    逻辑模型

    HBase的逻辑模型源自Google的BigTable模型。可以理解为一个稀疏的,长期存储的,多维度的和排序的映射表。

    以下示例是 BigTable 论文第 2 页上的一个略微修改的形式。有一个名为webtable的表包含两行(com.cnn.wwwcom.example.www)和三个列族,名为contentsanchorpeople

    file

    在此示例中,对于第一行(com.cnn.www),anchor包含两列(anchor:cssnsi.comanchor:my.look.ca),contents包含一列(contents:html)。此示例包含具有行键com.cnn.www的行的 5 个版本,以及具有行键com.example.www的行的一个版本。 contents:html列限定符包含给定网站的整个HTML。 anchor列族的限定符每个都包含指向该行所代表的站点的外部站点的链接,以及它在其链接的anchor中使用的文本。 people列系列表示与该站点关联的人员。

    此表中看起来为空的单元格在 HBase 中不占用空间,或实际上不存在。这就是HBase“稀疏”的原因。表格视图不是查看 HBase 中数据的唯一方法,甚至也不是最准确的方法。以下表示与多维映射相同的信息。这只是一个出于演示目的的模型,可能并不完全准确。

    {
      "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"
        }
      }
    } 
    

    物理模型

    虽然Hbase表可以看作一组稀疏的行,但在物理意义上它们是按照列族存储的。所以列是可以随时添加的。

    file

    Hbase是面向列的,存放行的不同列的物理文件,一个列族存放在多个HFile中,最重要的是一个列族的数据会被同一个Region管理。

    file

    空单元格不占据物理存储空间。因此,在时间戳t8处对contents:html列的值的请求将不返回任何值。类似地,在时间戳t9处对anchor:my.look.ca值的请求将不返回任何值。但是,如果未提供时间戳,则将返回特定列的最新值。给定多个版本,最新版本也是第一个版本,因为时间戳按降序存储。因此,如果没有指定时间戳,则对行com.cnn.www中所有列的值的请求将是:来自时间戳t6contents:html的值,来自时间戳t9anchor:cnnsi.com的值,来自时间戳t8anchor:my.look.ca

    数据模型操作

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

    版本问题: Rowkey、Column(列族和列)、Version组合在一起称为Hbase中的一个单元格。

    Rowkey和Column的值是用字节数组表示的,Version则是用一个长整型表示的。

    Get

    操作返回指定行的属性,Get是在Scan基础上实现的。在默认情况下,如果没有指定版本,一旦使用Get操作,会返回最近版本的Cell。

    要返回多个版本,需要设置Get.setMaxVersions()

    要返回最新版本以外的其他版本,请参见 Get.setTimeRange()

    默认版本Get示例

    public static final byte[] CF = "cf".getBytes();
    public static final byte[] ATTR = "attr".getBytes();
    ...
    Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1"));
    Result r = table.get(get);
    byte[] b = r.getValue(CF, ATTR);  // returns current version of value 
    

    给定版本的Get示例

    public static final byte[] CF = "cf".getBytes();
    public static final byte[] ATTR = "attr".getBytes();
    ...
    Get get = new Get(Bytes.toBytes("row1"));
    get.setMaxVersions(3);  // will return last 3 versions of row
    Result r = table.get(get);
    byte[] b = r.getValue(CF, ATTR);  // returns current version of value
    List<KeyValue> kv = r.getColumn(CF, ATTR);  // returns all versions of this column 
    

    PUT

    执行 put 总是在某个时间戳创建cell的新版本。默认情况下,系统使用服务器的currentTimeMillis,但您可以在针对每一列指定版本(=长整数)。这意味着您可以在过去或将来指定时间,或者将long值用于非时间目的。

    隐式版本示例

    HBase 将使用当前时间隐式地对以下 Put 进行版本控制。

    public static final byte[] CF = "cf".getBytes();
    public static final byte[] ATTR = "attr".getBytes();
    ...
    Put put = new Put(Bytes.toBytes(row));
    put.add(CF, ATTR, Bytes.toBytes( data));
    table.put(put); 
    

    显式版本示例

    public static final byte[] CF = "cf".getBytes();
    public static final byte[] ATTR = "attr".getBytes();
    ...
    Put put = new Put( Bytes.toBytes(row));
    long explicitTimeInMs = 555;  // just an example
    put.add(CF, ATTR, explicitTimeInMs, Bytes.toBytes(data));
    table.put(put); 
    

    DELETE

    删除通过 Table.delete]执行。

    有三种不同类型的内部删除标记。

    • 删除:对于特定版本的列。
    • 删除列:适用于列的所有版本。
    • 删除系列:适用于特定 ColumnFamily 的所有列

    SCAN

    扫描表

    下面是对表进行扫描的示例。假设一个表填充了具有键“row1”,“row2”,“row3”的行,然后另一组是具有键“abc1”,“abc2”和“abc3”的行。以下示例将展示如何设置 Scan 实例以返回以“row”开头的行。

    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!
    } 
    

    更多实时计算,Hbase,Flink,Kafka等相关技术博文,欢迎关注实时流式计算

    file

  • 相关阅读:
    正则替换 html
    黎曼积分:采用任意无限分割时
    A field guide to algebra,theorem 1.1.3
    $\mathbf{R}$上开集的构造
    陶哲轩实分析引理18.2.5
    A field guide to algebra,theorem 1.1.3
    陶哲轩实分析引理18.2.5
    $\mathbf{R}$上开集的构造
    关于勒贝格外测度的一条等式
    Some remarks on definition 1.1.1,A field guide to algebra
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11611062.html
Copyright © 2020-2023  润新知