总结《HBase原理与实践》第六章
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3.1.2 执行next函数获取KeyValue并对其进行条件过滤
1. HBase写入流程
1.1 写入流程的三个阶段
从整体架构看，主要是分为三个阶段：
- 客户端将用户的写入请求进行预处理，并根据集群元数据定位写入数据所在的RegionServer，将请求发送给对应的RegionServer。
- 客户端将用户的写入请求进行预处理，并根据集群元数据定位写入数据所在的RegionServer，将请求发送给对应的RegionServer。
- MemStore Flush阶段：当Region中MemStore容量超过一定阈值，系统会异步执行f lush操作，将内存中的数据写入文件，形成HFile。
用户写入请求在完成Region MemStore的写入之后就会返回成功。MemStore Flush是一个异步执行的过程。
1.1.1 客户端请求阶段
1. 在提交put请求前，客户端会根据写入的表和rowkey在缓存的元数据中查找，如果找到则直接发送请求到该region所在regionServer上，如果发送的请求失败，说明元数据信息发生变化，需要重新到zookeeper中/hbase-root/meta-region-server节点查找HBase元数据表所在的RegionServer。然后到该RegionServer在元数据表中查找rowkey所在的RegionServer以及Region信息。客户端接收到返回结果之后会将结果缓存到本地，以备后续使用。
怎么查找region信息，之前说过通过反向查找rowkey，才能才能找到rowkey所在的真正的region。
为什么？ 因为hbase:meta表设计时，只有Region的StartRow。如果正向查找rowkey所在的region，会找到下一个region上去。而且即使找到下一个region，也无法快速定位该目标region。
2. 客户端根据rowkey相关元数据信息将写入请求发送给目标RegionServer，Region Server接收到请求之后会解析出具体的Region信息，查到对应的Region对象，并将数据写入目标Region的MemStore中。
3. 客户端将请求序列化，通过rpc将请求发送到RegionServer上。
1.1.2 Region写入阶段
1. 加行锁，保证行级别的原子性，要么成功，要么失败。
2. 更新key-value的实践戳为当前系统时间。
3. 欲写入机制WAL，先将数据写入日志。
4. 将数据写入MemStore中。
5. 释放锁。
6. HLog真正同步到HDFS，如果HLog同步失败，将MemStore中的数据擦除。
7. 结束写事务。
1.1.3 MemStore Flush阶段
随着数据的不断写入,会将Memstore中的数据flush写入文件形成HFile。
1.1.3.1 Flush触发条件
- MemStore级别，当region中任意一个MemStore达到128M(默认)，会触发flush。
- Region级别，当Region所有的MemStore大小达到上限，会触发flush。
- RegionServer级别，当RegionServer中所有的MemStore大小总和超过低水位阈值，强制flush，先刷最大的Region,再刷次大的，如果此时写入吞吐量依然很高，导致总MemStore大小超过高水位阈值hbase.regionserver.global.memstore.size，RegionServer会阻塞更新并强制执行flush，直至总MemStore大小下降到低水位阈值。
- 一个RegionServer中HLog数量达到上限。
- HBase定期刷新MemStore，默认1小时，最近的1小时没有新数据写入，触发flush。
- 手动flush, 用户可以对表 或 region 进行手动刷写。
1.1.3.2 flush执行流程
为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段。
- prepare阶段：将concurrentSkipListMap做一个快照，然后在新建一个concurrentSkipListMapj接受新写入MemStore的数据。
- flush阶段：遍历所有MemStore，将prepare阶段生成的snapshot持久化为临时文件，临时文件会统一放到目录.tmp下。这个过程因为涉及磁盘IO操作，相对比较耗时。
- commit阶段：遍历所有的MemStore，将f lush阶段生成的临时文件移到指定的ColumnFamily目录下。
1.1.3.3 生成HFile
MemStore中KV在flush成HFile时首先构建Scanned Block部分，即KV写进来之后先构建Data Block并依次写入文件，在形成Data Block的过程中也会依次构建形成Leaf index Block、Bloom Block并依次写入文件。一旦MemStore中所有KV都写入完成，Scanned Block部分就构建完成。
Non-scanned Block、Load-on-open以及Trailer这三部分是在所有KV数据完成写入后再追加写入的。
从上至下写，没有发生随机写入。
1.1.3.4 MemStore Flush对业务的影响
大部分MemStore Flush操作都不会对业务读写产生太大影响。系统定期刷新MemStore、手动执行f lush操作、触发MemStore级别限制、触发HLog数量限制以及触发Region级别限制等，这几种场景只会阻塞对应Region上的写请求，且阻塞时间较短。
然而，一旦触发RegionServer级别限制导致flush，就会对用户请求产生较大的影响。系统会阻塞所有落在该RegionServer上的写入操作，直至MemStore中数据量降低到配置阈值内。
2. BulkLoad
BulkLoad首先使用MapReduce将待写入集群数据转换为HFile文件，再直接将这些HFile文件加载到在线集群中。
2.1 核心功能
- HFile生成阶段。这个阶段会运行一个MapReduce任务，MapReduce的mapper需要自己实现，Reduce由Hbase实现。
- HFile导入阶段。HFile准备就绪之后，就可以使用工具completebulkload将HFile加载到在线HBase集群。
如果用户生成HFile所在的HDFS集群和HBase所在HDFS集群是同一个，则MapReduce生成HFile时，能够保证HFile与目标Region落在同一个机器上，这样就保证了locality。但是有一些用户会先通过MapReduce任务在HDFS集群A上生成HFile，再通过distcp工具将数据拷贝到HDFS集群B上去。这样Bulkload到HBase集群的数据是没法保证locality的，因此需要跑完Bulkload之后再手动执行major compact，来提升locality。
3. HBase读取流程
HBase查询数据遇到的困难：
- 一次查询可能涉及到多个region，多个BlockCache，多个Memstore，多个HFile。
- Hbase没有实现真正的更新和删除，而是使用多版本和添加‘delete’标签。
3.1 Client-Server读取交互逻辑
从技术实现的角度来看，get请求也是一种scan请求（最简单的scan请求，scan的条数为1）。从这个角度讲，所有读取操作都可以认为是一次scan操作。
scan以region为单位
RegionServer接收到请求做了两件事:
3.1.1构建Scanner Iterator体系
Scanner的核心体系包括三层Scanner：RegionScanner，StoreScanner，MemStoreScanner和StoreFileScanner。
一个region有多个storeScanner，一个列簇对应一个storeScanner ，一个StoreScanner由MemStoreScanner和StoreFileScanner构成。一个HFile对应一个StoreFileScanner
注意点:RegionScanner以及StoreScanner 承担调度任务，负责查找的是MemStoreScanner和StoreFileScanner
- 过滤大部分不符合条件的HFile
- 每个scanner seek到startRow
- keyValueScanner 合并构建最小堆。按照key从小到大排序。（归并排序）
3.1.2 执行next函数获取KeyValue并对其进行条件过滤
经过Scanner体系的构建，KeyValue此时已经可以由小到大依次经过KeyValueScanner获得，但这些KeyValue是否满足用户设定的TimeRange条件、版本号条件以及Filter条件还需要进一步的检查。
总结：第一步只是将Region所有的StoreFile 把不符合的HFile过滤掉，然后将多个文件按照key从小到大归并排序。第二部才会将真正符合要求的key过滤出来。如（time，版本，delete标识等）。
过滤HFile的几种方法：
- 根据keyRanger过滤： 因为StoreFile中所有KeyValue数据都是有序排列的，所以如果待检索row范围[ startrow，stoprow ]与文件起始key范围[ firstkey，lastkey]没有交集，比如stoprow < f irstkey或者startrow > lastkey，就可以过滤掉该StoreFile。
- 根据TimeRange过滤：HFile的元数据有时间属性，如果时间不符合，那么也会过滤掉HFile。
- 根据布隆过滤器过滤：系统根据待检索的rowkey获取对应的Bloom Block并加载到内存（通常情况下，热点Bloom Block会常驻内存的），再用hash函数对待检索rowkey进行hash，根据hash后的结果在布隆过滤器数据中进行寻址，即可确定待检索rowkey是否一定不存在于该HFile。
3.1.3 从HFile中读取待查找Key
1. 根据HFile索引树定位目标Block，会将HFile的load-on-open和Trailer加载到内存，Load-on-open部分有个非常重要的Block——Root Index Block，即索引树的根节点。HFile索引树索引在数据量不大的时候只有最上面一层，随着数据量增大开始分裂为多层，最多三层。
举例：用户输入rowkey为'fb'，通过二分查找找到‘fb’是在‘a’和‘m’，将索引a的索引块加载到内存中，通过二分查找定位到fb在index 'd'和'h'之间，接下来访问索引'd'指向的叶子节点。将索引'd'指向的中间节点索引块加载到内存，通过二分查找定位找到fb在index 'f'和'g'之间，最后需要访问索引'f'指向的Data Block节点。将索引'f'指向的Data Block加载到内存，通过遍历的方式找到对应KeyValue。所以一次查询的IO正常为3次。
2. BlockCache中检索目标Block
Block缓存到Block Cache之后会构建一个Map，Map的Key是BlockKey，Value是Block在内存中的地址。
3. 从Block中读取待查找KeyValueHFile Block由KeyValue（由小到大依次存储）构成，但这些KeyValue并不是固定长度的，只能遍历扫描查找。
4. 深入理解Coprocessor(协处理器)
对于一些特殊业务，需要从Hbase中加载大量数据进行求和，求平均等聚合运算，会导致
- 大量数据传输可能会成为瓶颈
- 客户端OOM
- 大量数据传输可能将集群带宽耗尽，影响集群读写
需要将客户端计算代码迁移到RegionServer上执行。
4.1 Coprocessor的分类
HBase Coprocessor分为两种：Observer和Endpoint
Observer Coprocessor类似于MySQL中的触发器。ObserverCoprocessor提供钩子使用户代码在特定事件发生之前或者之后得到执行。
使用Observer Coprocessor的最典型案例是在执行put或者get等操作之前检查用户权限。例如Ranger集成Hbase。Hbase中的配置文件如下：
<property>
<name>hbase.coprocessor.master.classes</name>
<value>org.apache.ranger.authorization.hbase.RangerAuthorizationCoprocessor</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>org.apache.ranger.authorization.hbase.RangerAuthorizationCoprocessor</value>
</property>Endpoint Coprocessor类似于MySQL中的存储过程。允许将用户代码下推到数据层执行。一个典型的例子就是上文提到的计算一张表（设计大量Region）的平均值或者求和，可以使用Endpoint Coprocessor将计算逻辑下推到RegionServer执行。
4.2 coprocessor加载
用户定义的Coprocessor可以通过两种方式加载到RegionServer ：一种是通过配置文件静态加载；一种是动态加载。
1. 静态加载 ---- 通过修改hbase-site.xml文件，然后将jar放到hbase的lib文件中，类似于ranger。
2. 动态加载 ---- 动态加载不需要重启集群，通过shell来加载，可以只对某一张表。
