hbase存储结构是怎样的

本篇内容介绍了“hbase存储结构是怎样的”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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HBase定义

        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作为对应。

HBase 的特点

        HBase 中的表一般有以下特点。

        1)大：一个表可以有上亿行，上百万列。

        2)面向列：面向列表（簇）的存储和权限控制，列（簇）独立检索。

        3)稀疏：对于为空（NULL）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

HBase 访问接口

        HBase 支持很多种访问，访问HBase的常见接口如下。

        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。

        6、Hive，当前Hive的Release版本尚没有加入对HBase的支持，但在下一个版本Hive 0.7.0中将会支持HBase，可以使用类似SQL语言来访问HBase。

HBase 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，本课程统一介绍他们的作用即存储结构。 以下是 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：

        1、 为Region server分配region。

        2、 负责Region server的负载均衡。

        3、发现失效的Region server并重新分配其上的region。

        4、 HDFS上的垃圾文件回收。

        5、 处理schema更新请求。

        HRegionServer作用：

        1、 维护master分配给他的region，处理对这些region的io请求。

        2、 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，每个表一开始只有一个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：

        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：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-表查找所请求行在.META.表中相应的region的位置。.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会将查询的位置信息保存缓存起来，缓存不会主动失效，客户端碰到错误之前会一直使用所缓存的项。当发生错误时-----即区域被移动了，客户端会再取查看.META.获取区域新位置，.META.区域也别移动了，客户端会再去查看-ROOT-。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region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region。

MemStore

        到达Regionserve的写操作首先被追加到提交日志（commit log），然后被加入内存中的memStore 。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。

         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。目标HFile的压缩支持两种方式：gzip、lzo。

        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，需要将region server上的log进行拆分，然后分发到其他region server上进行恢复。

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