Hbase架构原理解析

Posted 2021-03-03 a1714419456

Hbase架构原理解析

https://developer.51cto.com/art/201904/595698.htm

HBase 架构

 

 

 HBase 的架构似乎也是 master-slave 架构，和 HDFS 有点像，HMaster 是用来管理集群，HRegionServer 是真正存储数据的地方

HBase 在数据查询和写入的时候，其实并不是像 HDFS 那样询问 HMaster。

在 HBase 中，每一张表都会有元信息，这些信息也是被存储为 HBase 表，称为元信息表，也叫 Meta 表，这是一种系统表。

Meta 表是 HBase 表，是指 Meta 表也是用 Rowkey 和 Value 的键值存储

 Meta 表不是存储在 HRegionServer 上，而是存储在那个分布式协调服务 Zookeeper 上面。所以 Meta 表其实是在一个固定地方读取，然后根据 Meta 表就知道数据在哪个 HRegionServer 上。

其实 HMaster 的任务相对不繁重，但是却比较重要，它主要是通过调整和管理 Region 分布来实现 HRegionServer 的负载均衡。

HRegionServer 架构

 Region 是 HBase 在 Rowkey 上的切分，每个 Region 都可以通过 StartKey 和 EndKey 来确定 Rowkey 的范围，一个 HRegionServer 上可能会有多个 Region。

数据是根据 Rowkey 和一定的哈希规则，分散到不同的 Region 上面，而 Region 又是属于某一个 HRegionServer 上的。

 

 Store：一个列簇中的列是存储在一起的，对应到这里，一个列簇中的数据就是存到一个 Store 中。

MemStore:LSM的第一层，就是内存中的数据；

StoreFile:

HFile:

读取和写入流程

 

 

①HBase Client 要写输入了，先从 Zookeeper 中拿到 Meta 表信息，根据数据的 Rowkey 找到应该往哪个 RegionServer 写。

②然后 HBase 会将数据写入对应 RegionServer 的内存 MemStore 中，同时记录操作日志 WAL。

③当 MemStore 超过一定阈值，就会将内存 MemStore 中的数据刷写到硬盘上，形成 StoreFile。

④在触发了一定条件的时候，小的 StoreFile 会进行合并，变成大的 StoreFile，有利于 HDFS 存储。

 

HMaster作用：当大量 Rowkey 相近的数据都被分配到一个 Region 中，导致这个 Region 数据过大的时候，Region 会进行拆分，HMaster 会对拆分后的 Region 重新分配 RegionServer，这是 HMaster 的负载均衡策略。

 

 

①HBase Client 要读数据了，先从 Zookeeper 中拿到 Meta 表信息，根据要查的 Rowkey 找到对应的数据在哪些 RegionServer 上。

②分别在这些 RegionServer 上根据列簇进行 StoreFile 和 MemStore 的查找，得到很多 key-value 结构的数据。

③根据数据的版本找到***数据进行返回。

 

数据模型

 

RowKey

用来表示唯一一行记录的主键，HBase的数据是按照RowKey的字典顺序进行全局排序的，所有的查询都只能依赖于这一个排序维度。

通过下面一个例子来说明一下”字典排序“的原理：

RowKey {“abc”, “a”, “bdf”, “cdf”, “defg”}按字典排序后的结果为{“a”, “abc”, “bdf”, “cdf”, “defg”}

也就是说，当两个RowKey进行排序时，先对比两个RowKey的第一个字节，如果相同，则对比第二个字节，依此类推…如果在对比到第M个字节时，已经超出了其中一个RowKey的字节长度，那么，短的RowKey要被排在另外一个RowKey的前面

 

稀疏矩阵

参考了Bigtable，HBase中一个表的数据是按照稀疏矩阵的方式组织的，"开篇"部分给出了一张关于HBase数据表的抽象图，我们再结合下表来加深大家关于"稀疏矩阵"的印象：

 

看的出来：每一行中，列的组成都是灵活的，行与行之间并不需要遵循相同的列定义， 也就是HBase数据表”schema-less“的特点。

 

Region

区别于Cassandra/DynamoDB的"Hash分区"设计，HBase中采用了"Range分区"，将Key的完整区间切割成一个个的"Key Range” ，每一个"Key Range"称之为一个Region。

也可以这么理解：将HBase中拥有数亿行的一个大表，横向切割成一个个"子表"，这一个个"子表"就是Region：

 

Region是HBase中负载均衡的基本单元，当一个Region增长到一定大小以后，会自动分裂成两个。

 

Column Family

如果将Region看成是一个表的横向切割，那么，一个Region中的数据列的纵向切割，称之为一个Column Family。每一个列，都必须归属于一个Column Family，这个归属关系是在写数据时指定的，而不是建表时预先定义。

 

KeyValue

KeyValue的设计不是源自Bigtable，而是要追溯至论文”The log-structured merge-tree(LSM-Tree)”。每一行中的每一列数据，都被包装成独立的拥有特定结构的KeyValue，KeyValue中包含了丰富的自我描述信息:

看的出来，KeyValue是支撑”稀疏矩阵”设计的一个关键点：一些Key相同的任意数量的独立KeyValue就可以构成一行数据。但这种设计带来的一个显而易见的缺点：每一个KeyValue所携带的自我描述信息，会带来显著的数据膨胀。

 

1. HBase简介

1.1 什么是HBase

HBASE是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

HBASE的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。

HBASE是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable使用GFS作为其文件存储系统，HBASE利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBASE同样利用Hadoop MapReduce来处理HBASE中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBASE利用Zookeeper作为协同服务。

1.2 与传统数据库的对比

1、传统数据库遇到的问题：

  1）数据量很大的时候无法存储；
  2）没有很好的备份机制；
  3）数据达到一定数量开始缓慢，很大的话基本无法支撑；

2、HBASE优势：

  1）线性扩展，随着数据量增多可以通过节点扩展进行支撑；
  2）数据存储在hdfs上，备份机制健全；
  3）通过zookeeper协调查找数据，访问速度快。

1.3 HBase集群中的角色

1、一个或者多个主节点，Hmaster；

2、多个从节点，HregionServer；

3、HBase依赖项，zookeeper；

2. HBase数据模型

 

 

2.1 HBase的存储机制

HBase是一个面向列的数据库，在表中它由行排序。表模式定义只能列族，也就是键值对。一个表有多个列族以及每一个列族可以有任意数量的列。后续列的值连续存储在磁盘上。表中的每个单元格值都具有时间戳。总之，在一个HBase：

• 表是行的集合。
• 行是列族的集合。
• 列族是列的集合。
• 列是键值对的集合。

这里的列式存储或者说面向列，其实说的是列族存储，HBase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。

HBase 和 RDBMS的比较

 

 

 

RDBMS的表：

HBase的表：

2.2 Row Key 行键

与nosql数据库一样，row key是用来表示唯一一行记录的主键，HBase的数据时按照RowKey的字典顺序进行全局排序的，所有的查询都只能依赖于这一个排序维度。访问HBASE table中的行，只有三种方式：

1. 通过单个row key访问；

2. 通过row key的range（正则）

3. 全表扫描

Row  key 行键（Row key）可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为10-1000bytes)，在HBASE内部，row  key保存为字节数组。存储时，数据按照Row  key的字典序(byte  order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)

2.3 Columns  Family 列族

列簇：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

2.4 Cell

由{row key，columnFamily，version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存储。

关键字：无类型、字节码

2.5 Time Stamp 时间戳

HBASE中通过rowkey和columns确定的为一个存储单元称为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，而是保存最近一段时间内的版本(比如最近7天)。用户可以针对每个列族进行设置。

3. HBase原理

 

 

组成部件说明：

Client：

使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Client与HMaster进行管理类操作
Client与HRegionServer进行数据读写类操作

Zookeeper：

Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址
HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康状况
Zookeeper避免HMaster单点问题

Zookeeper的主要作用：客户端首先联系ZooKeeper子集群（quorum）（一个由ZooKeeper节点组成的单独集群）查找行健。上述过程是通过ZooKeeper获取含有-ROOT-的region服务器名（主机名）来完成的。通过含有-ROOT-的region服务器可以查询到含有.META.表中对应的region服务器名，其中包含请求的行健信息。这两处的主要内容都被缓存下来了，并且都只查询一次。最终，通过查询.META服务器来获取客户端查询的行健数据所在region的服务器名。一旦知道了数据的实际位置，即region的位置，HBase会缓存这次查询的信息，同时直接联系管理实际数据的HRegionServer。所以，之后客户端可以通过缓存信息很好地定位所需的数据位置，而不用再次查找.META.表。

HMaster：

HMaster没有单点问题，HBase可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master在运行
主要负责Table和Region的管理工作：
1. 管理用户对表的增删改查操作
2. 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布
3. Region Split后，负责新Region的分布
4. 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移

HRegionServer：

HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写

 

 

 

HRegionServer管理一系列HRegion对象；
每个HRegion对应Table中一个Region，HRegion由多个HStore组成；
每个HStore对应Table中一个Column Family的存储；
Column Family就是一个集中的存储单元，故将具有相同IO特性的Column放在一个Column Family会更高效。

可以看到，client访问hbase上的数据并不需要master参与（寻址访问zookeeper和region server，数据读写访问region server），master仅仅维护table和region的元数据信息（table的元数据信息保存在zookeeper上），负载很低。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（表）有多少个列族就有多少个Store。一个HRegionServer会有多个HRegion和一个HLog。

HRegion：

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阀值（默认256M）时就会分成两个新的region。

每个region由以下信息标识：

1. <表名，startRowKey，创建时间>
2. 由目录表(-ROOT-和.META.)记录该region的endRowKey

HRegion定位：Region被分配给哪个RegionServer是完全动态的，所以需要机制来定位Region具体在哪个region server。

HBase使用三层结构来定位region：

1. 通过zookeeper里的文件/hbase/rs得到-ROOT-表的位置。-ROOT-表只有一个region。
2. 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。
3. 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。

注意：

 -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。

table和region的关系

table默认最初只有一个region，随着记录数的不断增加而变大，起初的region会逐渐分裂成多个region，一个region有【startKey, endKey】表示，不同的region会被master分配给相应的regionserver管理。

region是hbase分布式存储和负载均衡的最小单元，不同的region分不到不同的regionServer。

注意：region虽然是分布式存储的最小单元，但并不是存储的最小单元。region是由一个或者多个store组成的，每个store就是一个column family。每个store又由memStore和1至多个store file 组成(memstore到一个阀值会刷新，写入到storefile，有hlog来保证数据的安全性，一个regionServer有且只有一个hlog)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

HStore：

HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。MemStore是Stored Memory Buffer。
HLog：

引入HLog原因：在分布式系统环境中，无法避免系统出错或者宕机，一旦HRegionServer意外退出，MemStore中的内存数据就会丢失，引入HLog就是防止这种情况。

工作机制：
每个HRegionServer中都会有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件，HLog文件定期会滚动出新，并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知，HMaster首先处理遗留的HLog文件，将不同region的log数据拆分，分别放到相应region目录下，然后再将失效的region重新分配，领取到这些region的HRegionServer在Load Region的过程中，会发现有历史HLog需要处理，因此会Replay HLog中的数据到MemStore中，然后flush到StoreFiles，完成数据恢复。

3.1 HBase的存储格式

HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上，格式主要有两种：

1. HFile，HBase中Key-Value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。

2. HLog File，HBase中WAL(Write Ahead Log)的存储格式，物理上是Hadoop的Sequence File

HFile

图片解释：

HFile文件不定长，长度固定的块只有两个：Trailer和FileInfo

Trailer中指针指向其他数据块的起始点

File Info中记录了文件的一些Meta信息，例如：AVG_KEY_LEN, AVG_VALUE_LEN, LAST_KEY, COMPARATOR, MAX_SEQ_ID_KEY等

Data Index和Meta Index块记录了每个Data块和Meta块的起始点

Data Block是HBase I/O的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中有基于LRU的Block Cache机制

每个Data块的大小可以在创建一个Table的时候通过参数指定，大号的Block有利于顺序Scan，小号Block利于随机查询 

每个Data块除了开头的Magic以外就是一个个KeyValue对拼接而成, Magic内容就是一些随机数字，目的是防止数据损坏

HFile里面的每个KeyValue对就是一个简单的byte数组。这个byte数组里面包含了很多项，并且有固定的结构。

KeyLength和ValueLength：两个固定的长度，分别代表Key和Value的长度 

Key部分：Row Length是固定长度的数值，表示RowKey的长度，Row 就是RowKey 

Column Family Length是固定长度的数值，表示Family的长度 

接着就是Column Family，再接着是Qualifier，然后是两个固定长度的数值，表示Time Stamp和Key Type（Put/Delete） 

Value部分没有这么复杂的结构，就是纯粹的二进制数据

HLog File

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sequence number。 

HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue

3.2 写流程

1) Client通过Zookeeper的调度，向RegionServer发出写数据请求，在Region中写数据；

2) 数据被写入Region的MemStore，知道MemStore达到预设阀值(即MemStore满)；

3) MemStore中的数据被Flush成一个StoreFile；

4) 随着StoreFile文件的不断增多，当其数量增长到一定阀值后，触发Compact合并操作，将多个StoreFile合并成一个StoreFile，同时进行版本合并和数据删除；

5) StoreFiles通过不断的Compact合并操作，逐步形成越来越大的StoreFile；

6) 单个StoreFile大小超过一定阀值后，触发Split操作，把当前Region Split成2个新的Region。父Region会下线，新Split出的2个子Region会被HMaster分配到相应的RegionServer上，使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。

可以看出HBase只有增添数据，所有的更新和删除操作都是在后续的Compact历程中举行的，使得用户的写操作只要进入内存就可以立刻返回，实现了HBase I/O的高性能。

3.3 读流程

1) Client访问Zookeeper，查找-ROOT-表，获取.META.表信息；

2) 从.META.表查找，获取存放目标数据的Region信息，从而找到对应的RegionServer；

3) 通过RegionServer获取需要查找的数据；

4) RegionServer的内存分为MemStore和BlockCache两部分，MemStore主要用于写数据，BlockCache主要用于读数据。读请求先到MemStore中查数据，查不到就到BlockCache中查，再查不到就会到StoreFile上读，并把读的结果放入BlockCache。

寻址过程：client—>Zookeeper—>ROOT表—>.META. 表—>RegionServer—>Region—>client