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:
- 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: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)
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。
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
Transcript of HBase for Architects Presentation
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