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HBase架构、数据存储结构及工作原理分析

2020年07月23日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

文章目录

一、HBase介绍

  1. 定义：HBase是一个面向列存储的数据库，它是一个分布式的hash map，并能够利用HDFS的可靠性来做存储功能。
  2. 特点
    1. 数据访问速度快，响应时间月约2-20ms
    2. 支持随机读写，每个节点20k~100k+ops/s
    3. 可扩展性，可扩展到20000+节点
  3. 应用场景
    1. 增量数据-时间序列数据——高容量、高速写入
    2. 信息交换-消息传递——高容量、高速读写
    3. 内容服务-Web后端应用程序——高容量、高速读写、
    4. 高并发

二、HBase架构

HBase是一种Master/slaves架构，主要的组成由下图可以看出，分别为：Client、zookeeper、HMaster、HRegionServer、HDFS。
在这里插入图片描述

1.主架构
(1).Client

  Client(客户端)可以是HBase shell，Java API或者是RestAPI。Client 就是用来访问 HBase 数据库的，它不仅提供了访问接口，还维护了对应的缓存（cache）来加速 HBase 的访问。Client 端的缓存主要是缓存 Region 的位置信息，减少获取元数据的时间。
  当 Client 端没有缓存的时候（第一次请求），会加载 Region 的位置信息到Client 端，后面直接使用 cache 中的信息，如果出现重试，则会重新获取 Region 的位置信息，更新 Client 端的 cache。

(2).Zookeeper

  HBase 通过 ZooKeeper 来做 HMaster 的高可用、HRegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。它具体工作如下：

  1. 通过Zookeeper来保证集群中只有一个HMaster在运行，如果HMaster异常，会通过选举机制产生新的HMaster来提供服务
  2. 通过Zookeeper来监控HRegionServer的状态，当HRegionServer有异常，通过Master会受到Zookeeper消息通知HRegionServer上下线的信息
  3. 通过ZooKeeper存储元数据的统一入口地址
(3).HMaster

  HMaster节点是集群中的主节点，可以配置多个，用来实现HA，它的主要职责如下：

  1. 处理元数据的变更
  2. 监控HRegionServer，处理HRegionServer的故障转移。当某个HRegionServer挂掉时，Zookeeper会将分配在该HRegionServer上的HRegion分配到其他HRegionServer上进行管理
  3. 负责HRegionServer的负载均衡
  4. 通过Zookeeper发布自己的位置给客户端
  5. HRegion分裂后，负责新的HRegion的分配
()4.HRegionServer

  HRegionServer直接负责用户的读写请求，它的功能如下：

  1. 负责和底层HDFS的交互，存储数据到HDFS上
  2. 处理分配给它的HRegion
  3. 刷新缓存到HDFS上
  4. 维护HLog，Hlog是一个容错机制
  5. 处理来自客户端的读写请求。HRegionServer是管理数据的，所以客户端的读写请求最终都要由HRegionServer来处理
  6. 负责处理HRegion变大后的拆分工作
  7. 负责StoreFile的合并工作
(5).HDFS

  HDFS为HBase提供最终的底层数据存储服务，为HBase提供高可用的支持，具体功能如下：

  1. 提供元数据和表数据的底层分布式存储服务
  2. 数据多副本，保证高可靠性和高可用性
2.其他组成部分
(1).Write-Ahead Logs

   Write-Ahead Logs 也叫预写日志，在HBase中为HLog，HLogs存储在HDFS上。当HBase读写数据时，数据不是直接就写进磁盘的，也不是直接写入内存的，是首先写入到HLogs中，然后再写到内存中为了就是防止数据丢失。HLog是每一个HRegionServer对应一个。

(2).HRegion

   HRegion可以看成是表的横向切分，HBase表的分片，HBase每个表都会根据RowKey值被切分成不同的HRegion分散存储在HRegionServer中。一个HRegionServer中可以有多个HRegion。
   下图是HRegion、Table、HRegionServer的关系。
在这里插入图片描述
注：一个HRegion只能在一个HRegionServer上，不可以跨多个HRegionServer·

(3).Store

  每一个Region内部，又分为多个Store，一个Store对应表中的一个列族。也就是说一个Store存储了对应表该列族下的部分数据。

(4).MemStore

  内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作。当数据保存在WAL中之后，HRegionServer会在内存中存储键值对。

(5).HFile

  这是磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。StoreFile是以HFile的形式存储在HDFS的。

三、HBase数据存储结构

  HBase的特点是列的灵活性。在列族中，可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下也不会占用存储空间。HBase的底层存储的数据是KeyValue格式的数据。

1.RowKey

  RowKey是用来检索数据的主键，不仅如此，HBase表数据会按照RowKey进行排序，并在HBase达到一定大小后，会按照RowKey范围进行裂变。
  Rowkey的值可以是任意字符串(最大长度为64KB)。在存储的时候，数据会按照RowKey进行字典排序，所以在设计RowKey的时候，要充分利用这个特性。

2.Column Family

  列族是HBase对表在纵向上的优化，列族是在纵向进行切分的，将一列分成一组进行管理。
  列族是表的schema的一部分，所以在时候前需要进行定义。每一个列族对应一个Store，也对应HDFS上的一个目录，类似于HBase对表按列族进行分区一样。

3.Time Stamp

  HBase中通过RowKey和ColumnFamily：column来确定一个存储单元，也就是一个cell。每一个cell中都保存着同一个数据的多个版本。版本需要 根据时间戳来索引。时间戳一般是由HBase在写入数据时自动赋值的。每一个cell中，每一个版本的数据都是按照时间顺序倒序排列的，最新的数据在最前面。

四、HBase原理

1.元数据存储

  HBase中有一个系统表meta用来存储HBase的元数据信息。该表记录了每一个表的Region地址，还有其他的一些信息。
  在zookeeper中存储了meta的位置，客户端可以通过zookeeper查找到meta表的位置。meta表示HBase中的一张表，是由HRegionServer来管理的。

2.读流程

  HBase的读数据流程如图所示
在这里插入图片描述
具体的工作流程如下：

  1. Client先访问zookeeper，请求获取meta的位置，然后通过meta表来读取Region的位置，从而获取meta表中的数据，且meta表中还存储了用户表的Region信息
  2. zookeeper会根据请求返回meta表所在RegionServer的位置。
  3. 用户根据RowKey在meta表中的位置来找到对应Region的信息
  4. 然后在找到对应的RegionServer
  5. 查找对应的Region
  6. 首先从MemStore找数据，如果没有再从BlockCache里面找
  7. 如果BlcokCache也没有，再到StoreFile里面找
  8. 如果是从StoreFile里面读取的数据，不会 直接返回给客户端，而是先写入到BlockCache里，再返回给客户端
    上述流程可以描述为下图：
    在这里插入图片描述
3.写流程

  HBase的写流程具体如下图所示
在这里插入图片描述
具体步骤为：

  1. Client访问zookeeper，获取meta表的位置
  2. 访问meta表，然后镀组meta表中的数据
  3. 根据namespace、表名、Rowkey，在meta表中找到该Rowkey应该写到哪一个Region
  4. 找到对应的Region对应的RegionServer后，发送写数据的请求
  5. RegionServer将数据先写到HLog中，为了数据的持久化和数据恢复
  6. 再讲数据写到MemStore中
  7. 反馈给Client写入成功
4.数据Flush过程

  从上面写数据可以看出，HBase写数据是写入到内存中就返回给客户端了，并不是直接落盘，这也就是为什么HBase插入数据会比较快。那什么时候数据会落入磁盘中呢？当MemStore数据达到阈值时（默认是128M），RegionServer会将数据刷到HDFS上，生成HFile文件，然后再将内存中的数据删除，同时还删除HLog中的历史数据。

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