大数据技术之HBase原理与实战归纳分享-上( 二 ) _生活百科

物理存储结构物理存储结构即为数据映射关系，而在概念视图的空单元格，底层实际根本不储存。

文章插图
数据模型

Name Space：命名空间，类似于关系型数据库的 database 概念，每个命名空间下有多个表。HBase 两个自带的命名空间，分别是 hbase 和default，hbase 中存放的是 HBase 内置的表，default表是用户默认使用的命名空间。
Table：类似于关系型数据库的表概念。不同的是，HBase 定义表时只需要声明列族即可，不需要声明具体的列。因为数据存储时稀疏的，所有往 HBase 写入数据时，字段可以动态、按需指定。因此和关系型数据库相比，HBase 能够轻松应对字段变更的场景。
Row：HBase 表中的每行数据都由一个 RowKey 和多个 Column（列）组成，数据是按照 RowKey 的字典顺序存储的，并且查询数据时只能根据 RowKey 进行检索，所以 RowKey 的设计十分重要。
Column：HBase 中的每个列都由 Column Family(列族)和 Column Qualifier（列限定符）进行限定，例如 info:name，info:age 。建表时，只需指明列族，而列限定符无需预先定义。
Time Stamp：用于标识数据的不同版本（version），每条数据写入时，系统会自动为其加上该字段，其值为写入 HBase 的时间。
Cell:由{rowkey, column Family：column Qualifier, timestamp} 唯一确定的单元。cell 中的数据全部是字节码形式存储。

应用场景

HBase之上有OpenTSDB模块，可以满足时序类场景的需求。
比如我们有很多的设备、传感器，产生很多数据，如果规模不是特别大的厂家有几千个风机，每个风机有几百个指标，那么就会有一百万左右的时序数据，如果用采样每一秒会产生一百万个时间点，如果用传统数据库，那么每一秒会产生一百万次，持续地往MQ做一百万次，它会崩裂。并且查询也是个大问题，除了多维查询以外，我们还会额外地增加时间纬度，查看一段时间的数据。这时候HBase很好了满足了时序类场景的需求。