详解HBase架构原理

一、什么是HBase
 
        HBase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技术可在廉价的PC Server上搭建大规模结构化存储集群。
        HBase是Google BigTable的开源实现,与Google BigTable利用GFS作为其文件存储系统类似,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。
 
 
二、HBase设计模型
 
       HBase中的每一张表就是所谓的BigTable。BigTable会存储一系列的行记录,行记录有三个基本类型的定义:
  • RowKey
            是行在BigTable中的唯一标识。
  • TimeStamp:
            是每一次数据操作对应关联的时间戳,可以看作SVN的版本。
  • Column:
            定义为<family>:<label>,通过这两部分可以指定唯一的数据的存储列,family的定义和修改需要对HBase进行类似于DB的DDL操作,
            而label,不需要定义直接可以使用,这也为动态定制列提供了一种手段。family另一个作用体现在物理存储优化读写操作上,同family
            的数据物理上保存的会比较接近,因此在业务设计的过程中可以利用这个特性。
 
 
       1. 逻辑存储模型
        
        HBase以表的形式存储数据,表由行和列组成。列划分为若干个列簇,如下图所示:

         

       下面是对表中元素的详细解析:
 
        RowKey
            与NoSQL数据库一样,rowkey是用来检索记录的主键。访问HBase Table中的行,只有三种方式:
 
  • 通过单个rowkey访问
  • 通过rowkey的range
  • 全表扫描
        
          rowkey行键可以任意字符串(最大长度64KB,实际应用中长度一般为10-100bytes),在HBase内部RowKey保存为字节数组。
          存储时,数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储,设计key时,要充分了解这个特性,将经常一起读取的行存放在一起。
          需要注意的是:行的一次读写是原子操作(不论一次读写多少列)
 
        列簇
            HBase表中的每个列,都归属于某个列簇,列簇是表的schema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义。列名都以列簇作为前缀。例如:
            courses:history,  courses:math 都属于 courses 这个列簇。
            访问控制,磁盘和内存的使用统计都是在列簇层面进行的。
            实际应用中,列簇上的控制权限能帮助我们管理不同类型的应用:我们允许一些应用可以添加新的基本数据、
            一些应用可以读取基本数据并创建继承的列簇、一些应用则只允许浏览数据(设置可能因为隐私的原因不能浏览所有数据)。
 
        时间戳
            HBase中通过row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中在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的版本造成的管理负担,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,二是保存最近一段时间内的版本
          (比如最近七天)。用户可以针对每个列簇进行设置。
            
        Cell
            由{row key, column(=+), 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。
 
 
       2. 物理存储模型
 
        Table在行的方向上分割为多个HRegion,每个HRegion分散在不同的RegionServer中。
    
            
 
        每个HRegion由多个Store构成,每个Store由一个MemStore和0或多个StoreFile组成,每个Store保存一个Columns Family
 
            
 
        StoreFile以HFile格式存储在HDFS中。
 
 
 
三、HBase存储架构
 
    从HBase的架构图上可以看出,HBase中的存储包括HMaster、HRegionSever、HRegion、HLog、Store、MemStore、StoreFile、HFile等,以下是HBase存储架构图:
 
    
 
    HBase中的每张表都通过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HRegionServer分配HRegion
  • 负责HRegionServer的负载均衡
  • 发现失效的HRegionServer并重新分配
  • HDFS上的垃圾文件回收
  • 处理Schema更新请求
 
    HRegionServer的作用:
  • 维护HMaster分配给它的HRegion,处理对这些HRegion的IO请求
  • 负责切分正在运行过程中变得过大的HRegion
 
    可以看到,Client访问HBase上的数据并不需要HMaster参与,寻址访问ZooKeeper和HRegionServer,数据读写访问HRegionServer,
    HMaster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,然后对表的每个列簇创建一个Store对象,每个Store都会有一个MemStore和0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有多少列簇就有多少个Store。
    一个HRegionServer会有多个HRegion和一个HLog。
 
    HRegion
    
    Table在行的方向上分割为多个HRegion,HRegion是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元,即不同的HRegion可以分别在不同的HRegionServer上,
    但同一个HRegion是不会拆分到多个HRegionServer上的。HRegion按大小分割,每个表一般只有一个HRegion,随着数据不断插入表,HRegion不断增大,
    当HRegion的某个列簇达到一个阀值(默认256M)时就会分成两个新的HRegion。
 
    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:HRegion被分配给哪个HRegionServer是完全动态的,所以需要机制来定位HRegion具体在哪个HRegionServer,HBase使用三层结构来定位HRegion:
        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HRegion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HRegion的位置。用户表的每个HRegion在.META.表中都是一行记录。
 
        -ROOT-表永远不会被分隔为多个HRegion,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HRegion,其中三次用来发现缓存失效,另外三次用来获取位置信息。
 
    Store
        每一个HRegion由一个或多个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HRegion。
 
 
    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中有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(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,目的是防止数据损坏,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,不能被压缩,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。(备注: DataBlock Index的缺陷。 a) 占用过多内存 b) 启动加载时间缓慢)
 
HLog 
  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 
  定期的将缓存中信息写入到日志文件中 
 
LogRoller  
   对日志文件进行管理维护
posted @ 2017-07-20 09:27  Steven.Chow  阅读(24219)  评论(0编辑  收藏