第五课 Hbase存储详解

Hbase是bigtable的开源山寨版本。是建立的hdfs之上,提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。

它介于nosql和RDBMS之间,仅能通过主键(row key)和主键的range来检索数据,仅支持单行事务。主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

与hadoop一样,Hbase目标主要依靠横向扩展,通过不断增加廉价的商用服务器,来增加计算和存储能力。

Hbase中的表一般有这样的特点:

1 大:一个表可以有上亿行,上百万列

2 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)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。

下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置。

image.png

二、逻辑视图

Hbase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为若干个列族(row family)


image.png

Row Key

与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键。访问Hbase table中的行,只有三种方式:

1 通过单个row key访问

2 通过row key的range

3 全表扫描

Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes),在Hbase内部,row key保存为字节数组。

存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时,要充分排序存储这个特性,将经常一起读取的行存储放到一起。

注意:

字典序对int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18,19,2,20,21,…,9,91,92,93,94,95,96,97,98,99。要保持整形的自然序,行键必须用0作左填充。

行的一次读写是原子操作 (不论一次读写多少列)。

列族

Hbase表中的每个列,都归属与某个列族。列族是表的chema的一部分(而列不是),必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如courses:history,courses:math

都属于courses 这个列族。

时间戳

Hbase中通过row和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由Hbase(在数据写入时自动 )赋值,此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版本冲突,就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中,不同版本的数据按照时间倒序排序,即最新的数据排在最前面。

Cell

由{row key, column, version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的,全部是字节码形式存贮。

三、物理存储

1 已经提到过,Table中的所有行都按照row key的字典序排列。

2 Table 在行的方向上分割为多个Hregion。

image.png

3 region按大小分割的,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,当增大到一个阀值的时候,Hregion就会等分会两个新的Hregion。当table中的行不断增多,就会有越来越多的Hregion。

image.png

4 HRegion是Hbase中分布式存储和负载均衡的最小单元。最小单元就表示不同的Hregion可以分布在不同的HRegion server上。但一个Hregion是不会拆分到多个server上的。


image.png
image.png

5 HRegion虽然是分布式存储的最小单元,但并不是存储的最小单元。

事实上,HRegion由一个或者多个Store组成,每个store保存一个columns family。

每个Strore又由一个memStore和0至多个StoreFile组成。如图:

StoreFile以HFile格式保存在HDFS上。

image.png

Hbase基本组件说明:

Client

包含访问HBase的接口,并维护cache来加快对HBase的访问,比如region的位置信息

Master

为Region server分配region

负责Region server的负载均衡

发现失效的Region server并重新分配其上的region

管理用户对table的增删改查操作

Region Server

Regionserver维护region,处理对这些region的IO请求

Regionserver负责切分在运行过程中变得过大的region

Zookeeper作用

通过选举,保证任何时候,集群中只有一个master,Master与RegionServers 启动时会向ZooKeeper注册

存贮所有Region的寻址入口

实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知给Master

存储HBase的schema和table元数据

默认情况下,HBase 管理ZooKeeper 实例,比如, 启动或者停止ZooKeeper

Zookeeper的引入使得Master不再是单点故障

image.png

Write-Ahead-Log(WAL)HLog

image.png

该机制用于数据的容错和恢复:

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容错性
Master容错:Zookeeper重新选择一个新的Master
无Master过程中,数据读取仍照常进行;
无master过程中,region切分、负载均衡等无法进行;
RegionServer容错:定时向Zookeeper汇报心跳,如果一旦时间内未出现心跳,Master将该RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上,失效服务器上“预写”日志由主服务器进行分割并派送给新的RegionServer
Zookeeper容错:Zookeeper是一个可靠地服务,一般配置3或5个Zookeeper实例
Region定位流程:

image.png

寻找RegionServer

ZooKeeper--> -ROOT-(单Region)--> .META.--> 用户表

-ROOT-
表包含.META.表所在的region列表,该表只会有一个Region;

Zookeeper中记录了-ROOT-表的location。

.META.

表包含所有的用户空间region列表,以及RegionServer的服务器地址。

HBase存储数据其底层使用的是HDFS来作为存储介质,HBase的每一张表对应的HDFS目录上的一个文件夹,文件夹名以HBase表进行命名(如果没有使用命名空间,则默认在default目录下),在表文件夹下存放在若干个Region命名的文件夹,Region文件夹中的每个列簇也是用文件夹进行存储的,每个列簇中存储就是实际的数据,以HFile的形式存在。路径格式如下:

/hbase/data/default/<tbl_name>/<region_id>/<cf>/<hfile_id>

谢谢

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 198,082评论 5 464
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,231评论 2 375
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 145,047评论 0 327
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,977评论 1 268
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,893评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 47,014评论 1 275
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,976评论 3 388
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,605评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,888评论 1 293
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,906评论 2 314
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,732评论 1 328
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,513评论 3 316
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,980评论 3 301
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,132评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,447评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,027评论 2 343
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,232评论 2 339

推荐阅读更多精彩内容

  • 参考://www.greatytc.com/p/569106a3008f 最近在逐步跟进Hbase的相关...
    博弈史密斯阅读 841评论 1 1
  • 最近在逐步跟进Hbase的相关工作,由于之前对Hbase并不怎么了解,因此系统地学习了下Hbase,为了加深对Hb...
    飞鸿无痕阅读 50,158评论 19 271
  • 本文首先简单介绍了HBase,然后重点讲述了HBase的高并发和实时处理数据 、HBase数据模型、HBase物理...
    达微阅读 2,720评论 1 13
  • 简介 HBase是高可靠性,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 Serve...
    九世的猫阅读 2,159评论 1 6
  • 一、简介 Hbase:全名Hadoop DataBase,是一种开源的,可伸缩的,严格一致性(并非最终一致性)的分...
    菜鸟小玄阅读 2,357评论 0 12