文档章节

HBase核心架构

y
 yunpiao
发布于 2014/12/09 19:25
字数 2626
阅读 73
收藏 0

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

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数据模型

Table & Column Family

Row Key Timestamp Column Family
URI Parser
r1 t3 url=http://www.taobao.com title=天天特价
t2 host=taobao.com
t1
r2 t5 url=http://www.alibaba.com content=每天…
t4 host=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。

结束

本文对HBase技术在功能和设计上进行了大致的介绍,由于篇幅有限,本文没有过多深入地描述HBase的一些细节技术。目前一淘的存储系统就是基于HBase技术搭建的,后续将介绍“一淘分布式存储系统”,通过实际案例来更多的介绍HBase应用。

介绍内容来自: http://www.searchtb.com/2011/01/understanding-hbase.html

© 著作权归作者所有

共有 人打赏支持
y
粉丝 2
博文 41
码字总数 71902
作品 0
海淀
私信 提问
HBase2.0商用首发--有哪些值得期待的新特性

【HBase生态+Spark社区大群】 1.技术交流钉钉大群【强烈推荐!】 群内每周进行群直播技术分享及问答 加入方式1: 点击链接申请加入 https://dwz.cn/Fvqv066s 加入方式2: 钉钉扫码加入: 2....

HBase技术社区
12/04
0
0
hbase 数据库简介安装与常用命令的使用

一:hbase 简介与架构功能 二:hbase 安装与配置 三:hbase 常见shell 命令操作 一:hbase 简介与架构功能 1.1 为什么要使用hbase 数据库 1.2 hbase 简介: 1.3 HBase与Hadoop的对比 1.4 HB...

flyfish225
04/12
0
0
八年技术加持,性能提升10倍,阿里云HBase 2.0首发商用

阿里云HBase 2.0成长手记,含着金汤匙出身 HBase本身是一个分布式存储、数据库引擎,可以支持千万的QPS、PB级别的存储,这些都已经在生产环境验证,并且在阿里得以验证。 早在2010年开始,阿...

云攻略小攻
11/28
0
0
八年磨一剑,阿里云HBase做到性能和稳定性提升10倍!

6月6日,阿里云宣布云数据库HBase版 正式公测2.0版本。新2.0版本相比1.x版本通过架构级别的优化,在性能,稳定性相比1.x版本带来10x的提升,并结合阿里集团长达8年的实践经验,将HBase这个为...

所在jason
06/12
0
0
Hive学习总结之五:HBase和Hive的集成

Hive和Hbase有各自不同的特征:hive是高延迟、结构化和面向分析的,hbase是低延迟、非结构化和面向编程的。Hive数据仓库在hadoop上是高延迟的。Hive集成Hbase就是为了使用hbase的一些特性。如...

酷帅CoolBash
2013/03/10
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

OSChina 周三乱弹 —— 有一天考拉麻麻拉肚子了

Osc乱弹歌单(2018)请戳(这里) 【今日歌曲】 @瘟神灬念 :分享周汇洋的单曲《Man Srae(曼斯拉之舞)》:美滋滋。。。。 手机党少年们想听歌,请使劲儿戳(这里) 我听了一下 赶紧关了, ...

小小编辑
23分钟前
4
0
oh-my-zsh 自定义

GitHub 地址 基于 oh-my-zsh 的自定义配置,增加了一些个人常用插件与皮肤。 采用的是 git submodule 来维护,包括 oh-my-zsh,之所以这么搞,主要是手头有多台 linux 需要维护, 每台机器、...

郁也风
今天
6
0
Docker安装踩坑:E_FAIL 0x80004005的解决

参考 菜鸟教程--Windows Docker 安装 http://www.runoob.com/docker/windows-docker-install.html 官方文档-Install Docker Toolbox on Windows https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_in......

karma123
今天
5
0
js垃圾回收机制和引起内存泄漏的操作

JS的垃圾回收机制了解吗? Js具有自动垃圾回收机制。垃圾收集器会按照固定的时间间隔周期性的执行。 JS中最常见的垃圾回收方式是标记清除。 工作原理:是当变量进入环境时,将这个变量标记为“...

Jack088
昨天
18
0
大数据教程(10.1)倒排索引建立

前面博主介绍了sql中join功能的大数据实现,本节将继续为小伙伴们分享倒排索引的建立。 一、需求 在很多项目中,我们需要对我们的文档建立索引(如:论坛帖子);我们需要记录某个词在各个文...

em_aaron
昨天
27
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部