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全面了解hbase包括概念、原理等介绍

nettman 2014-3-8 00:24:22 发表于 推荐型 [显示全部楼层] 回帖奖励 阅读模式 关闭右栏 15 30222
本帖最后由 nettman 于 2014-3-8 00:25 编辑

我们可以带着下面问题来阅读回帖中内容
1.hbase全拼是什么?
2.哪一个接口,利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问?
3.哪一个接口,支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制?
4.hbase是一个具有什么特性的数据库?
5.HBase Client使用HBase什么机制与HMaster和HRegionServer进行通信?
6.Zookeeper Quorum的作用是什么?
7.HMaster有没有单点问题,通过什么机制保证的?
8.HRegionServer的作用是什么?
9.HStore对应table中的什么存储,包含几部
10.StoreFile什么情况下会被split成2个Region,新Split出的2个孩子Region会被HMaster怎么处理?
11.HLog文件的作用是什么?
12.HBase存储格式有几种,具体是什么?

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已有(15)人评论

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jp422961563 发表于 2015-10-23 14:36:25
不错不错,味道好极了
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nettman 发表于 2014-3-8 00:27:59
本帖最后由 nettman 于 2014-3-8 00:36 编辑
HBase简介
HBase – Hadoop Database,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利用Zookeeper作为对应。





上图描述了Hadoop EcoSystem中的各层系统,其中HBase位于结构化存储层,Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持,Hadoop 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还为HBase提供了高层语言支持,使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS数据导入功能,使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。



HBase访问接口


1.       Native Java API,最常规和高效的访问方式,适合Hadoop MapReduce Job并行批处理HBase表数据
2.       HBase Shell,HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用
3.       Thrift Gateway,利用Thrift序列化技术,支持C++,PHP,Python等多种语言,适合其他异构系统在线访问HBase表数据
4.       REST Gateway,支持REST 风格的Http API访问HBase, 解除了语言限制
5.       Pig,可以使用Pig Latin流式编程语言来操作HBase中的数据,和Hive类似,本质最终也是编译成MapReduce Job来处理HBase表数据,适合做数据统计

HBase数据模型


Table & Column Family


Row KeyTimestampColumn Family
URIParser
r1t3url=http://www.taobao.comtitle=天天特价
t2host=taobao.com
t1
r2t5url=http://www.alibaba.comcontent=每天…
t4host=alibaba.com



Ø  Row Key: 行键,Table的主键,Table中的记录按照Row Key排序
Ø  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
Ø  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,不同的region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理:




-ROOT- && .META. Table

HBase中有两张特殊的Table,-ROOT-和.META.
Ø  .META.:记录了用户表的Region信息,.META.可以有多个regoin
Ø  -ROOT-:记录了.META.表的Region信息,-ROOT-只有一个region
Ø  Zookeeper中记录了-ROOT-表的location


Client访问用户数据之前需要首先访问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

在HBase系统上运行批处理运算,最方便和实用的模型依然是MapReduce,如下图:




HBase Table和Region的关系,比较类似HDFS File和Block的关系,HBase提供了配套的TableInputFormat和TableOutputFormat API,可以方便的将HBase Table作为Hadoop MapReduce的Source和Sink,对于MapReduce Job应用开发人员来说,基本不需要关注HBase系统自身的细节。



HBase系统架构




Client

HBase Client使用HBase的RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信,对于管理类操作,Client与HMaster进行RPC;对于数据读写类操作,Client与HRegionServer进行RPC


Zookeeper

Zookeeper Quorum中除了存储了-ROOT-表的地址和HMaster的地址,HRegionServer也会把自己以Ephemeral方式注册到Zookeeper中,使得HMaster可以随时感知到各个HRegionServer的健康状态。此外,Zookeeper也避免了HMaster的单点问题,见下文描述


HMaster

HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行,HMaster在功能上主要负责Table和Region的管理工作:
1.       管理用户对Table的增、删、改、查操作
2.       管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布
3.       在Region Split后,负责新Region的分配
4.       在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer 上的Regions迁移


HRegionServer

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





HRegionServer内部管理了一系列HRegion对象,每个HRegion对应了Table中的一个Region,HRegion中由多个HStore组成。每个HStore对应了Table中的一个Column Family的存储,可以看出每个Column Family其实就是一个集中的存储单元,因此最好将具备共同IO特性的column放在一个Column Family中,这样最高效。


HStore存储是HBase存储的核心了,其中由两部分组成,一部分是MemStore,一部分是StoreFiles。MemStore是Sorted Memory Buffer,用户写入的数据首先会放入MemStore,当MemStore满了以后会Flush成一个StoreFile(底层实现是HFile),当StoreFile文件数量增长到一定阈值,会触发Compact合并操作,将多个StoreFiles合并成一个StoreFile,合并过程中会进行版本合并和数据删除,因此可以看出HBase其实只有增加数据,所有的更新和删除操作都是在后续的compact过程中进行的,这使得用户的写操作只要进入内存中就可以立即返回,保证了HBase I/O的高性能。当StoreFiles Compact后,会逐步形成越来越大的StoreFile,当单个StoreFile大小超过一定阈值后,会触发Split操作,同时把当前Region Split成2个Region,父Region会下线,新Split出的2个孩子Region会被HMaster分配到相应的HRegionServer上,使得原先1个Region的压力得以分流到2个Region上。下图描述了Compaction和Split的过程:






在理解了上述HStore的基本原理后,还必须了解一下HLog的功能,因为上述的HStore在系统正常工作的前提下是没有问题的,但是在分布式系统环境中,无法避免系统出错或者宕机,因此一旦HRegionServer意外退出,MemStore中的内存数据将会丢失,这就需要引入HLog了。每个HRegionServer中都有一个HLog对象,HLog是一个实现Write Ahead Log的类,在每次用户操作写入MemStore的同时,也会写一份数据到HLog文件中(HLog文件格式见后续),HLog文件定期会滚动出新的,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感知到,HMaster首先会处理遗留的 HLog文件,将其中不同Region的Log数据进行拆分,分别放到相应region的目录下,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。


HBase存储格式

HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上,主要包括上述提出的两种文件类型:
1.HFile, 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
2. HLog File,HBase中WAL(Write Ahead Log) 的存储格式,物理上是Hadoop的Sequence File



HFile

下图是HFile的存储格式:




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。正如图中所示的,Trailer中有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。后面会详细介绍每个KeyValue对的内部构造。


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:






开始是两个固定长度的数值,分别表示Key的长度和Value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部分没有这么复杂的结构,就是纯粹的二进制数据了。

HLogFile




上图中示意了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sequence number。


HLog Sequece File的Value是HBase的KeyValue对象,即对应HFile中的KeyValue,可参见上文描述。



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xk523092408 发表于 2014-7-26 23:03:38
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ruguoaaa 发表于 2014-11-10 11:08:51
写的不错,都是高手呀,收藏了。
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loreting 发表于 2014-11-10 14:19:45
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
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chuyuan_zhou 发表于 2014-12-9 11:48:44
经典好帖啊,果断收藏!
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monkey131499 发表于 2014-12-16 09:11:40
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EASONLIU 发表于 2014-12-17 10:17:31
路过,学习学习
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