HBase (2)---数据存储结构
2010-07-26 17:24
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在本文中的HBase术语:
基于列:column-oriented
行:row
列组:column families
列:column
单元:cell
理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式.
Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable:
Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A
Bigtable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted
map. The map is indexed by a row key, column key, and a timestamp; each
value in the map is an uninterpreted array of bytes.)
Hadoop wiki的HBase架构 页面提到:
HBase使用和Bigtable非常相同的数据模型.用户存储数据行在一个表里.一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列.表是疏松的存储的,因此
用户可以给行定义各种不同的列.(HBase uses a data model very similar to that of
Bigtable. Users store data rows in labelled tables. A data row has a
sortable key and an arbitrary number of columns. The table is stored
sparsely, so that rows in the same table can have crazily-varying
columns, if the user likes.)
实质上,HBase和BigTable是个map.相同于数组(PHP),词典(Pyhton),Hash(Ruby)或者Object
(Javascript)中的表现形式.所以每一行是一个map,这个map中还可以有多个map(基于列组).获取一个数据就像你从map中获取数据一
样.给定一个行名(即从这个map中获取数据),然后给定一个key(列组名+限定词)来取得数据.
HBase 和BigTable都是在分布式文件系统上构建的,所以基础的文件存储能够散布在分布式文件系统的机器上.
HBase使用Hadoop's Distributed File System(HDFS) 或 Amazon's Simple Storage
Service(S3),Kosmos Distributed File System(KFS), 与此一样BigTable使用Google
File System(GFS).数据被复制到多个节点就像数据被存储在一个RAID系统上.
不像大多数的map应用,在HBase和BigTable中,key/value
是非常严格地按字母次序排列的.那就是意味着键值为"aaaaa"的行下一个行的键值为"aaaab",但是和键值为"zzzzz"的行离的很远.因为这
些系统都是非常庞大和分布式的, 这些特性是非常重要的. 空间接近的列保证当你确定要浏览表时,
你感兴趣的行将会靠近这行.当你选择行的键值时,这是非常重要的事情.例子:考虑你表中的列是域名.最好是倒过来的(因此
"com.jimbojw.www"比"www.jimbojw.com"更好)
,因为你的子域名将会靠近你的主域名.注意在HBase中排序仅仅是kay排序,value是不排序的.
在下面的JSON数据中,我们看到整个数据结构是一个map,并且map中每一个key对应一个包含
"A"和"B"的map.假设整个下面数据是一个table,那么它有"1"."aaaaa","aaaab","xyz","zzzzz"这几个行,每
一个行有一个"A"和"B"的map.在HBase的术语中, 称"A"和"B"为列组.
在HBase中一个列组通过限定词或叫做标签使每一个列组能够包含许多的列.
在上面的例子中,在"aaaaa"的行中,列组"A"包含两个列:"foo"和"bar",列组"B"仅仅有一个限定词为空字符窜""的列.当我们
向HBase获取数据时,你必须提供完整的列名字"<列组>:<限定词>".因此上面的例子中行"aaaaa"和"aaaab"
都包含三个列:"A:foo",
"A:bar"和"B:".尽管在行中列组是固定的,但是同一个列中限定词可以是不同的,就像行"zzzzz"中列组"A"中只有一个列
"catch_phrase".最后的维度是时间戳(timestamp).所有的在HBase中存储的数据都有一个用时间戳表示的版本或者你自己通过指
定时间戳来插入或获取数据.
每一个列可以指定多少版本的数据被保存在每一个单元.在上面的例子中行"aaaaa"的列"A:foo"包含两个倒序时间戳排列的数据15和4,列
"B"包含由三个倒序时间戳排列的数据.一般的应用程序只是简单(不通过时间戳)的请求一个单元的数据.在这种条件下,HBase只是简单地返回最新的版
本,即时间戳最大的版本.要获取"A:foo"返回"y",要获取"B"返回"w".如果应用程序在一个行中请求时带上时间戳,HBase将会返回小于或
等于请求时间戳的数据.接着上面的例子如果程序请求"A:foo"带上时间戳10,返回"m",加上时间戳3,返回null.
每一个行可以多个列族,每一个列族可以包含无数个列,每一个列都可以有一个不同于其他列的时间戳.在通用数据库中当表创建时我们就已经定义了列,如果修改表结构的话会非常困难(比如:添加一列).在HBase中我们可以很轻松地添加一个列族或列.
基于列:column-oriented
行:row
列组:column families
列:column
单元:cell
理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式.
Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable:
Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A
Bigtable is a sparse, distributed, persistent multidimensional sorted
map. The map is indexed by a row key, column key, and a timestamp; each
value in the map is an uninterpreted array of bytes.)
Hadoop wiki的HBase架构 页面提到:
HBase使用和Bigtable非常相同的数据模型.用户存储数据行在一个表里.一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列.表是疏松的存储的,因此
用户可以给行定义各种不同的列.(HBase uses a data model very similar to that of
Bigtable. Users store data rows in labelled tables. A data row has a
sortable key and an arbitrary number of columns. The table is stored
sparsely, so that rows in the same table can have crazily-varying
columns, if the user likes.)
实质上,HBase和BigTable是个map.相同于数组(PHP),词典(Pyhton),Hash(Ruby)或者Object
(Javascript)中的表现形式.所以每一行是一个map,这个map中还可以有多个map(基于列组).获取一个数据就像你从map中获取数据一
样.给定一个行名(即从这个map中获取数据),然后给定一个key(列组名+限定词)来取得数据.
HBase 和BigTable都是在分布式文件系统上构建的,所以基础的文件存储能够散布在分布式文件系统的机器上.
HBase使用Hadoop's Distributed File System(HDFS) 或 Amazon's Simple Storage
Service(S3),Kosmos Distributed File System(KFS), 与此一样BigTable使用Google
File System(GFS).数据被复制到多个节点就像数据被存储在一个RAID系统上.
不像大多数的map应用,在HBase和BigTable中,key/value
是非常严格地按字母次序排列的.那就是意味着键值为"aaaaa"的行下一个行的键值为"aaaab",但是和键值为"zzzzz"的行离的很远.因为这
些系统都是非常庞大和分布式的, 这些特性是非常重要的. 空间接近的列保证当你确定要浏览表时,
你感兴趣的行将会靠近这行.当你选择行的键值时,这是非常重要的事情.例子:考虑你表中的列是域名.最好是倒过来的(因此
"com.jimbojw.www"比"www.jimbojw.com"更好)
,因为你的子域名将会靠近你的主域名.注意在HBase中排序仅仅是kay排序,value是不排序的.
在下面的JSON数据中,我们看到整个数据结构是一个map,并且map中每一个key对应一个包含
"A"和"B"的map.假设整个下面数据是一个table,那么它有"1"."aaaaa","aaaab","xyz","zzzzz"这几个行,每
一个行有一个"A"和"B"的map.在HBase的术语中, 称"A"和"B"为列组.
{ "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" } }
在HBase中一个列组通过限定词或叫做标签使每一个列组能够包含许多的列.
{ "aaaaa" : { "A" : { "foo" : "y", "bar" : "d" }, "B" : { "" : "w" } }, "aaaab" : { "A" : { "foo" : "world", "bar" : "domination" }, "B" : { "" : "ocean" } }, "zzzzz" : { "A" : { "catch_phrase" : "woot", } "B" : { "" : "1337" } } }
在上面的例子中,在"aaaaa"的行中,列组"A"包含两个列:"foo"和"bar",列组"B"仅仅有一个限定词为空字符窜""的列.当我们
向HBase获取数据时,你必须提供完整的列名字"<列组>:<限定词>".因此上面的例子中行"aaaaa"和"aaaab"
都包含三个列:"A:foo",
"A:bar"和"B:".尽管在行中列组是固定的,但是同一个列中限定词可以是不同的,就像行"zzzzz"中列组"A"中只有一个列
"catch_phrase".最后的维度是时间戳(timestamp).所有的在HBase中存储的数据都有一个用时间戳表示的版本或者你自己通过指
定时间戳来插入或获取数据.
{ "aaaaa" : { "A" : { "foo" : { 15 : "y", 4 : "m" }, "bar" : { 15 : "d", } }, "B" : { "" : { 6 : "w" 3 : "o" 1 : "w" } } } }
每一个列可以指定多少版本的数据被保存在每一个单元.在上面的例子中行"aaaaa"的列"A:foo"包含两个倒序时间戳排列的数据15和4,列
"B"包含由三个倒序时间戳排列的数据.一般的应用程序只是简单(不通过时间戳)的请求一个单元的数据.在这种条件下,HBase只是简单地返回最新的版
本,即时间戳最大的版本.要获取"A:foo"返回"y",要获取"B"返回"w".如果应用程序在一个行中请求时带上时间戳,HBase将会返回小于或
等于请求时间戳的数据.接着上面的例子如果程序请求"A:foo"带上时间戳10,返回"m",加上时间戳3,返回null.
每一个行可以多个列族,每一个列族可以包含无数个列,每一个列都可以有一个不同于其他列的时间戳.在通用数据库中当表创建时我们就已经定义了列,如果修改表结构的话会非常困难(比如:添加一列).在HBase中我们可以很轻松地添加一个列族或列.
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