详解Hadoop核心架构二

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Hbase数据管理

Hbase VS Oracle

     1、  Hbase适合大量插入同时又有读的情况。输入一个Key获取一个value或输入一些key获得一些value。

     2、  Hbase的瓶颈是硬盘传输速度。Hbase的操作，它可以往数据里面insert，也可以update一些数据，但update的实际上也是insert，只是插入一个新的时间戳的一行。Delete数据，也是insert，只是insert一行带有delete标记的一行。Hbase的所有操作都是追加插入操作。Hbase是一种日志集数据库。它的存储方式，像是日志文件一样。它是批量大量的往硬盘中写，通常都是以文件形式的读写。这个读写速度，就取决于硬盘与机器之间的传输有多快。而Oracle的瓶颈是硬盘寻道时间。它经常的操作时随机读写。要update一个数据，先要在硬盘中找到这个block，然后把它读入内存，在内存中的缓存中修改，过段时间再回写回去。由于你寻找的block不同，这就存在一个随机的读。硬盘的寻道时间主要由转速来决定的。而寻道时间，技术基本没有改变，这就形成了寻道时间瓶颈。

     3、  Hbase中数据可以保存许多不同时间戳的版本（即同一数据可以复制许多不同的版本，准许数据冗余，也是优势）。数据按时间排序，因此Hbase特别适合寻找按照时间排序寻找Top n的场景。找出某个人最近浏览的消息，最近写的N篇博客，N种行为等等，因此Hbase在互联网应用非常多。

     4、  Hbase的局限。只能做很简单的Key-value查询。它适合有高速插入，同时又有大量读的操作场景。而这种场景又很极端，并不是每一个公司都有这种需求。在一些公司，就是普通的OLTP（联机事务处理）随机读写。在这种情况下，Oracle的可靠性，系统的负责程度又比Hbase低一些。而且Hbase局限还在于它只有主键索引，因此在建模的时候就遇到了问题。比如，在一张表中，很多的列我都想做某种条件的查询。但却只能在主键上建快速查询。所以说，不能笼统的说那种技术有优势。

     5、 Oracle是行式数据库，而Hbase是列式数据库。列式数据库的优势在于数据分析这种场景。数据分析与传统的OLTP的区别。数据分析，经常是以某个列作为查询条件，返回的结果也经常是某一些列，不是全部的列。在这种情况下，行式数据库反应的性能就很低效。

      行式数据库：Oracle为例，数据文件的基本组成单位：块/页。块中数据是按照一行行写入的。这就存在一个问题，当我们要读一个块中的某些列的时候，不能只读这些列，必须把这个块整个的读入内存中，再把这些列的内容读出来。换句话就是：为了读表中的某些列，必须要把整个表的行全部读完，才能读到这些列。这就是行数据库最糟糕的地方。

      列式数据库：是以列作为元素存储的。同一个列的元素会挤在一个块。当要读某些列，只需要把相关的列块读到内存中，这样读的IO量就会少很多。通常，同一个列的数据元素通常格式都是相近的。这就意味着，当数据格式相近的时候，数据就可以做大幅度的压缩。所以，列式数据库在数据压缩方面有很大的优势，压缩不仅节省了存储空间，同时也节省了IO。（这一点，可利用在当数据达到百万、千万级别以后，数据查询之间的优化，提高性能，示场景而定）

Hive数据管理

       Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础架构。它提供了一系列的工具，用来进行数据提取、转换、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据机制。可以把Hadoop下结构化数据文件映射为一张成Hive中的表，并提供类sql查询功能，除了不支持更新、索引和事务，sql其它功能都支持。可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，作为sql到MapReduce的映射器。提供shell、JDBC/ODBC、Thrift、Web等接口。优点：成本低可以通过类sql语句快速实现简单的MapReduce统计。作为一个数据仓库，Hive的数据管理按照使用层次可以从元数据存储、数据存储和数据交换三个方面介绍。

（1）元数据存储

     Hive将元数据存储在RDBMS中，有三种方式可以连接到数据库：

     ·内嵌模式：元数据保持在内嵌数据库的Derby，一般用于单元测试，只允许一个会话连接

     ·多用户模式：在本地安装Mysql，把元数据放到Mysql内

     ·远程模式：元数据放置在远程的Mysql数据库

（2）数据存储

      首先，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用于可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，这就可以解析数据了。

      其次，Hive中所有的数据都存储在HDFS中，Hive中包含4中数据模型：Tabel、ExternalTable、Partition、Bucket。

      Table：类似与传统数据库中的Table，每一个Table在Hive中都有一个相应的目录来存储数据。例如：一个表zz，它在HDFS中的路径为：/wh/zz，其中wh是在hive-site.xml中由$指定的数据仓库的目录，所有的Table数据（不含External Table）都保存在这个目录中。

      Partition：类似于传统数据库中划分列的索引。在Hive中，表中的一个Partition对应于表下的一个目录，所有的Partition数据都存储在对应的目录中。例如：zz表中包含ds和city两个Partition，则对应于ds=20140214，city=beijing的HDFS子目录为：/wh/zz/ds=20140214/city=Beijing;

      Buckets：对指定列计算的hash，根据hash值切分数据，目的是为了便于并行，每一个Buckets对应一个文件。将user列分数至32个Bucket上，首先对user列的值计算hash，比如，对应hash=0的HDFS目录为：/wh/zz/ds=20140214/city=Beijing/part-00000;对应hash=20的，目录为：/wh/zz/ds=20140214/city=Beijing/part-00020。

      ExternalTable指向已存在HDFS中的数据，可创建Partition。和Table在元数据组织结构相同，在实际存储上有较大差异。Table创建和数据加载过程，可以用统一语句实现，实际数据被转移到数据仓库目录中，之后对数据的访问将会直接在数据仓库的目录中完成。删除表时，表中的数据和元数据都会删除。ExternalTable只有一个过程，因为加载数据和创建表是同时完成。世界数据是存储在Location后面指定的HDFS路径中的，并不会移动到数据仓库中。

（3）数据交换

     ·用户接口：包括客户端、Web界面和数据库接口

     ·元数据存储：通常是存储在关系数据库中的，如Mysql，Derby等

     ·Hadoop：用HDFS进行存储，利用MapReduce进行计算。

      关键点：Hive将元数据存储在数据库中，如Mysql、Derby中。Hive中的元数据包括表的名字、表的列和分区及其属性、表的属性（是否为外部表）、表数据所在的目录等。

      Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询由MapReduce完成。