04. HBase HFile解析

基本概念

  • 表(Table),数据的组织形式
  • 行(Row),Table中的每一行
  • 列族(Column Family),一行中有多个列,以Column Family进行分组,同一Column Family的列存储在同一个底层文件(HFile)中,所以Column Family会影响数据的物理存储,一般在表创建的时候,就需要指定好,并且不要轻易修改。
  • 列(Column Qualifier),这个不需要创建表的时候就指定。
  • 单元格(Cell),一组Row、Family、Qualifier可以定位一个Cell。
  • 时间戳(Timestamp),一个单元格中的数据是由版本的,版本以Timestamp来区分。默认写入的是当前的timestamp,读取的是最新的timestamp的数据。HBase默认一个单元格保存三个版本。

所以,一个HBase的Table存取模式为:

(Table, RowKey, Family, Qualifier, Timestamp) -> Value

一个Table存取等价于高级语言的一个map:

SortedMap<
    RowKey, List<
        SortedMap<
            Qualifier, List<
                Value, Timestamp
            >
        >
    >
>

或者,再直观一点,逻辑上等价于一个固定格式的Json:

{
    "RowKey1" {
        "Family1": {
            "Qualifier11":{
                "Timestamp111":"Value111"
            }
            "Qualifier12":{
                "Timestamp121":"Value121",
                "Timestamp122":"Value122"
            }
        }
        
        "Family2" : {
            "Qualifier21":{
                "Timestamp211":"Value211"
            }
        }
    }
    "RowKey2" {
        ...
    }
}

HFile存储单元

也叫StoreFile,google论文中是SSTable,是数据存储的地方,HBase之所以是面向列的数据库,是因为数据以key-value形式存储的,列可以动态扩展

KeyValue

当put到hbase一个key和value的时候,会增加一条记录:

(Table, RowKey, Family, Qualifier, Timestamp) -> Value

该记录以字节流的方式存储,对应到磁盘中的存储格式为:


image.png
  • Key Length(32位整形)
  • Value Length(32位整形)
  • Key
    • Row Length
    • Row(即:rowKey)
    • Column Family Length
    • Column Family
    • Column Qualifier(Qulifier的长度可以通过Key Length、Row Length、Column Family Length、Timestamp固定长度、KeyType固定类型计算出来)
    • Timestamp
    • KeyType (Put, Delete, DeleteColumn, DeleteFamily等类型)
  • Value KeyValue是一个基本的单元模块,不可再分,例如:BlockData默认为64K,但是如果有一个KeyValue是8MB,一样会整体写进去,这个BlockData的大小是后检查的,插入数据后,再检查是否超过默认值。

BlockData

多个KeyValue结构,按照Key递增的顺序,组成一个BlockData(默认64K),BlockData在HFile存在磁盘中的存储方式为:
image.png

DataBlock

DataBlock是对BlockData的进一步封装,在BlockData基础上,增加了一个8字节的标志位,magic number,用来标记BlockData的类型,常见的标记类型有:

  • DATA,就是BlockData类型
  • LEAF_INDEX,叶子索引块
  • BLOOM_CHUNK ,Bloom filter块(Bloom Filter是采用位hash标记,常数时间内可以判断key是否存在的一种数据结构)
  • ...(等等)


    image.png

HFile

由以下四部分组成:

  • Scanned Block section,扫描数据存储部分
    • Data Block,数据块
    • leaf block index,索引块
    • Bloom chunk blocks,Bloom chunk块
  • Non-scanned block section,非扫描数据存储部分
    • Meta Block
    • intermediate-level index blocks
  • load-on-open section,打开HFile文件的时候,这部分需要加载到内存,包括文件信息和索引信息。
  • Trailer,一个固定长度,记录了HFile的基本信息、各个部分的偏移值和寻址信息。
image

HFile V1、V2和V3

  • V1,HBase0.92之前,结构简单,当数据增多的时候,每个HFile的BloomFilter会有100M多,当超过20个region的时候,会有2G,Block indexes会有6G,Region需要将所有的索引load完,才认为是正确加载了,速度非常慢。
  • V2,加速了regions server的启动,同时,采用load-on-open这个部分加载到完,Region就算是正确加载了。
  • V3,HBase0.98之后引入,在File Trailer中增加了encryption_key,支持AES对当前的HFile加密。

查找rowKey过程:

  • HFile内部是有序的,但是HFile之间是无序的
  • 判断key是否存在Hfile中,可以通过Leaf index或者Bloom Filter
  • HBase将rowKey可能存在的所有HFile中的最小的rowKey,进行排序(rowKey、column升序,timestamp降序),然后放入队列中

参考资料

官方文档

Transcript of HBase for Architects Presentation

《HBase权威指南》


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