HBase概述以及读写流程

x33g5p2x  于2020-09-08 发布在 Hbase  
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一、HBase简介

  HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统

1、概述

  HBase的原型是Google的BigTable论文,受到了该论文思想的启发,目前作为Hadoop的子项目来开发维护,用于支持结构化的数据存储。
  Hbase历史:
  -- 2006年Google发表BigTable白皮书
  -- 2006年开始开发HBase
  -- 2008年北京成功开奥运会,程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目
  -- 2010年HBase成为Apache顶级项目
  可利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
  HBase的目标是存储并处理大型的数据,更具体来说是仅需使用普通的硬件配置,就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
  HBase是Google Bigtable的开源实现,但是也有很多不同之处。比如: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。

2、特点

1)海量存储
  Hbase适合存储PB级别的海量数据,在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下,能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性,才为海量数据的存储提供了便利。
2)列式存储
  这里的列式存储其实说的是列族(Column Family)存储,Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列,列族在创建表的时候就必须指定。
3)极易扩展
  Hbase的扩展性主要体现在两个方面,一个是基于上层处理能力(RegionServer)的扩展,一个是基于存储的扩展(HDFS)
  通过横向添加RegionSever的机器,进行水平扩展,提升Hbase上层的处理能力,提升Hbsae服务更多Region的能力。
  备注:RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问,这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器,进行存储层扩容,提升Hbase的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。
4)高并发(多核)
  由于目前大部分使用Hbase的架构,都是采用的廉价PC,因此单个IO的延迟其实并不小,一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发,主要是在并发的情况下,Hbase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。
5)稀疏
  稀疏主要是针对Hbase列的灵活性,在列族中,你可以指定任意多的列,在列数据为空的情况下,是不会占用存储空间的。

3、HBase架构


  从图中可以看出Hbase是由Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS等几个组件组成,下面来介绍一下几个组件的相关功能:
1)Client
  Client包含了访问Hbase的接口,另外Client还维护了对应的cache来加速Hbase的访问,比如cache的.META.元数据的信息。
2)Zookeeper
  HBase通过Zookeeper来做master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下:
  通过Zoopkeeper来保证集群中只有1个master在运行,如果master异常,会通过竞争机制产生新的master提供服务、通过Zoopkeeper来监控RegionServer的状态,当RegionSevrer有异常的时候,通过回调的形式通知Master RegionServer上下线的信息、通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址。
3)Hmaster(NameNode)
  master节点的主要职责如下:
  为RegionServer分配Region、维护整个集群的负载均衡、维护集群的元数据信息、发现失效的Region,并将失效的Region分配到正常的RegionServer上、当RegionSever失效的时候,协调对应Hlog的拆分。
4)HregionServer(DataNode)
  HregionServer直接对接用户的读写请求,是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下:
  管理master为其分配的Region、处理来自客户端的读写请求、负责和底层HDFS的交互,存储数据到HDFS、负责Region变大以后的拆分、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,同时为HBase提供高可用(Hlog存储在HDFS)的支持,具体功能概括如下:
  提供元数据和表数据的底层分布式存储服务、数据多副本,保证的高可靠和高可用性。

4、HBase中的角色及功能

1)HMaster
功能:
  1.监控RegionServer
  2.处理RegionServer故障转移
  3.处理元数据的变更
  4.处理region的分配或转移
  5.在空闲时间进行数据的负载均衡
  6.通过Zookeeper发布自己的位置给客户端
2)RegionServer
功能:
  1.负责存储HBase的实际数据
  2.处理分配给它的Region
  3.刷新缓存到HDFS
  4.维护Hlog
  5.执行压缩
  6.负责处理Region分片
3)其他组件
  1.Write-Ahead logs
  HBase的修改记录,当对HBase读写数据的时候,数据不是直接写进磁盘,它会在内存中保留一段时间(时间以及数据量阈值可以设定)。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失,为了解决这个问题,数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中,然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候,数据可以通过这个日志文件重建。
  2.Region
  Hbase表的分片,HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中,在一个RegionServer中可以有多个不同的region。
  3.Store
  HFile存储在Store中,一个Store对应HBase表中的一个列族(列簇, Column Family)。
  4.MemStore
  顾名思义,就是内存存储,位于内存中,用来保存当前的数据操作,所以当数据保存在WAL中之后,RegsionServer会在内存中存储键值对。
  5.HFile
  这是在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。

二、HBase原理

1、HBase读流程


1)Client先访问zookeeper,从meta表读取region的位置,然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息;
2)根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息;
3)找到这个region对应的regionserver;
4)查找对应的region;
5)先从MemStore找数据,如果没有,再到BlockCache里面读;
6)BlockCache还没有,再到StoreFile上读(为了读取的效率);
7)如果是从StoreFile里面读取的数据,不是直接返回给客户端,而是先写入BlockCache,再返回给客户端。

2、HBase写流程


1)Client向HregionServer发送写请求;
2)HregionServer将数据写到HLog(write ahead log)。为了数据的持久化和恢复;
3)HregionServer将数据写到内存(MemStore);
4)反馈Client写成功。

3、数据flush过程

1)当MemStore数据达到阈值(默认是128M,老版本是64M),将数据刷到硬盘,将内存中的数据删除,同时删除HLog中的历史数据;
2)并将数据存储到HDFS中;
3)在HLog中做标记点。

4、数据合并过程

1)当数据块达到3块,Hmaster触发合并操作,Region将数据块加载到本地,进行合并;
2)当合并的数据超过256M,进行拆分,将拆分后的Region分配给不同的HregionServer管理;
3)当HregionServer宕机后,将HregionServer上的hlog拆分,然后分配给不同的HregionServer加载,修改.META.;
4)注意:HLog会同步到HDFS。

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