HBase架构原理

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艾贺521

91人赞赏了该文章 1218次浏览编辑于2019年03月14日 07:47:23

一起再看下Hbase的架构细节。

整体架构

HBase在集群架构上一般分为三种类型的服务器：

RegionServer用来处理数据的读写，当我们访问数据的时候，可以直接到RegionServer上获取。
Master一般处理Region的分配，Region的分裂，Hbaose表的创建删除
ZooKeeper 维护集群的状态

在Hadoop集群中，RegionServer管理的数据主要存储在DataNode上，所有的Hbase数据都会以HDFS的文件形式存储。RegionServer一般是HDFS的DataNode，当Hbase的数据刚写入的时候，它一般存储在本地，但是当Region被移动的时候，一般就不在本地了。

如下图：

Regions

Hbase的表一般按照范围划分为多个Region，Region内部主要包含表startKey和endKey之间的数据，Region会被分配到集群的Region Server上，一个RegionServer可以处理大约1000个Region。

Master

HBase的Master主要负责Region的分配，表的创建和删除等处理

协调RegionServer，在RegionServer启动的时候，分配Region给RegionServer，在负载均衡或者故障恢复的时候分配Region。
监控所有RegionServer实例在集群中的状态，主要通过监听ZooKeeper的通知来实现。
管理员的接口：创建，删除，更新表

RegionServer

RegionServer运行在HDFS的DataNode上面，它有如下的组件:

WAL：预写日志，用来储存还没有被持久化的数据，可以用于故障的时候恢复数据
BlockCache：读缓存，在内存中存储经常被读取的数据，当BlockCache满的时候，使用LRU算法淘汰数据。
MemStore：写缓存，当数据还没有被持久化到磁盘的时候，存储新的数据。在写入磁盘之前会进行一次排序，一般每个Region的每个列簇会有一个MemStore。
HFile：存储Hbase表的行数据，以排好序的KeyValue形式存储在磁盘上

ZooKeeper

Hbase使用ZooKeeper作为分布式协调服务来维护服务器集群的状态，ZooKeeper维护正在运行的和可以使用的服务器，如果有服务器失败，ZooKeeper会发送失败通知。ZooKeeper可以保证一致性，一般会部署3-5个ZooKeeper节点来保证一致性。

组件之间的配合

ZooKeeper负责协调集群中的状态，提供共享的状态信息。RegionServer和Master都会维护一个ZooKeeper的会话，ZooKeeper通过心跳和临时节点来维护活跃的会话。

每个RegionServer都会创建一个临时的节点，Master监控这些临时节点，在竞选Master的时候，多个节点同时像ZooKeeper的一个节点上创建临时节点，ZooKeeper通过判断是那一个节点第一个创建的，来判断谁作为Master节点，Master节点像ZooKeeper发送心跳信息，如果有备份的Master节点，可以监听主Master节点的信息来判断主Master是否存活。

如果Master或者RegionServer挂掉的时候，它们与ZooKeeper的会话就会断掉，临时节点也会被删除掉，监听者能够收到这些通知，如果Master收到了RegionServer的故障通知，它会试着恢复故障的RegionServer，如果Master节点挂了，备份的Master节点升级为主Master节点。

HBase写流程

当客户端发出一个写请求到RegionServer的时候，首先写入WAL日志，一旦数据写入WAL成功，再把数据写入MemStore，然后返回确认消息给客户端。

MemStore在内存中以KeyValue的形式存储数据，存储方式同HFile。每个列簇在一个Store中只有一个MemStore.

当MemStore增大到一定程度的时候，它里面的数据就会写入到HDFS上的一个新的HFile。HBase的每个列簇有多个Hfiles。

另外这个也是为什么HBase的列簇数量有限制的原因，一般每个列簇在一个Store中只有一个MemStore，当其中任何一个MemStore满了，所有的MemStore都会刷新，每次刷新的时候都会保存一个序列号，新的刷新也知道上次刷新的序列号，这样系统就知道当前持久化的状态了。序列化的号码会作为HFile的元数据，当Region启动的时候，Region读取Hfile中的元数据信息，可以得知最大的序列号。

Hfile的存储

HFile格式

HFile包含多层的index，这样在HBase查找数据的时候不用将完整的HFile都加载到内存中，多层index有点像B+树。

KeyValue 以递增的方式存储。
每个Block都有自己的叶子索引
root索引，指向中间的index

当HFile被打开的时候，index被加载到内存中BlockCache，这样可以保证在查询的时候有更高的性能。

Hbase读合并

从上面的描述，我们知道每一个row对应的KeyValue可能出现在多个地方，row被持久化到磁盘的HFiles，最新的更新则在MemStore，最新的读则使用BlockCache。当读取一行的时候，系统如何获取一致性的结果？这里主要用的是读合并：

首先，scanner查看BlockCache中的值，BlockCache存储的是最新的读缓存，BlockCache会使用LRU淘汰策略。
下一步，sanner查看MemStore中的值，MemStore内部则是最新的更新操作。
如果Scanner在MemStore和BlockCache中都没有发现值，Hbase会使用Block Cache的索引，和布隆过滤器，加载Hfile到内存中，查看值是否在Hfile中。

Hbase压缩

Hbase会自动的挑选一些小的HFile，然后重写他们到一些更大的HFile中，这个过程叫做小的合并(Minor Compaction)。小合并主要用来减少HFile的数量。

大的合并(Major Compaction)合并和重写一个Region中的所有HFile，按照列簇，每个列簇只有一个HFile。同时删除过期的Cell，这样可以改善读性能。另外，因为大合并重写所有的文件，会有很大的消耗。一般在周末和晚上的时候调度执行。

Region分裂

刚开始的时候每个表只有一个Region，当Region变的特别大的时候，它被分隔成两个Region。分隔的Region各自持有原Region一半的数据，然后分裂会报告给Master。然后有时候，Master会将新分裂的Region移动到其它的RegionServer上面。

Hbase故障恢复

当某个RegionServer挂掉的时候，Master节点通过ZooKeeper可以感知到节点的故障，然后HMaster重新分配故障节点的Region到其它的RegionServer上，有些数据在故障的节点MemStore和WAL中，还没有持久化到磁盘，Master节点会将WAL划分为多个小文件，然后每个RegionServer负责重新执行WAL文件中的内容，来重建MemStore。最后再将MemStore刷新到磁盘中。