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Hbase原理分享

2017-07-26  本文已影响206人  便利蜂数据平台

一、HBase简介

Hbase是什么

HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列、多版本、非关系型的数据库。在需要实时读写、随机访问超大规模数据集时，可以使用HBase。HBase 是Google Bigtable 的开源实现。

HBase的特点

大：一个表可以有上亿行，上百万列。

面向列：面向列（组）的存储和权限控制，列（组）独立检索。

稀疏：对于为空（NULL）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

无模式：每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列。

数据多版本：每个单元中的数据可以有多个版本，默认情况下，版本号自动分配，版本号就是单元格插入时的时间戳。

数据类型单一：HBase中的数据都是字符串，没有类型，存储在hbase上的都是字节数组。

二、HBase数据模型

HBase 以表的形式存储数据。表由行和列组成。列划分为若干个列族（row family），如下图所示。

1) HBase的逻辑数据模型

image.png

2) HBase的物理数据模型

image.png

逻辑数据模型中空白cell在物理上是不存储的，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，如果不指明时间，将会返回最新时间的行，每个最新的都会返回

与 NoSQL 数据库一样，Row Key 是用来检索记录的主键。几种访问 HBase table 中的行方式：

1)通过单个 Row Key 访问。

2)通过 Row Key 的 range 全表扫描。

3)Row Key 可以使任意字符串（最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10 ~ 100bytes），在HBase 内部，Row Key 保存为字节数组。

HBase 表中的每个列都归属于某个列族。列族是表的 Schema 的一部分（而列不是），必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀，例如 courses:history、courses:math 都属于 courses 这个列族。

访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。在实际应用中，列族上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用， 例如，允许一些应用可以添加新的基本数据、一些应用可以读取基本数据并创建继承的列族、 一些应用则只允许浏览数据（甚至可能因为隐私的原因不能浏览所有数据）。

时间戳HBase 中通过 Row 和 Columns 确定的一个存储单元称为 Cell。每个 Cell 都保存着同一份数据的多个版本。 版本通过时间戳来索引，时间戳的类型是 64 位整型。时间戳可以由HBase（在数据写入时自动）赋值， 此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也 可以由客户显示赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 Cell 中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。

为了避免数据存在过多版本造成的管理（包括存储和索引）负担，HBase 提供了两种数据版本回收方式。 一是保存数据的最后 n 个版本，二是保存最近一段时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。

3) HBase物理存储

Table 在行的方向上分割为多个HRegion，每个HRegion分散在不同的RegionServer中。

每个HRegion由多个Store构成，每个Store由一个memStore和0或多个StoreFile组成，每个Store保存一个Columns Family

三、HBase系统架构

1) HBase架构图

从HBase的架构图上可以看出，HBase中的组件包括Client、Zookeeper、HMaster、HRegionServer、HRegion、Store、MemStore、StoreFile、HFile、HLog等，接下来介绍他们的作用。

HBase中的每张表都通过行键按照一定的范围被分割成多个子表（HRegion），默认一个HRegion超过256M就要被分割成两个，这个过程由HRegionServer管理，而HRegion的分配由HMaster管理。

包含访问HBase的接口，并维护cache来加快对HBase的访问。

HBase依赖Zookeeper，默认情况下HBase管理Zookeeper实例(启动或关闭Zookeeper),Master与RegionServers启动时会向Zookeeper注册。

保证任何时候，集群中只有一个master

实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给master

存储HBase的schema和table元数据

为Region server分配region

负责Region server的负载均衡

发现失效的Region server并重新分配其上的region。

处理schema更新请求。

维护master分配给他的region，处理对这些region的io请求。

负责切分正在运行过程中变的过大的region。

注意：client访问hbase上的数据时不需要master的参与，因为数据寻址访问zookeeper和region server，而数据读写访问region server。master仅仅维护table和region的元数据信息，而table的元数据信息保存在zookeeper上，因此master负载很低。

table在行的方向上分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元，即不同的region可以分别在不同的Region Server上，但同一个Region是不会拆分到多个server上。

Region按大小分隔，每个表一般是只有一个region。随着数据不断插入表，region不断增大，当region的某个列族达到一个阈值时就会分成两个新的region。

每个region由以下信息标识：< 表名,startRowkey,创建时间>

由目录表(-ROOT-和.META.)记录该region的endRowkey

每一个region由一个或多个store组成，至少是一个store，hbase会把一起访问的数据放在一个store里面，即为每个 ColumnFamily建一个store，如果有几个ColumnFamily，也就有几个Store。一个Store由一个memStore和0或者 多个StoreFile组成。 HBase以store的大小来判断是否需要切分region

memStore 是放在内存里的。保存修改的数据即keyValues。当memStore的大小达到一个阀值（默认128MB）时，memStore会被flush到文 件，即生成一个快照。目前hbase 会有一个线程来负责memStore的flush操作。

memStore内存中的数据写到文件后就是StoreFile，StoreFile底层是以HFile的格式保存。

HBase中KeyValue数据的存储格式，HFile是Hadoop的 二进制格式文件，实际上StoreFile就是对Hfile做了轻量级包装，即StoreFile底层就是HFile

HFile的存储格式如下：

HFile由多个Data Block、Meta Block、FileInfo、Data Index、Meta Index、Trailer组成，其中Data Block是HBase的最小存储单元，在前文中提到的BlockCache就是基于Data Block的缓存的。一个Data Block由一个魔数和一系列的KeyValue(Cell)组成，魔数是一个随机的数字，用于表示这是一个Data Block类型，以快速监测这个Data Block的格式，防止数据的破坏。Data Block的大小可以在创建Column Family时设置(HColumnDescriptor.setBlockSize())，默认值是64KB，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询，因而需要权衡。Meta块是可选的，FileInfo是固定长度的块，它纪录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等。Data Index和Meta Index纪录了每个Data块和Meta块的其实点、未压缩时大小、Key(起始RowKey？)等。Trailer纪录了FileInfo、Data Index、Meta Index块的起始位置，Data Index和Meta Index索引的数量等。其中FileInfo和Trailer是固定长度的。

HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。但是这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。我们来看看里面的具体结构：

上图可知，开始是两个固定长度的数值，分别表示key的长度和alue的长度。紧接着是Key,开始是固定长度的数值，表示RowKey的长度，紧接着是RowKey，然后是固定长度的数值，表示Family的长度，然后是Family,接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type(Put/Delete)。Value部分没有那么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据。

HLog(WAL log)：WAL意为write ahead log，用来做灾难恢复使用，HLog记录数据的所有变更，一旦region server 宕机，就可以从log中进行恢复。

HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File， Sequence File的value是key时HLogKey对象，其中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，还同时包括sequence number和timestamp，timestamp是写入时间，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中的sequence number。 Sequence File的value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue。

上图中是HLog文件的结构，其实HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和Region名字外，同时还包括sequence number和timestamp,timestamp是”写入时间”，sequence number 的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中的sequence number。

HLog Sequence File 的Value是HBase的KeyValue对象昂，即对应HFile中的KeyValue。

2) HRegion定位

通过zk里的文件/hbase/rs得到-ROOT-表的位置。-ROOT-表只有一个region。

通过-ROOT-表查找.META.表的第一个表中相应的region的位置。其实-ROOT-表是.META.表的第一个region；.META.表中的每一个region 在-ROOT-表中都是一行记录。

通过.META.表找到所要的用户表region的位置。用户表中的每个region在.META.表中都是一行记录。

-ROOT-表永远不会被分隔为多个region，保证了最多需要三次跳转，就能定位到任意的region。client会将查询的位置 信息保存缓存起来，缓存不会主动失效，因此如果client上的缓存全部失效，则需要进行6次网络来回，才能定位到正确的region，其中三次用来发现 缓存失效，另外三次用来获取位置信息。

提示：

-ROOT-表：表包含.META.表所在的region列表，该表只有一个Region;Zookeeper中记录了-ROOT-表的location

.META.表：表包含所有的用户空间region列表，以及Region Server的服务器地址

hbase:meta表：高版本中已经舍弃了ROOT和META表了，采用了这个表

四、HBase工作流程

HBase的流程图

首先当一个请求产生时，HBase Client使用RPC(远程过程调用)机制与HMaster和HRegionServer进行通信，对于管理类操作，Client与HMaster进行RPC;对于数据读写操作，Client与HRegionServer进行RPC。

HBase Client使用RPC(远程过程调用)机制与HMaster和HRegionServer进行通信，但如何寻址呢？由于Zookeeper中存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址，所以需要先到Zookeeper上进行寻址。

HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到Zookeeper中，使HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外，Zookeeper也避免了HMaster的单点故障。

当用户需要进行Table和Region的管理工作时，就需要和HMaster进行通信。HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Eletion机制保证总有一个Master运行。

管理用户对Table的增删改查操作

管理HRegionServer的负载均衡，调整Region的分布

在Region Split后，负责新Region的分配

在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上的Regions迁移

当用户需要对数据进行读写操作时，需要访问HRegionServer。HRegionServer存取一个子表时，会创建一个HRegion对象，然后对表的每个列族创建一个Store实例，每个Store都会有一个 MemStore和0个或多个StoreFile与之对应，每个StoreFile都会对应一个HFile， HFile就是实际的存储文件。因此，一个HRegion有多少个列族就有多少个Store。 一个HRegionServer会有多个HRegion和一个HLog。

五、HBase的高可用

六、HBase运维

七、新特性

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