HBase 简介

Hbase 介绍

HBase ——Hadoop Database，是一个高可靠、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是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用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使用的是Zookeeper作为对应。

 

HBase位于结构化存储层，HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

 

此外，Pig和Hive为Hbase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变得简单。
Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能。

 

HBase官网： http://hbase.apache.org/

HBase特点

• 强一致性读写：HBase 不是“eventually consistent（最终一致性）”数据存储。这让它很适合高速计数聚合类任务；
• 自动分片(Automatic sharding)： HBase 表通过 region 分布在集群中。数据增长时，region 会自动分割并重新分布；
• RegionServer 自动故障转移；
• Hadoop/HDFS 集成：HBase 支持开箱即用地支持 HDFS 作为它的分布式文件系统；
• MapReduce： HBase 通过 MapReduce 支持大并发处理；
• Java 客户端 API：HBase 支持易于使用的 Java API 进行编程访问；
• Thrift/REST API：HBase 也支持 Thrift 和 REST 作为非 Java 前端的访问；
• Block Cache 和 Bloom Filter：对于大容量查询优化， HBase 支持 Block Cache 和 Bloom Filter；
• 运维管理：HBase 支持 JMX 提供内置网页用于运维。

 

HBase应用场景

• 足够多数据，上亿或上千亿行数据
• 不依赖RDBMS的特性，如列类型、第二索引、事务、高级查询等
• 有足够的硬件，少于5节点Hadoop时，基本体现不出优势

优缺点

优点

• 列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据，节省存储空间
• Hbase 自动切分数据，使得数据存储自动具有水平扩展
• Hbase 可以提供高并发读写操作的支持
• 与 Hadoop MapReduce 相结合有利于数据分析
• 容错性
• 版权免费
• 非常灵活的模式设计（或者说没有固定模式的限制）
• 可以跟 Hive 集成，使用类 SQL 查询
• 自动故障转移
• 客户端接口易于使用
• 行级别原子性，即，PUT 操作一定是完全成功或者完全失败

 

缺点

 

• 不能支持条件查询，只支持按照 row key 来查询
• 容易产生单点故障（在只使用一个 HMaster 的时候）
• 不支持事务
• JOIN 不是数据库层支持的，而需要用 MapReduce
• 只能在逐渐上索引和排序
• 没有内置的身份和权限认证

 

HBase 访问接口

• Native Java API
• HBase Shell
• Thrift Gateway
• REST Gateway：支持REST网格的HTTP API访问HBase
• Pig：Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据。
• Hive：0.7.0版本的Hive加入HBase

HBase 数据模型

• Row Key: 行键，Table的主键，Table中的记录按照Row Key排序
• Timestamp: 时间戳，每次数据操作对应的时间戳，可以看作是数据的version number
• Column Family：列簇，Table在水平方向有一个或者多个Column Family组成，一个Column Family中可以由任意多个Column组成，即Column Family支持动态扩展，无需预先定义Column的数量以及类型，所有Column均以二进制格式存储，用户需要自行进行类型转换。

Table & Region

当Table随着记录数不断增加而变大后，会逐渐分裂成多份splits，成为regions，一个region由[startkey,endkey)表示，不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理。

HBase中有两张特殊的Table， -ROOT- 和 .META.
- .META. ：记录了用户表的Region信息，.META.可以有多个region
- -ROOT-：记录了.META.表的Region信息，-ROOT-只有一个region
- Zookeeper中记录了-ROOT-表的location
Client访问用户数据之前需要先访问zookeeper，然后访问-ROOT-表，接着访问.META.表，最后才能找到用户数据的位置去访问，中间需要多次网络操作，不过client端会做cache缓存。

MapReduce on HBase

HBase：存储结构

摘要： 从HBase的架构图上可以看出，HBase中的存储包括HMaster、HRegionServer、HRegion、Store、MemStore、StoreFile、HFile、HLog等，本篇文章统一介绍他们的作用即存储结构。

 

从HBase的架构图上可以看出，HBase中的存储包括HMaster、HRegionServer、HRegion、Store、MemStore、StoreFile、HFile、HLog等，本篇文章统一介绍他们的作用即存储结构。

 

以下是网络上流传的HBase存储架构图:

 

 

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。

 

HMaster的作用：

 

• 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
• HDFS上的垃圾文件回收
• 处理schema更新请求

 

HRegionServer作用：

 

• 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

 

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，每个表一行是只有一个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（默认256M）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.)可值该region的endRowkey

 

HRegion定位：

 

Region被分配给哪个Region Server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zk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。

 

 

-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会讲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，其中蚕丝用来发现缓存失效，另外三次用来获取位置信息。

 

Store

每一个region有一个或多个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

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64MB）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。

 

StoreFile

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。

 

HFile

HBase中KeyValue数据的存储格式，是hadoop的二进制格式文件。

 

首先HFile文件是不定长的，长度固定的只有其中的两块：Trailer和FileInfo。Trailer中又指针指向其他数据块的起始点，FileInfo记录了文件的一些meta信息。

 

Data Block是hbase io的基本单元，为了提高效率，HRegionServer中又基于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（默认块大小64KB），大号的Block有利于顺序Scan，小号的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，目的是烦着数据损坏，结构如下。

 

 

HFile结构图如下：

 

 

Data Block段用来保存表中的数据，这部分可以被压缩。

 

Meta Block段（可选的）用来保存用户自定义的kv段，可以被压缩。

 

FileInfo段用来保存HFile的元信息，本能被压缩，用户也可以在这一部分添加自己的元信息。

 

Data Block Index段（可选的）用来保存Meta Blcok的索引。

 

Trailer这一段是定长的。保存了每一段的偏移量，读取一个HFile时，会首先读取Trailer，Trailer保存了每个段的起始位置(段的Magic Number用来做安全check)，然后，DataBlock Index会被读取到内存中，这样，当检索某个key时，不需要扫描整个HFile，而只需从内存中找到key所在的block，通过一次磁盘io将整个 block读取到内存中，再找到需要的key。DataBlock Index采用LRU机制淘汰。

 

HFile的Data Block，Meta Block通常采用压缩方式存储，压缩之后可以大大减少网络IO和磁盘IO，随之而来的开销当然是需要花费cpu进行压缩和解压缩。目标HFile的压缩支持两种方式：gzip、lzo。

 

 

另外，针对目前针对现有HFile的两个主要缺陷：

 

• a) 暂用过多内存
• b) 启动加载时间缓慢

 

提出了HFile Version2设计：https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12478329/hfile_format_v2_design_draft_0.1.pdf

 

HLog

 

其实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，equence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中的equence number。

 

Sequence File的value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue。

 

 

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。

 

LogFlusher

前面提到，数据以KeyValue形式到达HRegionServer，将写入WAL，之后，写入一个SequenceFile。看过去没问题，但是因为数据流在写入文件系统时，经常会缓存以提高性能。这样，有些本以为在日志文件中的数据实际在内存中。这里，我们提供了一个LogFlusher的类。它调用HLog.optionalSync(),后者根据hbase.regionserver.optionallogflushinterval (默认是10秒)，定期调用Hlog.sync()。另外，HLog.doWrite()也会根据 hbase.regionserver.flushlogentries (默认100秒)定期调用Hlog.sync()。Sync() 本身调用HLog.Writer.sync()，它由SequenceFileLogWriter实现。

LogRoller

Log的大小通过$HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml 的 hbase.regionserver.logroll.period 限制，默认是一个小时。所以每60分钟，会打开一个新的log文件。久而久之，会有一大堆的文件需要维护。首先，LogRoller调用HLog.rollWriter()，定时滚动日志，之后，利用HLog.cleanOldLogs()可以清除旧的日志。它首先取得存储文件中的最大的sequence number，之后检查是否存在一个log所有的条目的“sequence number”均低于这个值，如果存在，将删除这个log。

每个region server维护一个HLog，而不是每一个region一个，这样不同region（来自不同的table）的日志会混在一起，这样做的目的是不断追加单个文件相对于同时写多个文件而言，可以减少磁盘寻址次数，因此可以提高table的写性能。带来麻烦的时，如果一个region server下线，为了恢复其上的region，需要讲region server上的log进行拆分，然后分发到其他region server上进行恢复。